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龙图腾网获悉重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司申请的专利基于联邦学习的增程器控制方法、装置、电子设备及存储介质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：CN117104028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311258931.7，技术领域涉及：B60L50/61；该发明授权基于联邦学习的增程器控制方法、装置、电子设备及存储介质是由刘小飞;刘汉;陈轶;周正伟设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的增程器控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆控制技术领域，提供了一种基于联邦学习的增程器控制方法、装置、电子设备及存储介质。该方法通过自服务器获取全局联邦学习模型参数，得到局部联邦学习模型，基于车辆的历史使用数据以及与车辆具有相同车辆类型的其他车辆的历史使用数据训练该局部联邦学习模型，得到模型梯度值，将模型梯度值发送至服务器以使服务器基于接收到的各车辆发送的模型梯度值更新全局联邦学习模型，重复以上步骤直至全局联邦学习模型收敛，使用该收敛的全局联邦学习模型的模型参数更新得到目标局部联邦学习模型，进而使用目标局部联邦学习模型确定第一目标车辆增程器的功率分配，能够提高使用预测模型确定增程器功率分配的准确度，提升了用户体验。

本发明授权基于联邦学习的增程器控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的增程器控制方法，其特征在于，包括： 接收服务器发送的全局联邦学习模型参数，基于所述全局联邦学习模型参数初始化局部联邦学习模型； 获取第一目标车辆的历史使用数据； 获取第一目标车辆的车辆标识，基于所述车辆标识确定车辆类型； 获取第二目标车辆的历史使用数据，所述第二目标车辆与所述第一目标车辆具有相同车辆类型； 基于所述第一目标车辆的历史使用数据和第二目标车辆的历史使用数据训练所述局部联邦学习模型，得到模型梯度值，具体包括分别以第一和第二目标车辆的历史工况信息、不同工况下的车辆剩余电量信息以及车辆类型作为模型输入，使用所述局部联邦学习模型分别预测得到第一和第二目标车辆预测增程器开启时机信息和在不同工况下的预测增程器输出功率；将所述第一和第二目标车辆的增程器历史开启时机信息和不同工况下的增程器历史输出功率，与所述预测得到的第一和第二目标车辆预测增程器开启时机信息和在不同工况下的预测增程器输出功率的差异值确定为所述模型梯度值； 将所述模型梯度值发送至服务器； 接收所述服务器发送的更新后的全局联邦学习模型参数，所述更新后的全局联邦学习模型由所述服务器根据接收到的多个模型梯度值，对所述全局联邦学习模型更新后确定； 重复执行接收服务器发送的全局联邦学习模型参数、基于第一目标车辆的历史使用数据和第二目标车辆的历史使用数据训练所述局部联邦学习模型得到模型梯度值、接收服务器根据接收到的模型梯度值确定的更新后的全局联邦学习模型参数的步骤，直至接收到目标全局联邦学习模型参数，所述目标全局联邦学习模型参数为所述全局联邦学习模型收敛时的模型参数； 基于目标全局联邦学习模型参数更新所述局部联邦学习模型，得到目标局部联邦学习模型； 获取所述第一目标车辆本次行驶的工况信息、车辆状态信息和车辆类型，使用所述目标局部联邦学习模型确定所述第一目标车辆增程器的功率分配。

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