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龍圖騰網恭喜北理新源(佛山)信息科技有限公司申請的專利基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115091963B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210765502.8，技術領域涉及：B60L3/12；該發明授權基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法是由王震坡;龍超華;劉鵬;阮旭松;楊永剛;劉澤錕設計研發完成，并于2022-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法，考慮了此類車輛動力電池和燃料電池兩個動力源的特點，充分發揮了實車大數據的優勢對氫燃料系統能耗特征進行挖掘，過程相對于現有技術更具針對性。方法中全面考慮了行駛過程中工況的復雜性，能夠對氫燃料汽車行駛過程中的典型工況進行識別，并針對不同的典型工況計算對應的能耗，相比根據循環工況測定能耗或者一段時間平均能耗具有更高的精確度。方法的執行基于數據驅動，無需知道車輛行駛耗能的機理，根據特征工程提取的相關性特征結合機器學習算法，可實現更快速、大量的典型工況能耗預估以及未來實際行駛過程中能耗的預測。

本發明授權基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法在權利要求書中公布了：1.基于能耗特征與工況切分的氫燃料電池汽車能耗預估方法，其特征在于：具體包括以下步驟：S1、大數據平臺獲取目標車型多輛氫燃料電池汽車的智能車載終端實時采集并上報的車輛行駛數據；對車輛行駛數據進行篩選以及預處理，得到包含與車輛能耗相關的多個參數字段的原始數據；S2、從每幀原始數據中提取出氫燃料電池的輸出電流與輸出電壓、DCDC變換器開閉狀態、氫氣壓力幾個字段，并結合這幾個字段判斷氫燃料電池是否正在耗能，如果判斷為“是”，則計算每幀原始數據對應的氫燃料電池能耗，并從原始數據中進一步提取車輛出廠年限、車輛運行狀態、充電狀態、時間、瞬時速度、累積行駛里程、SOC、瞬時總電流電壓、制動加速踏板行程值字反應車輛行駛情況的參數字段作為特征項；如果判斷為“否”，則不進行上述參數字段的提取及后續步驟；S3、利用S2中提取得到的連續參數字段劃分出車輛的多個從怠速到開始行駛再到停車的完整的運動片段，并計算得到各運動片段的包括：行駛里程、行駛時間、平均速度、SOC變化、氫氣壓力變化、加速片段占比、怠速片段占比、制動片段占比、平均加速制動踏板行程值、加速制動踏板標準差、燃料系統總能耗的運動片段特征；通過運動片段特征中的行駛里程、行駛時間、平均速度、SOC變化、氫氣壓力變化表征運動片段對應的工況特征，以及通過加速片段占比、怠速片段占比、制動片段占比、平均加速制動踏板行程值、加速制動踏板標準差則用來表征運動片段中司機的駕駛行為特征；S4、對S3中得到的所述工況特征和駕駛行為特征以燃料系統總能耗為目標執行K-Means聚類算法，得到運動片段對應的不同典型工況類型以及駕駛行為類型；為運動片段添加相應的典型工況及駕駛行為聚類標簽，并計算相同工況及駕駛行為類型下不同運動片段的平均燃料系統總能耗；S5、利用S4中得到的聚類標簽、不同運動片段的平均燃料系統總能耗以及S3中的各運動片段特征構建測試集與訓練集，并對隨機森林算法模型進行訓練得到氫燃料汽車能耗預估模型；通過對不同目標車型執行前述步驟，從而建立包含多種車型的能耗預估模型庫；將某型號實車在實際行駛中采集的運動片段特征對應數據輸入所述能耗預估模型庫，預估得到相同車型車輛實時的燃料系統總能耗。

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