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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车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：CN116409216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310533458.2，技术领域涉及：B60L58/30；该发明授权基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车能量管理方法是由梁博文;高源;刘婧;章桐设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车能量管理方法，包括：根据车辆历史运动信息，建立基于优化马尔科夫链的预测模型；获取车辆当前运动信息，基于预测模型在线预测未来有限时域内的车辆运行状态，并自适应更新预测模型；建立燃料电池汽车整车动力系统模型，以预测时域内车辆运行状态作为输入，输出车辆需求功率序列；将预测时域内的车辆需求功率序列作为引入变载惩罚系数的动态规划算法的输入，输出最优功率分配序列；将最优功率分配序列施加给车辆，在下一时刻再次获取车辆当前运动信息，重新进行预测、优化，直到车辆停止。与现有技术相比，本发明具有实现了燃料电池汽车经济性和耐久性的平衡等优点。

本发明授权基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测的非线性模型控制的燃料电池汽车能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据车辆历史运动信息，建立基于优化马尔科夫链的预测模型； 所述S1包括以下步骤： S11：对车辆历史运动信息进行离线分析，选取不同的预测时域分析运行状态的马尔科夫特性，选取最优预测时域； S12：根据车辆运动信息中的车速和加速度划分运动状态空间，建立工况点集合，离线学习获得初始的状态转移矩阵，其中，状态转移概率计算公式如下： 其中：为状态转移概率，为从状态i出发，经过m个时间间隔转移到状态的个数，表示从状态i出发，经过m个时间间隔转移到各个状态的个数之和；统计得到循环工况不同时间尺度下各状态的转移概率，建立状态转移矩阵，即预测时域有秒，就采用步转移矩阵； S13：根据预测结果的均方根误差更新状态转移矩阵，选取多步的状态转移矩阵构建多尺度的基于优化马尔科夫链的预测模型； 其中，在矩阵未成熟的时候，当预测时域的速度与实际速度的方差超过预设阈值时，认为其在接下来的一段预测时间为匀速行驶； S2：在车辆行驶过程中，获取车辆当前运动信息，并依据当前运动信息，基于预测模型在线预测未来有限时域内的车辆运行状态，并自适应更新预测模型； S3：建立燃料电池汽车整车动力系统模型，以预测模型获得的预测时域内车辆运行状态作为输入，输出预测时域内的车辆需求功率序列； S4：将预测时域内的车辆需求功率序列作为引入变载惩罚系数的动态规划算法的输入，输出有限预测时域内的最优功率分配序列； 所述引入变载惩罚系数的动态规划算法的目标函数为： 其中，为氢气消耗量，为变载惩罚系数，用于平衡燃料电池和蓄电池的耐久性，为燃料电池输出上一时刻与现在时刻的差值，为预测时域的大小； S5：将有限预测时域内的最优功率分配序列施加给车辆，在下一时刻再次获取车辆当前运动信息，返回步骤S2重新预测并进行S3-S4的优化，循环优化直到车辆停止。

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