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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理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：CN119890370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510345425.4，技术领域涉及：H01M8/04992；该发明授权基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理方法是由桑海翔;史卫博;孙平;李子航;王维东;包智程设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理方法，涉及能量管理技术领域，具体步骤包括：获取燃料电池运行时的关键参数，基于关键参数计算环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数；根据环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数构建综合评估模型，生成综合能量管理指数；将综合能量管理指数与预设阈值进行比较，并根据比较的结果，制定实时能量分配策略，应用遗传算法，对能量分配策略进行进一步的优化。本发明实现了对系统性能的多维分析与评估，构建的综合评估模型使能量管理策略能够综合考虑环境因素和能量使用效率，确保系统在不同负载下的最佳性能。

本发明授权基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理方法在权利要求书中公布了：1.基于质子交换膜燃料电池的混合动力系统能量管理方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：对燃料电池的运行状态进行监测和分析，获取关键参数，所述关键参数包括温度、湿度、电流、电压、气体流量和系统的实际响应时间，并通过电流和电压数据计算负载功率； 步骤2：基于无量纲化处理后的温度、湿度和气体流量数据计算环境影响指数，基于无量纲化处理后的负载功率数据计算电能评估指数，基于无量纲化处理后的负载功率和实际响应时间计算功率响应指数； 步骤3：根据待评估电池的环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数构建综合评估模型，通过层次分析法来生成综合评估模型内的权重，并利用综合评估模型生成综合能量管理指数； 步骤4：将综合能量管理指数与预设阈值进行比较，并根据比较的结果，制定实时能量分配策略，应用遗传算法，对能量分配策略进行进一步的优化； 实施时间同步机制，确保以下所有传感器的数据在同一时间戳下采集： 使用NTC热敏电阻获取PEMFC工作温度，记作； 使用湿度传感器获取PEMFC工作环境湿度，记作； 使用电流传感器，监测流过燃料电池和负载的电流，记作； 使用电压传感器，监测燃料电池和负载的电压，记作； 将流量计安装在气体源和燃料电池堆之间，采集气体流量数据，记作； 所述系统的实际响应时间，即当系统接收到新的负载变化信号后，系统调整状态所需的时间延迟，获取实际响应时间所依据的具体逻辑为： 在系统收到新的负载变化信号时，记录该时刻，在系统响应后，监测电流、电压数据达到稳定状态的时间： ； 其中，为实际响应时间； 使用如下公式计算负载功率： ； 其中，为当前时刻的负载功率，为当前时刻的电压值，为当前时刻的电流值，为当前时刻的功率因数,为总谐波失真； 的获取方式为：使用数字化仪器对电压信号进行采样，采样频率为信号最高频率的10倍，且满足奈奎斯特采样定理，对于采集到的时域信号，使用快速傅里叶变换转换为频域信号，得到各个谐波分量的幅值，对于每个谐波，依据如下公式计算其有效值： ； 其中，是谐波的有效值，为信号完成一次完整波形所需的时间，为一次完整波形的时间内时刻的信号值，为一次完整波形时间内的时间变量； 使用上述谐波有效值计算公式，计算出基波的有效值及第a谐波的有效值，a表示谐波的索引，其中，，表示基波和谐波的总数，并将计算结果代入如下计算公式： ； 其中，为总谐波失真，是基波的有效值，即第一谐波的有效值，是第a谐波的有效值，； 依据如下公式，计算环境影响指数： ； 其中，为环境影响指数，为当前温度，为温度阈值，为当前湿度，为湿度阈值，为当前气体流量数据，为气体流量阈值，为分母调整常数，当或或为零时，其对应的分母调整常数为1，当或或不为零时，其对应的分母调整常数为0，为预设的比例系数； 依据如下公式，计算电能评估指数： ； 其中，为电能评估指数，为负载功率，为效率因子，为输入功率，即燃料电池的总输入功率； 的计算公式为： ； 其中，表示在理想条件下，系统能够达到的最高效率，为当前气体流量数据，表示在理想条件下的气体流量数据； 依据如下公式，计算功率响应指数： ； 其中，为功率响应指数，为负载功率，为预期功率，为最大输出功率，为实际响应时间，为系统设计的最大响应时间，为缩放系数，用于调整功率差对功率响应指数的影响，为调整系数，用于平衡响应时间对功率响应指数的影响； 根据待评估系统的环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数构建综合评估模型，模型表达式如下： ； 其中，是综合能量管理指数，为环境影响指数，为电能评估指数，为功率响应指数，为比例系数； 将综合能量管理指数与预设阈值进行比较： 若，继续采用当前的能量分配策略，将系统中的主能量来源设置为燃料电池，优先使用燃料电池； 若，使用超级电容器快速响应负载变化； 其中，为综合能量管理指数，为预设的指数评估阈值； 应用遗传算法，对能量分配策略进行进一步的优化，所依据的具体逻辑为： 设定一个包含n个个体的样本集，每个个体代表一种能量分配策略，表示不同负载情况下燃料电池和超级电容器的功率分配比例，对于每个个体，计算其对应的环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数，且以样本集中环境影响指数、电能评估指数和功率响应指数的最大值和最小值作为约束条件，随机生成初始种群，将个体输入综合评估模型中以得到对应的综合能量管理指数，将各个个体按照综合能量管理指数由大到小进行排序，选择位于排序前列的个体作为父代并进行交叉、变异操作，以得到新的个体，将新产生的个体和作为父代的个体整合以作为新的种群后，重复选择、交叉和变异操作，直至到达预定的迭代次数，选择综合能量管理指数最大的个体作为最优参数组合，根据最优参数组合中的功率分配比例调整当前的能量分配策略。

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