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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗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：CN115545308B 。

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：202211231216.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法是由姜俊昭;杨文豪;彭彬;徐业凯;卢剑伟;江昊;刘世贸;黄鹤设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法，首先，利用传感器获得采集信息，对采集信息进行数据处理获得计算数据，将采集信息和计算数据共同作为预处理数据；其次，对预处理数据进行时间对齐，获得时间对齐数据，将时间对齐数据划分为初始特征集和模型标签，再对初始特征集进行特征提取和数据归一化，获得模型特征；然后，将模型特征与模型标签导入原始集成模型进行网络训练，获得优化集成模型；最后，对优化集成模型的输出结果采用氢电折算的后处理方法，获得燃料电池端瞬时能耗值和动力电池端瞬时能耗值。本发明解决了燃料电池汽车燃料电池端与动力电池端瞬时能耗预测难的问题，为燃料电池汽车续驶里程的准确估算提供依据。

本发明授权一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法，其特征是包含如下步骤： 步骤1：利用传感器获得采集信息，包括：由激光测距仪采集获得路面高程信息，由车载GPS采集获得位置信息和海拔高度信息，由空气流量传感器采集获得燃料电池端空气流量，由车辆内部CAN协议采集获得各电信号，所述各电信号分别是：燃料电池端输出电流I1、燃料电池端输出电压U1、动力电池端输出电流I2和动力电池端输出电压U2；针对所述位置信息和海拔高度信息，根据相邻两个时间间隔下的位置差异和海拔高度差异计算获得速度、加速度和坡度信息；并按式1计算获得燃料电池端瞬时功率PFC和动力电池端瞬时功率PBAT； 将所述采集信息、速度、加速度、坡度信息以及燃料电池端瞬时功率PFC和动力电池端瞬时功率PBAT共同作为预处理数据； 步骤2：对所述预处理数据进行时间对齐，获得时间对齐数据，将所述时间对齐数据划分为初始特征集和模型标签； 步骤3：对所述初始特征集进行特征提取和数据归一化，获得模型特征； 步骤4：将所述模型特征与模型标签导入原始集成模型进行网络训练，获得优化集成模型； 所述原始集成模型是按如下方式进行搭建： 采用公式约束法将先验知识整合到全连接神经网络中，获得包含先验知识的改进全连接神经网络算法；对随机森林回归算法、支持向量回归算法和所述的改进全连接神经网络算法采用时间序列交叉验证的方法进行超参数调优，获得调优模型，针对所述调优模型采用加权平均法获得原始集成模型； 按如下方法获得包含先验知识的改进全连接神经网络算法： 采用公式约束法将式4所表征的先验知识整合到全连接神经网络中： 式4中： Ptheory为电机理论输入功率，r为电机电阻，K为电枢常数； PFC_max、PBAT_max、m、k、frl和R为车型参数，由不同车型决定，其中，PFC_max为选定车型燃料电池端最大功率，PBAT_max为选定车型动力电池端最大功率，m为选定车型整备质量，k为选定车型空气阻力常数，frl为选定车型滚动阻力常数，R为选定车型轮胎半径； v为车辆行驶速度，a为车辆行驶加速度，sinθ为坡度角正弦值； 所述公式约束法是指在所述改进全连接神经网络模型训练阶段，以式4所表征的电机理论输入功率限值、燃料电池端瞬时功率限值和动力电池端瞬时功率限值为约束，对所述改进全连接神经网络模型进行权值共享与限制突触权值的选择，用于约束模型输出结果； 步骤5：对所述优化集成模型的输出结果采用氢电折算的后处理方法，获得燃料电池端瞬时能耗值和动力电池端瞬时能耗值。

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