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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化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：CN120828703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511341454.X，技术领域涉及：B60L58/30；该发明授权一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化方法是由闵海涛;吴慧铎;孙维毅;曹起铭设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于交通运输技术领域，并公开了一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化方法，包括：获取历史数据并划分路段，依据路段工况特征将路段分为城市、郊区和高速工况三组，通过动态规划求解最优功率分配，构建三种工况燃料电池工作点概率分布模型，依此模型构建自适应功率区间模型；利用智能交通系统获取当前路段工况特征，确定该工况特征对应的功率区间，基于神经网络预测车速，计算需求功率，在功率区间内采用遗传算法优化求解决策变量序列，反馈首元素至动力系统，完成策略优化。本发明缩减了短期优化问题决策变量的搜索范围，实时性好。

本发明授权一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化方法在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池汽车能量管理策略自适应优化方法，其特征在于，包括： 获取车辆的历史行驶数据并基于预设路段长度划分行驶路段； 确定路段工况特征，基于路段工况特征将路段分为城市、郊区和高速三种工况； 基于动态规划求解历史行驶路段的最优功率分配方案并构建三种工况下燃料电池系统工作点概率分布模型； 基于三种工况下燃料电池系统工作点概率分布模型构建工况自适应燃料电池系统功率区间模型； 从智能交通系统获取当前路段工况特征并确定该工况特征对应的燃料电池系统功率区间；基于神经网络获取预测域内的车速，计算预测域内动力系统的需求功率； 基于计算的需求功率在当前路段对应的燃料电池系统功率区间内采用遗传算法优化求解最优决策变量序列，并将最优决策变量序列第一个元素反馈到动力系统中作为当前时刻的动力源功率分配指令，将当前时刻的动力源功率分配指令反馈至车辆动力系统中，完成能量管理策略的自适应优化； 所述工况自适应燃料电池系统功率区间模型的构建过程如下，具体包括： 定义燃料电池系统效率最大值为ηmax，燃料电池系统效率值为0.85×ηmax，对应的系统功率值为P1,P2，P1P2； 根据三种不同工况特征下的燃料电池系统工作点概率分布模型，分别计算三种不同工况燃料电池系统工作点的平均值Pave及工作点的最大值Phigh； 定义燃料电池系统输出功率的最大值为Pmax，并比较不同工况特征对应的Pave与P1,P2的大小；如果Pave介于P1,P2之间，则燃料电池系统功率区间为[P1,P2]；如果Pave不小于P2且Phigh小于Pmax，则燃料电池系统功率区间为[P2,Phigh]；如果Pave不小于P2且Phigh大于Pmax，则燃料电池系统功率区间为[P2,Pmax]；如果Pave不大于P1，则燃料电池系统功率为P1；根据上述方法，确定三种工况特征对应的燃料电池系统效率区间； 所述基于神经网络获取预测域内的车速，具体包括： 选取不同时间段的历史车速数据作为训练样本，基于所述训练样本利用长短时记忆神经网络构建车速预测模型； 所述车速预测模型的输入为当前时刻及历史时刻的车速，输出为预测域内的车速。

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