基于工况识别的PHET能量管理策略生成方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于工况识别的PHET能量管理策略生成方法及系统，方法包括：构建车辆在不同运行场景下的典型行驶工况；识别车辆的实时行驶工况；基于DDPG算法构建神经网络，并对神经网络的源域进行深度强化学习，完成神经网络的训练，所述的源域为车辆在不同运行场景下的典型行驶工况；采用迁移学习对训练好的神经网络从源域到目标域转移，生成符合行驶场景特征的PHET能量管理策略，所述的目标域为车辆的实时行驶工况。本发明能够解决现有基于学习的能量管理策略无法保证能耗的实时最优，在面临全新、复杂、特殊多变的行驶工况下控制策略时效性差，实时应用效果不佳以及没有考虑插电式混合动力汽车动力电池能量损耗与老化的状态平衡等问题。

《基于工况识别的PHET能量管理策略生成方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022116270664，当前法律状态为已下证，由长安大学提出申请，发明人为王姝;赵轩;韩琪;谢鹏辉;张凯，申请日期为2022-12-16，公开（公告）日期为2024-02-27，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于工况识别的PHET能量管理策略生成方法及系统，方法包括：构建车辆在不同运行场景下的典型行驶工况；识别车辆的实时行驶工况；基于DDPG算法构建神经网络，并对神经网络的源域进行深度强化学习，完成神经网络的训练，所述的源域为车辆在不同运行场景下的典型行驶工况；采用迁移学习对训练好的神经网络从源域到目标域转移，生成符合行驶场景特征的PHET能量管理策略，所述的目标域为车辆的实时行驶工况。本发明能够解决现有基于学习的能量管理策略无法保证能耗的实时最优，在面临全新、复杂、特殊多变的行驶工况下控制策略时效性差，实时应用效果不佳以及没有考虑插电式混合动力汽车动力电池能量损耗与老化的状态平衡等问题。

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