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龙图腾网获悉武汉群泰自动化工程有限公司申请的专利一种电动汽车电量状态和剩余里程预测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：CN120348161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510733442.5，技术领域涉及：B60L3/12；该发明授权一种电动汽车电量状态和剩余里程预测方法是由段雪波;王清;刘涛设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车电量状态和剩余里程预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种电动汽车电量状态和剩余里程预测方法,通过对电池组进行分区域划分并部署传感器，实时采集各区域电量数据，构建异常检测模型识别异常区域并进行局部数据调整，结合用户驾驶行为和环境参数，采用长短期记忆网络动态预测电量消耗趋势，并根据实时路况和温度变化计算剩余里程，同时引入自适应校正机制，通过与历史预测记录对比分析，动态调整模型参数，提高预测准确性。本发明能够实现电动汽车电量状态的精确监测和剩余里程的动态预测，有效解决了传统方法在复杂行驶环境下预测偏差大的问题，为用户提供更可靠的电量和里程信息，提升了电动汽车的使用体验和安全性。

本发明授权一种电动汽车电量状态和剩余里程预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车电量状态和剩余里程预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1,通过对电池组进行分区域划分，构建多点电量数据采集框架，在每个区域实时采集各区域的电量状态数据，形成分区域电量原始数据集；对每个区域的电压和电流数据进行逐一分析，若某一区域的数据超出预设的阈值范围，则标记为异常区域，生成异常区域分布信息；根据异常区域分布信息，构建局部电量修正矩阵，对异常区域的电量数据进行加权调整，结合非异常区域的数据，重新计算整体电池组的电量估计值，得到修正后整体电量状态数据； S2,结合实时获取的用户历史驾驶记录和行驶环境参数，构建用户行为特征向量；根据用户行为特征向量和修正后整体电量状态数据，采用长短期记忆网络模型对电量消耗趋势进行动态预测，生成特定场景下的电量消耗速率预测数据； S3,结合当前行驶环境适配参数，包括实时路况和温度变化，通过预设的里程换算公式计算剩余里程预测数据：剩余里程=修正后整体电量状态数据电量消耗速率预测数据*环境调整系数，其中环境调整系数从基于温度和路况的预设表格中获取，最终得到初步剩余里程预测数据； S4,针对初步剩余里程预测数据，与系统存储的近期历史预测记录进行对比分析，若预测偏差超出预设的阈值范围，则触发自适应校正机制，调整长短期记忆网络模型的参数，生成更新后模型参数；结合最新的分区域电量原始数据集和用户行为特征向量，重新预测电量消耗速率，生成优化后电量消耗速率预测数据； S5,针对优化后电量消耗速率预测数据，持续更新修正后整体电量状态数据和行驶环境适配参数，通过设定最大迭代次数或收敛条件的循环迭代计算，动态调整剩余里程预测数据，最终确定实时显示的电量状态和里程预测数据。

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