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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法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：CN119872511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510010913.X，技术领域涉及：B60W20/15；该发明授权一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法是由李杰;吴箫振;吴家乐;李胜荣;刘永刚;陈勇设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法，包括S1、构建综合行驶工况数据集；S2、获取全局最优综合能效成本和最优控制决策数据集；S3、离散提取最优能耗成本、电池寿命成本以及电流数据集；S4、根据车辆行驶状态计算电池SOC；S5、建立考虑能耗成本和电池寿命成本的综合能效成本模型；S6、设计基于集成学习的分层式节能驾驶控制架构；S7、上层进行基于集成学习考虑电池寿命的经济车速优化；S8、下层根据规划的车速轨迹进行动力系统能量管理控制。利用神经网络建立了综合考虑能耗、电池寿命的融合能效成本模型和系统状态转移模型，高效解耦了混合动力系统的能耗特性与经济车速之间存在的复杂的耦合关系，延长了电池的使用寿命。

本发明授权一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习考虑电池寿命的PHEV节能驾驶控制方法，其特征在于：其具体步骤如下： S1、采集真实驾驶场景下的多个实际道路工况数据，构建综合行驶工况数据集； S2、通过动态规划算法优化插电式混合动力汽车在综合行驶工况下的能量管理策略，获取全局最优综合能效成本和最优控制决策数据集，综合能效成本包含能耗成本与电池寿命成本； S3、利用全局优化的结果离散提取最优能耗成本、电池寿命成本以及电流数据集； S4、利用神经网络，构建自适应SOC轨迹模型，根据车辆行驶状态计算电池SOC； S5、基于集成学习算法建立考虑能耗成本和电池寿命成本的综合能效成本模型； S6、利用所建立的综合能效成本模型与状态转移模型，设计基于集成学习的分层式节能驾驶控制架构； S7、上层根据特定行驶场景下的系统约束进行基于集成学习考虑电池寿命的经济车速优化； S8、下层根据规划的车速轨迹进行动力系统能量管理控制； 所述的步骤S7根据系统状态向量和控制决策向量计算集成动力系统能耗成本和电池寿命成本的综合能效成本，自适应SOC轨迹模型为系统模型，根据车辆行驶状态计算SOC； 7-1建立车速优化的目标函数：式中，为节能驾驶控制的车速优化目标函数，其中由如下方程定义： ； 其中，代表每个离散阶段的能耗成本，表示每个离散阶段的行驶时间成本，是完成驾驶任务的终端成本，电池有效Ah-通量的计算，是衡量电池老化的成本函数，表示电池寿命成本转化成金钱成本系数，表示权重系数，表示电池的严重性因子，表示电池的充放电倍率； 7-2为了进一步提高计算效率，利用行驶时间惩罚因子将行驶时间从最优控制问题的状态变量中消除，建立最优控制成本函数： 式中，代表每个离散阶段的综合能效成本，表示每个离散阶段的行驶时间成本，期望行驶时长通过二分法调整权重系数来实现； 7-3车速优化的目标函数转化为：式中，是完成驾驶任务的终端成本，根据车速和行驶时间的终端约束来确定； 7-4建立基于集成学习速度优化的控制变量、状态变量以及状态转移方程： 其中，表示车辆总的输出转矩；表示整车质量；表示轮胎半径；表示重力加速度；表示摩擦系数；表示风阻系数；表示迎风面积；表示行驶阻力，的计算式如下：； 7-5建立最优控制速度、加速度、时长、SOC限制条件，初始SOC等于，瞬时满足大于瞬时最小SOC，小于瞬时最大SOC；瞬时加速度大于最小瞬时加速度，小于最大瞬时加速度；瞬时速度大于最少瞬时速度，小于最大瞬时速度，起点速度等于；时常小于车辆到达终点的期望时长。

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