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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利燃料电池汽车能量管理方法和装置、系统、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：CN120382828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510855490.1，技术领域涉及：B60L58/30；该发明授权燃料电池汽车能量管理方法和装置、系统、存储介质是由闵海涛;吴慧铎;孙维毅;曹起铭设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本燃料电池汽车能量管理方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种燃料电池汽车能量管理方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、根据实际城市驾驶数据，采用长短时记忆神经网络预测短期车速；步骤S2、根据短期车速，通过车辆纵向动力学模型，得到预测域功率需求序列；步骤S3、根据预测域功率需求序列，以燃料电池氢耗和寿命衰减为优化目标，构建预测域优化问题；步骤S4、采用平衡优化器EO算法求解预测域优化问题，得到最优控制序列。采用本发明的技术方案，能提高燃料电池汽车能量管理方法的经济性和实时性，实际城市工况适应性强。

本发明授权燃料电池汽车能量管理方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池汽车能量管理方法，其特征在于，包括： 步骤S1、根据实际城市驾驶数据，采用长短时记忆神经网络预测短期车速； 步骤S2、根据短期车速，通过车辆纵向动力学模型，得到预测域功率需求序列； 步骤S3、根据预测域功率需求序列，以燃料电池氢耗和寿命衰减为优化目标，构建预测域优化问题； 步骤S4、采用平衡优化器EO算法求解预测域优化问题，得到最优控制序列； 步骤S3中，以燃料电池氢耗和寿命衰减为优化目标的预测域代价函数F 表示为式9F = CH2 + CFC_deg + LSOC  9CH2 为氢气消耗成本，CFC_deg为燃料电池寿命退化成本，LSOC为预测域电池SOC波动； 选取预测域燃料电池系统功率序列为决策变量，预测域优化问题决策变量为式10： 10其中，D为决策变量维数； 优化问题代价函数为式11： 11其中，θ1，θ2为常数； 优化问题约束条件为式12： 12其中，PFC_min，PFC_max分别表示燃料电池系统输出功率最小值和最大值，ΔPFC_min，ΔPFC_max分别表示燃料电池系统功率波动限制，SOCmin,SOCmax分别表示电池SOC下限值和上限值； 步骤S4中，平衡优化器EO算法基于控制体积质量平衡模型，评估动态状态和平衡状态，具体为： 初始种群根据种群大小和预测域时间步个数随机生成，为式13： 13其中，表示个体i对应的初始燃料电池系统功率序列，Cmin和Cmax分别表示预测域各时间步燃料电池系统功率的最小值和最大值，ri表示元素范围在[0,1]内的随机数向量，n表示种群包含的个体数量； 随机分布的燃料电池系统功率序列C为式14： 14各燃料电池系统功率序列的适应度值fit为式15： 15平衡池包含目前所有燃料电池系统功率序列中最好的四个燃料电池系统功率序列及上述四个燃料电池系统功率序列的算术平均值，为式16： 16其中，表示上述四个燃料电池系统功率序列的算术平均值，为式17： 17指数向量用于平衡局部搜索和全局搜索，为式18： 18其中，a1表示全局搜索权重系数，sign.表示符号函数，，表示元素范围在[0,1]内的随机数向量，t表示与预测域优化问题迭代次数有关的函数，为式19： 19其中，a2为常数，Iter表示预测域优化问题的当前迭代次数，Max_iter表示预测域优化问题的最大迭代次数，生成速率矢量为式20： 20其中,表示生成速率控制参数，为式21： 21燃料电池系统功率序列更新模型为式22： 22。

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