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龙图腾网获悉中车株洲电力机车有限公司申请的专利车辆混合动力系统的能源管理方法、电子设备及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：CN119502881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411581569.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权车辆混合动力系统的能源管理方法、电子设备及介质是由龙源;高殿柱;江大发;郭唱;唐艳丽;肖佳珉;毕然;陈雄伟;郭婉露设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆混合动力系统的能源管理方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车辆混合动力系统的能源管理方法、电子设备及介质，本发明的车辆混合动力系统的能源管理方法包括：建立车辆混合动力系统模型；建立综合价值损耗成本最小的目标函数；利用深度学习网络模型，结合车辆混合动力系统模型、目标函数和实际运行工况等，实现了车辆不同运行工况下的混合动力系统的不同动力源的功率分配；本发明兼顾了燃料经济性和混合动力系统功率变载影响，在不同行驶过程中更好地分配不同动力源间的输出功率，以获得较好的燃料经济性和耐久性。本发明混合动力系统能量管理在车辆不同运行工况下的适应性高，从而应对不同路况。

本发明授权车辆混合动力系统的能源管理方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆混合动力系统的能源管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立车辆混合动力系统模型，所述车辆混合动力系统模型包括燃料电池衰退模型、锂电池衰退模型； 所述燃料电池衰退模型如下所示： 所述锂电池衰退模型如下所示： S2：根据氢气成本、燃料电池损耗、锂电池损耗、日均运行成本、SOC偏移量，建立目标函数，所述目标函数如下所示： S3：将标准工况输入所述车辆混合动力系统模型，得到不同条件下的混合动力系统输出功率曲线；所述标准工况包括车辆设计运行工况时的运行速度曲线、需求功率曲线、SOC曲线； S4：将车辆设计运行工况时的运行速度曲线、需求功率曲线、SOC曲线、混合动力系统输出功率曲线作为深度学习网络模型的输入，训练所述深度学习网络模型； 采用所述目标函数迭代优化训练所述深度学习网络模型，得到混合动力系统功率分配模型； S5：将车辆实时运行数据输入所述混合动力系统功率分配模型，得到混合动力系统中燃料电池的输出功率和锂电池的输出功率，所述车辆实时运行数据包括车辆实际运行工况时的运行速度曲线、需求功率曲线、SOC曲线； 其中，mdeg,fc为燃料电池的性能衰退度，Dhigh、Dlow与Dchange分别为燃料电池在高功率、低功率与功率变载状态下的损耗，Pcap,fc为燃料电池的额定功率，Ufcnor为燃料电池的额定电压，UEOL为燃料电池退役时的电压；mdeg,bat为锂电池的性能衰退度，ibat、Ubat分别为锂电池的输出电流、电压，N为锂电池循环充放电次数；J为混合动力系统运行总成本，T为混合动力系统运行时间；Jsoc为锂电池SOC偏移量；Jenergy为混合动力系统氢耗成本，Jfc为燃料电池退化成本，Jbat为锂电池退化成本，Jd为日均运行成本，k1、k2、k3、k4为成本系数。

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