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龙图腾网恭喜成都工业职业技术学院申请的专利多环境的汽车电池管理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：CN119261673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411822375.6，技术领域涉及：B60L58/12；该发明授权多环境的汽车电池管理方法及系统是由李婷婷;熊庆;郑世界;王凯;曾建;王丽玮设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多环境的汽车电池管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多环境的汽车电池管理方法及系统，涉及电池管理技术领域，包括获取环境信息及汽车实时运行参数，并进行多尺度分解处理，以提取所有环境信息的局部影响数据。接着，基于互信息最大化准则，计算每个环境信息与电池消耗之间的非线性依赖关系，从中确定关键环境影响因素。利用稀疏贝叶斯回归模型对这些影响因素及汽车运行参数进行处理，构建动态功耗预测模型，并进行实时动态功耗优化。通过深度确定性策略梯度算法，持续更新功耗分配策略，实现自适应电池管理。本发明不仅提高了电池的运行效率，还增强了在多变环境下的适应能力，能够实时优化汽车的功耗分配策略，确保车辆在各种条件下的最佳性能。

本发明授权多环境的汽车电池管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多环境的汽车电池管理方法，其特征在于，包括：获取环境信息和汽车实时运行的参数信息，其中，所述环境信息包括气候信息、地形坡度和道路摩擦系数信息，所述汽车实时运行的参数信息包括车辆负载信息和电池消耗信息；基于所述环境信息和汽车实时运行的参数信息进行多尺度分解处理，其中，通过对时频域特征的分离提取，得到所有环境信息的局部影响数据；根据互信息最大化准则对所有环境信息的局部影响数据进行特征选择，其中，通过计算每个环境信息与电池消耗之间的非线性依赖关系，确定关键环境影响因素；根据稀疏贝叶斯回归对关键环境影响因素和汽车实时运行的参数信息进行处理，其中，通过关键环境影响因素和汽车实时运行的参数信息对电池消耗的预测建模，通过自动调节特征权重得到最优模型，得到动态功耗预测模型；基于实时获取的汽车运行的环境信息和动态功耗预测模型确定汽车的动态功耗，并根据深度确定性策略梯度算法进行实时动态功耗优化，得到最优的功耗分配的策略方案；其中,基于实时获取的汽车运行的环境信息和动态功耗预测模型确定汽车的动态功耗，并根据深度确定性策略梯度算法进行实时动态功耗优化，得到最优的功耗分配的策略方案，包括：将所述实时获取的汽车运行的环境信息发送至所述动态功耗预测模型进行处理，得到汽车在当前环境下的功耗信息；基于汽车在当前环境下的功耗信息和实时获取的汽车运行的环境信息构建一个基于深度确定性策略梯度算法的强化学习框架，其中，所述强化学习框架的策略网络通过输入当前环境下的功耗信息和实时获取的汽车运行的环境信息，输出功耗的分配策略，并通过价值网络对当前策略进行评估和通过策略梯度更新公式优化功耗的分配策略；将实时获取的汽车运行的环境信息连续不断地输入至所述强化学习框架进行强化学习，直至策略梯度更新公式优化功耗的分配策略的次数小于预设阈值，得到最优的功耗分配的策略方案。

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