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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法与系统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：CN121233970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511748501.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法与系统是由王俊博;汤兴旺;于锋设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明适用于电动汽车能耗管理技术领域，提供了利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法与系统，方法包括：实时获取GPS原始数据流，预处理并融合数字高程模型生成海拔高度序列；基于海拔序列计算瞬时坡度值与坡度变化率，量化地形起伏剧烈程度；结合坡度变化率算附加加速度与额外能耗损耗；基于海拔序列、速度数据及动能回收系统实时状态，预测可回收电能；结合基准能耗、额外能耗与可回收电能算预测净能耗，通过连续误差触发模型动态校准。本发明提升了能耗预测精度，为电动汽车能源管理提供可靠支撑。

本发明授权利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.利用GPS数据的电动车辆能耗预测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取车辆GPS原始数据流，并进行预处理，提取海拔高度序列； 基于海拔高度序列，计算相邻时间点海拔高度的瞬时坡度值，并计算出反映地形起伏剧烈程度的坡度变化率； 根据坡度变化率，实时计算为克服坡度变化所产生的附加加速度需求，进而计算出额外能耗损耗； 基于海拔高度序列和速度数据，识别车辆当前的动能回收模式，并调用车辆动能回收效率模型，预测下一个下坡路段能够有效回收的电能量； 基于车辆基准能耗，结合额外能耗损耗以及可回收电能，分析在当前路径及驾驶条件下的车辆预测净能耗； 其中，所述实时获取车辆GPS原始数据流，具体包括： 从车辆GPS接收器持续获取包含时间戳、经纬度、速度及海拔高度的GPS原始数据流； 对GPS原始数据流中的海拔高度数据进行平滑处理，消除由于信号多路径效应和大气延迟引起的随机波动； 将平滑处理后的海拔高度数据与数字高程模型进行融合校正，生成连续、平滑的海拔高度序列； 计算坡度变化率，具体包括： 对海拔高度序列进行等时间间隔采样，计算相邻采样点间海拔高度的差值，结合时间间隔得到各采样点的瞬时坡度值； 构建瞬时坡度值序列的滑动时间窗口，在滑动时间窗口内拟合坡度变化趋势，得到瞬时坡度变化率序列； 采用滑动时间窗口统计坡度变化率序列的均方根值，作为量化地形起伏剧烈程度的坡度变化率指标； 所述分析在当前路径及驾驶条件下的车辆预测净能耗，具体包括： 识别车辆基准能耗，将从车辆动力学模型得到的额外能耗损耗与基准能耗进行时间序列对齐，计算总的正向能量消耗； 基于总的正向能量消耗和预测的可回收电能，计算完整的车辆预测净能耗； 将当前行程按预设距离间隔划分为若干个独立的评估单元，当检测到连续3个评估单元内的预测净能耗与实际能耗的误差均值均超过5%时，依据误差均值动态更新车辆动力学模型中的附加力计算系数。

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