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龙图腾网获悉广东顺畅科技有限公司申请的专利融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121417456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511886422.8，技术领域涉及：H02J7/96；该发明授权融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法及系统是由余子勇;陈观寿;陈赐健;邹杰新;李国光;罗永生;李柏年;梁晋源;陈嘉健设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法及系统，属于智能充放电领域。其中，该方法包括：采集目标蓄电池组的充放电容量序列，并获取多个蓄电池单元的多个历史运行特征参数集；对目标蓄电池组进行状态评估，获得基准状态系数，确定基准充放电参数；进行充放电能力评估，确定各蓄电池单元的允许充放电参数，得到多个允许充放电参数；对多个允许充放电参数和基准充放电参数进行匹配度分析，获得多个充放电匹配度；对基准充放电参数进行调整，生成调整充放电参数，配置目标蓄电池组。通过融合强化学习实现蓄电池组充放电参数的动态自适应调整，提高充放电效率并延长电池使用寿命。

本发明授权融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合强化学习的蓄电池充放电参数智能优化方法，其特征在于，所述方法包括： 连接目标蓄电池组，所述目标蓄电池组包括多个串联的蓄电池单元，采集目标蓄电池组的充放电容量序列，并获取所述多个蓄电池单元的多个历史运行特征参数集； 根据所述充放电容量序列对所述目标蓄电池组进行状态评估，获得基准状态系数，并根据所述基准状态系数确定基准充放电参数； 根据所述多个历史运行特征参数集进行充放电能力评估，确定各蓄电池单元的允许充放电参数，得到多个允许充放电参数； 对所述多个允许充放电参数和所述基准充放电参数进行匹配度分析，获得多个充放电匹配度； 基于所述多个充放电匹配度对所述基准充放电参数进行调整，生成调整充放电参数，配置所述目标蓄电池组； 根据所述充放电容量序列对所述目标蓄电池组进行状态评估，获得基准状态系数，并根据所述基准状态系数确定基准充放电参数，包括： 根据所述充放电容量序列对所述目标蓄电池组进行状态评估，得到电池组老化系数； 基于所述电池组老化系数确定所述基准状态系数，并根据所述基准状态系数在充放电参数映射表中确定基准充放电参数； 根据所述充放电容量序列对所述目标蓄电池组进行状态评估，得到电池组老化系数，包括： 根据所述充放电容量序列构建蓄电池组状态评估器； 将所述充放电容量序列输入所述蓄电池组状态评估器，得到电池组老化系数； 根据所述充放电容量序列构建蓄电池组状态评估器，包括： 构建充电老化分析单元和放电老化分析单元，其中，所述充电老化分析单元基于样本充电前电池组老化系数、样本充电容量和样本充电后电池组老化系数训练生成，所述放电老化分析单元基于样本放电前电池组老化系数、样本放电容量和样本放电后电池组老化系数训练生成； 解析所述充放电容量序列，获取充放电运行时序，所述充放电运行时序具有多个运行节点，各所述运行节点具有对应的运行类型，所述运行类型为充电运行或放电运行； 根据所述充放电运行时序中的每个运行节点的运行类型，依次选择充电老化分析单元或放电老化分析单元进行级联组合，构成所述蓄电池组状态评估器； 根据所述多个历史运行特征参数集进行充放电能力评估，确定各蓄电池单元的允许充放电参数，得到多个允许充放电参数，包括： 从所述多个蓄电池单元中确定第一蓄电池单元，在所述多个历史运行特征参数集中获取与所述第一蓄电池单元对应的第一历史运行特征参数集； 对所述第一历史运行特征参数集进行数据拆分，得到第一充电运行特征参数集和第一放电运行特征参数集； 调取双分支强化学习器，所述双分支强化学习器包括充电处理分支和放电处理分支； 将所述第一充电运行特征参数集输入所述充电处理分支，获取第一允许充电参数； 将所述第一放电运行特征参数集输入所述放电处理分支，获取第一允许放电参数； 汇总所述第一允许充电参数和所述第一允许放电参数，得到第一蓄电池单元的第一允许充放电参数； 按照确定所述第一蓄电池单元的第一允许充放电参数的方式，确定其余蓄电池单元的允许充放电参数，得到多个允许充放电参数。

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