基于强化学习的车辆能源链路实时调度方法及系统

本发明涉及车辆能源分配调度技术领域，提出了一种基于强化学习的车辆能源链路实时调度方法及系统，包括如下步骤：获取车辆运行数据以及环境数据，并构建为状态向量；将状态向量输入至采用强化学习后的基于深度Q网络的动态优化模型，得到车辆能源链路的供能比例；所述车辆能源链路包括燃料能源供电以及电池供电，基于深度Q网络的动态优化模型在强化学习中，构建的奖励函数包括基于车辆的当前能耗效率与历史平均效率计算的基础奖励，根据电池SOC值计算惩罚项以及基于燃料能源剩余量计算的约束奖励。本发明通过强化学习与深度Q网络相结合，实现了车辆能源链路供能比例的自适应动态优化，提升能效、延长电池寿命并保障续驶安全。