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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种混合动力车辆智能变时域模型预测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：CN111267831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010129721.8，技术领域涉及：B60W20/11；该发明授权一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理方法是由周健豪;薛源;薛四伍;顾诚;廖宇晖;刘军;张仁鹏设计研发完成，并于2020-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理方法，属于插电式混合动力汽车能量管理领域，所述方法主要包括：建立双神经网络工况预测模型，进一步建立基于双神经网络工况预测的MPC的并联式混合动力车辆能量管理系统；利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，建立DDPG控制器；将上述所构建模型结合，建立一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理模型，对模型进行训练；汽车行驶时，获取汽车的相关状态与交通状况信息作用于已训练模型，实现了并联式混合动力车辆智能变时域MPC的能量管理。采用本发明，可以有效解决采用固定预测时域的MPC对工况适应性差的问题，有效提高能量管理策略的控制效果，进一步提高车辆的燃油经济性。

本发明授权一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种混合动力车辆智能变时域模型预测能量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立双神经网络工况预测模型，进一步建立基于双神经网络工况预测的MPC的并联式混合动力车辆能量管理系统；具体包括：步骤1.1，建立双神经网络工况预测模型；步骤1.2，构建被控对象并联式混合动力汽车模型PHEV；步骤1.3，构建MPC控制器；所述步骤1.3中构建MPC控制器，具体包括：MPC控制器有三个要素：预测模型、滚动优化和反馈校正；在滚动优化过程中，MPC控制器的优化算法选用动态规划算法，设当前时刻为t0，在当前预测时域Np内，即区间[t0，t0+Np]，优化目标和约束条件为： 上式1中，为在预测时域[t0，t0+Np]内的成本函数，即燃油消耗量；xt为当前时刻的状态变量，即动力电池荷电状态SOC；ut为当前时刻的控制变量，此处为扭矩分配系数，即电机提供转矩与车辆总需求转矩比值；xmin与xmax为状态变量的上下限；umin与umax为控制变量的上下限；Hxt，ut为在当前时刻下的成本函数，即当前时刻下油耗；步骤2：利用深度确定性策略梯度DDPG算法，建立DDPG控制器；步骤3：将所构建的基于双神经网络工况预测的MPC的并联式混合动力车辆能量管理系统与DDPG控制器结合，建立基于DDPG的并联式混合动力车辆变时域模型预测能量管理模型，并对模型进行训练；步骤4：通过双神经网络工况预测模型，利用历史工况对汽车未来行驶工况进行准确预测，作用于已训练模型，通过MPC输出动作控制车辆行驶，同时获取汽车的相关状态和交通状况信息，作用于DDPG控制器，在线实时调整预测时域长度Np。

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