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龙图腾网获悉云南大学申请的专利考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法及其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：CN119370080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411725079.4，技术领域涉及：B60W20/11；该发明授权考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法及其系统是由张德海;李俊辉设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法及其系统，可以避免过度充放电或电量剧烈波动导致电池健康状态受损，并且可以有效提高混合动力汽车的经济性。该方法包括：将车辆速度信息输入训练好的驾驶条件识别模型中，输出驾驶条件识别结果，驾驶条件识别结果为城市驾驶条件或者郊区驾驶条件；驾驶条件识别模型是基于序列网络搭建，并采用glorot正态分布初始化参数，以Adam优化算法作为优化器，使用交叉熵损失函数进行模型训练得到；序列网络包括循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或者基于注意力机制Transformer的神经网络；根据驾驶条件识别结果选取能量优化控制器，并将驾驶条件识别结果输入选取的能量优化控制器中，输出瞬时能量优化控制结果。

本发明授权考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑驾驶条件变化的混合动力汽车能量管理方法，其特征在于，包括： S1、将车辆速度信息输入训练好的驾驶条件识别模型中，输出驾驶条件识别结果，驾驶条件识别结果为城市驾驶条件或者郊区驾驶条件； 驾驶条件识别模型是基于序列网络搭建，并采用glorot正态分布初始化参数，以Adam优化算法作为优化器，使用交叉熵损失函数进行模型训练得到；序列网络包括循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM或者基于注意力机制Transformer的神经网络； 当序列网络为长短期记忆网络LSTM时，基于长短期记忆网络LSTM搭建的驾驶条件识别模型的搭建包括： S1.1、数据处理：根据车辆启停点将标准驾驶循环划分为数据段； S1.2、模型框架搭建：基于长短期记忆网络LSTM搭建驾驶条件识别模型的模型框架； 搭建的模型框架中包括至少两个记忆单元，每个记忆单元均使用如下式中所示的门控机制： ； 其中f，i，o分别代表遗忘门、输入门以及输出门的开度，W和b为可训练的矩阵参数和偏置，h为隐含向量，其表达式为：，C为包含了长期信息的细胞状态；对驾驶循环数据进行分段，则分段后的数据x可以表示为：，其中m为分段长度，t为分段间隔；n为非负整数且m+nt小于或等于驾驶循环的总长度； S1.3、模型训练：在训练过程中采用glorot正态分布初始化参数，采用Adam优化算法作为优化器，使用交叉熵损失函数进行训练； S2、根据驾驶条件识别结果选取能量优化控制器，并将驾驶条件识别结果输入选取的能量优化控制器中，输出瞬时能量优化控制结果； 能量优化控制器是通过混合动力汽车处于不同驾驶条件下的能量管理策略实现瞬时能量优化控制，能量管理策略是使用深度强化学习算法对驾驶循环数据进行训练以调整多目标奖励函数的权重得到，多目标奖励函数是根据燃油消耗量与电池SOC变化建立。

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