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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备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：CN120524797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510604543.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备是由季金华;别一鸣;王琳虹;从远;季毓婷;张智权;刘芷含设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备，本发明属于城市公共交通运营管理领域，具体涉及电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备。本发明的目的是为了解决现有研究以极端条件下的动力需求作为选型基准、缺乏对动力电池、电动机、减速器间参数耦合关系的系统考量，导致电动公交车辆动力系统选型配置不合理、能效低和成本高的问题。过程为：定义决策变量：定义与动力电池相关的决策变量；定义与电动机相关的决策变量；定义与减速器有关的决策变量；建立动力系统选型模型，动力系统为动力电池、电动机和减速器；利用粒子群算法求解动力系统选型模型，获得动力系统选型方案。

本发明授权考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.考虑部件参数匹配约束的电动公交车辆动力系统选型方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤1、定义决策变量： 定义与动力电池相关的决策变量； 定义与电动机相关的决策变量； 定义与减速器有关的决策变量； 步骤2、建立动力系统选型模型，动力系统为动力电池、电动机和减速器； 步骤3、利用粒子群算法求解动力系统选型模型，获得动力系统选型方案； 所述步骤1中定义决策变量具体过程为： 步骤11、定义与动力电池相关的决策变量；具体过程为： 令决策变量表示电动公交车的动力电池额定容量； 令决策变量表示电动公交车的动力电池开路电压； 令决策变量表示每个电池组串联单体电池数目； 令决策变量表示并联电池组数量； 动力电池共需个单体； 与的关系如公式1所示： 1 式中，表示单体电池的开路电压； 与和的关系如公式2所示： 2 式中，表示单体电池的标称容量； 步骤12、定义与电动机相关的决策变量；具体过程为： 令决策变量表示电动机峰值转矩； 令决策变量表示电动机峰值功率； 令决策变量表示电动机最大转速； 令决策变量表示电动机额定制动转矩； 令决策变量表示电动机转折转速，如公式3所示： 3 步骤13、定义与减速器有关的决策变量；具体过程为： 令决策变量表示减速器的减速比； 所述步骤2中建立动力系统选型模型；具体过程为： 步骤21、构建优化目标；具体过程为： 以电动公交车队运营成本最小为优化目标，如公式4所示： 4 5 式中， 为电动公交车队运营成本； K表示电动公交车队内电动公交车总数；k表示第k辆电动公交车； 表示单位容量动力电池的购买价格； 表示单位峰值转矩电动机的购买价格； 表示电动机的价格修正常数； 表示减速器的购买价格； 表示电动公交车身购买价格； 表示充电价格； 为电动公交车动力电池的使用年限； 表示电动公交k的日耗电量； 表示动力电池退役健康状态； 表示电动公交k的动力电池日平均衰减量； 公式4的第一项为电动公交车队的购置成本，公式4的第二项为电动公交车队的充电成本； 步骤22、设置动力电池寿命约束；具体过程为： 保证电动公交车动力电池的使用年限大于等于期望使用年限： 6 式中，表示电动公交动力电池期望使用时长； 步骤23、构建服务完整性约束；具体过程为： 保证在使用年限末期，电动公交k的日耗电量与电动公交k的日充电量的差值小于等于动力电池可用容量，如公式7所示： 7 式中，表示电动公交k的日充电量； 表示日运营过程中动力电池荷电状态上限； 表示日运营过程中动力电池荷电状态下限； 步骤24、构建动力电池与电动机匹配约束； 步骤25、构建电动机与减速器匹配约束； 步骤26、构建电动公交车队购置预算约束。

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