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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于预测性道路交通信息的A-ECMS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：CN119089186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411224786.5，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于预测性道路交通信息的A-ECMS能量管理方法是由朱晶宇;刘崇凡;韩梦威设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测性道路交通信息的A-ECMS能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明属于车辆能量管理技术领域，并公开了一种基于预测性道路交通信息的A‑ECMS能量管理方法，包括：获取车辆的历史行车数据，计算历史行车数据的特征参数；将特征参数输入离线驾驶数据识别库中，获取当前优化动力控制参数；获取车辆前方的预测性道路数据，将预测性道路数据输入离线驾驶数据识别库中进行场景识别，得到预测场景及对应的预测优化动力控制参数；基于在线动态规划算法，计算长期能量轨迹；基于DRL算法，结合当前优化动力控制参数、预测优化动力控制参数、长期能量轨迹和当前能量轨迹计算最终动力控制参数；根据最终动力控制参数，实时计算车辆动力系统的最优控制序列。本发明技术方案能够实现全局最优的能量管理。

本发明授权一种基于预测性道路交通信息的A-ECMS能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测性道路交通信息的A-ECMS能量管理方法，其特征在于，包括： 获取车辆的历史行车数据，计算所述历史行车数据的特征参数； 将所述特征参数输入离线驾驶数据识别库中，获取当前优化动力控制参数；其中，所述离线驾驶数据识别库为包括不同的驾驶风格、驾驶场景、初始SOC与目标SOC的多维动力参数优化库； 将所述特征参数输入离线驾驶数据识别库中，获取当前优化动力控制参数，具体包括： 将所述特征参数输入离线驾驶数据识别库中进行场景识别和风格识别，得到与所述特征参数对应的典型驾驶场景和驾驶风格，所述离线驾驶数据识别库基于识别的典型驾驶场景和驾驶风格输出对应的当前能量轨迹、目标能量轨迹和当前优化动力控制参数； 所述离线驾驶数据识别库的构建过程包括： 获取原始数据，所述原始数据包括行车相关数据，对所述原始数据进行数据清洗和归一化处理，得到预处理后的原始数据； 对预处理后的原始数据进行主成分分析，得到降维数据； 在所述降维数据中选取若干数据点作为初始聚类中心进行聚类分析，得到具有不同特征参数的驾驶场景类型数据与驾驶风格类型数据； 基于监督学习识别算法构建特征参数与驾驶场景、驾驶风格的非线性关系，并建立驾驶场景库与驾驶风格库；所述特征参数包括驾驶场景特征参数和驾驶风格特征参数； 所述驾驶场景库和所述驾驶风格库的库输入分别为驾驶场景特征参数和驾驶风格特征参数，输出为对应的驾驶场景和驾驶风格； 设定若干初始能量轨迹和目标能量轨迹，基于智能优化算法，以综合油耗最小为目标对具有不同驾驶风格、初始能量轨迹和目标能量轨迹的典型驾驶工况迭代寻优，得到对应优化动力控制参数，建立不同的驾驶风格、驾驶场景、初始SOC与目标SOC的多维动力参数优化库； 获取车辆前方的预测性道路数据，将所述预测性道路数据输入所述离线驾驶数据识别库中进行场景识别，得到预测场景及对应的预测优化动力控制参数；使用在线动态规划算法，基于全程预测性道路交通信息计算长期能量轨迹，具体计算公式为： ； 约束条件为： ； 代价函数为： ； 式中，为电池开环电压，为电池内阻，是电池总容量，为第k阶段的SOC，为第k+1阶段的SOC，为第k阶段的平均电池功率，为第k阶段的平均发动机功率，为第k阶段的平均发动机转速；和分别为SOC下限和上限，和分别为电池充电功率和电池放电功率，和分别为发动机扭矩下限和上限，和分别为发动机转速下限和上限，和分别为发动机燃油消耗量和电池等效燃油消耗量，为综合油耗量； 基于DRL算法，结合所述当前优化动力控制参数、预测优化动力控制参数、长期能量轨迹和当前能量轨迹计算最终动力控制参数； 根据最终动力控制参数，实时计算车辆动力系统的最优控制序列； 其中，所述预测性道路数据包括绿波车速范围、当前整个行驶路线的剩余里程、当前整个行驶路线预计的剩余所需时间、整个行驶路线各路段的平均速度、整个行驶路线各路段的拥堵情况、整个行驶路线各路段平均速度下的路程、拥堵路段的路程和拥堵路段的通过时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116081 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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