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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种多动力源电驱的能量-热集成系统及其协同智能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：CN118700844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410957072.9，技术领域涉及：B60L15/00；该发明授权一种多动力源电驱的能量-热集成系统及其协同智能控制方法是由王峰;郭鸿涛;郭栋;祝小元;陆中华;倪一清;高扬;王金桥设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多动力源电驱的能量-热集成系统及其协同智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多动力源电驱的能量‑热集成系统及其协同智能控制方法，能量‑热集成系统包括增程器回路、电驱电控回路、电池回路、加热与取暖回路、空调降温与换热回路及八通阀；协同智能控制方法为：根据各动力部件的重要程度选取热评价指标，主观评价和客观评价分别通过工程经验、样本数据确定各热评价指标的权重，经过二次加权后确定各指标的综合权重，建立热评价函数；结合热评价函数与各工作部件能耗，综合考虑燃油经济性与各部件的工作状态，建立目标优化函数；再根据样本数据和物理模型进行预测建模，采用模型预测控制，求解目标优化函数最小时的最优控制量，使得拖拉机能够达到能源利用率最高和整机工作性能最好的综合状态。

本发明授权一种多动力源电驱的能量-热集成系统及其协同智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多动力源电驱的能量-热集成系统的协同智能控制方法，其特征在于： 针对能量-热集成系统中多热源、多温区的特性，根据动力部件的重要程度选取热评价指标，通过主观评价获取主观权向量、通过客观评价获取客观权向量，确定热评价指标的权重，由博弈论组合加权方法对主观权重和客观权重进行二次加权，确定热评价指标的综合权重，建立能够实时反映整机热状态的热评价函数；所述动力部件包括电动机4、增程器9和电池包17；结合热评价函数与能量-热集成系统中的工作部件能耗，综合考虑燃油经济性与工作部件的工作状态，建立目标优化函数；再根据样本数据和物理模型进行预测建模，采用模型预测控制，求解目标优化函数最小时的最优控制量； 所述热评价函数为： A＝ω1'ΔT1+ω2'ΔT2+…+ω9'ΔT9 其中，A为整车热系统最终评价得分，ΔT1为发动机实际冷却液进口温度Te1与发动机最佳冷却液进口温度的差值，ΔT2为发动机实际冷却液出口温度Te2与发动机最佳冷却液出口温度的差值，ΔT3为电动机实际冷却液出口温度Tm1与电动机最佳冷却液出口温度的差值，ΔT4为电机控制器实际冷却液出口温度Tm2与为电机控制器最佳冷却液出口温度的差值，ΔT5为三合一实际冷却液出口温度Tm3与三合一最佳冷却液出口温度的差值，ΔT6为电池实际最高温度Tbmax与电池正常工作温度的差值，ΔT7为电池包实际冷却液出口温度Tb1与电池包最佳冷却液出口温度的差值，ΔT8为电池实际表面最大温差T△b与电池表面正常温差的差值，ΔT9为驾驶舱实际温度Tc与驾驶舱最佳温度的差值，ω1'、ω2'、ω3'、ω4'、ω5'、ω'、ω'、ω'、ω'分别为ΔT、ΔT、ΔT、ΔT、ΔT、ΔT、ΔT、ΔT、ΔT对应的综合权重系数； 模型预测控制的控制变量为： u＝{TICE,TEM,Nf1,Nf2,Np1,Np2,Np3,Np4,N,k,k,k 模型预测控制的状态变量为： x＝{SOC,Te1,Te2,Tm1,Tm2,Tm3,Tbmax,Tb1,TΔb,T 其中，TICE为发动机转矩，TEM为电动机转矩，Nf1、Nf2分别为电驱电控散热器风扇和增程单元散热器风扇的转速，Np1、Np2、Np3、Np4分别为一号水泵、二号水泵、三号水泵、四号水泵的转速，N为压缩机转速，k为八通阀的工作状态，k、k分别为一号三通阀、二号三通阀的工作状态，SOC为实际SOC值； 所述目标优化函数为： 其中，ξfuelt表示动力系统的燃油消耗，EEMSt表示动力系统的电能消耗，ETMSt表示热管理系统工作部件的总能源消耗量，κ、κ、κ为油耗、电耗以及热评价函数得分的权重； 在模型预测控制中，能量-热集成系统的最优控制代价函数为： 其中，为目标优化函数在k+j时刻的预测值，u[k+i]为k+i时刻的控制输入，Δu[k+i]为k+i时刻的控制输入增量，N和Nu为从样本数据选取的训练点个数，Q为目标优化函数的权重，Ru为控制输入的权重，RΔ为控制输入增量的权重。

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