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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利纯电动车辆剩余续驶里程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：CN119911123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510004902.0，技术领域涉及：B60L3/12；该发明授权纯电动车辆剩余续驶里程预测方法是由许楠;金长城;李金成;赵晋;常仪璇;刘俏;睢岩;张杰;丁龙飞;李林浩设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本纯电动车辆剩余续驶里程预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种纯电动车辆剩余续驶里程预测方法，包括采集并处理预设时间跨度的车辆的原始数据；根据原始数据训练联合预测模型，通过联合预测模型获得预测电池健康状态；并根据联合预测模型和原始数据训练里程预测模型；获取充电段的荷电状态变化量，根据荷电状态变化量和预测电池健康状态计算电池实际消耗能量；获取当前环境温度，根据原始数据和当前环境温度获得预测非行驶需求能量，并计算行驶需求能量；根据行驶需求能量获得预测片段，将预测片段的工况信息、平均电流和剩余电量变化量输入里程预测模型得到剩余续驶里程。本发明的纯电动车辆剩余续驶里程预测方法能够结合低温环境和电池衰退状况对剩余续驶里程进行预测，以提高预测准确度。

本发明授权纯电动车辆剩余续驶里程预测方法在权利要求书中公布了：1.一种纯电动车辆剩余续驶里程预测方法，其特征在于，包括： 采集并处理预设时间跨度的车辆的原始数据，其中，所述原始数据用于表征车辆状态和电池状态，所述预设时间跨度大于或等于1年； 从所述原始数据中提取多个纯行驶运动学片段，其中，车辆在每个所述纯行驶运动学片段均仅存在行驶运动； 根据每个所述纯行驶运动学片段获取影响车辆续驶里程的历史预测特征，并获取车辆当前充电段和影响车辆续驶里程的当前预测特征； 筛选出所述历史预测特征和所述当前预测特征的相似度大于或等于目标相似度的所述纯行驶运动学片段，并形成模版库； 根据所述原始数据训练联合预测模型，其中，所述联合预测模型用于预测电池剩余电量和电池健康状态； 将所述当前充电段的特征参数输入所述联合预测模型得到预测电池健康状态； 根据所述联合预测模型和所述原始数据训练里程预测模型，所述里程预测模型用于预测电池剩余续驶里程； 获取所述充电段的荷电状态变化量，根据所述荷电状态变化量和所述预测电池健康状态计算电池实际消耗能量； 获取当前环境温度，根据所述原始数据和所述当前环境温度获得预测非行驶需求能量； 根据所述电池实际消耗能量和所述预测非行驶需求能量，计算行驶需求能量； 根据所述行驶需求能量从所述模版库中获取预测片段，其中，所述预测片段为所述模版库中的一个或多个所述纯行驶运动学片段，所述预测片段产生的总能量消耗小于或等于所述行驶需求能量； 获取所述预测片段的工况信息、平均电流和剩余电量变化量，其中，所述工况信息用于表征车辆的工况的种类和车辆每种工况的时间占比； 将所述预测片段的工况信息、平均电流和剩余电量变化量输入所述里程预测模型得到车辆的剩余续驶里程。

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