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龙图腾网获悉深圳市德同兴电子股份有限公司申请的专利基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法及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：CN119783558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510276319.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法及系统是由雷国刚;唐闰军;杨开洪设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及高压线束热管理技术领域，公开了一种基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法及系统，所述方法包括：获取车辆运行环境数据和线束数据，将所述车辆运行环境数据，输入至预先训练好的温度变化预测模型，输出温度变化趋势图，根据所述线束数据，进行发热计算，得到线束发热功率，根据线束电阻、所述线束发热功率和所述温度变化趋势图，进行温度线束排布优化，得到热管理线束排布方案，将所述车辆运行环境数据，输入至预先训练好的负载需求模型，输出负载需求，根据所述热管理线束排布方案和所述负载需求，进行总线束排布优化，得到最优线束排布方案。所述方法能够实现动态高压线束热管理。

本发明授权基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的新能源汽车高压线束热管理方法，其特征在于，由计算机执行，包括： 获取车辆运行环境数据和线束数据； 将所述车辆运行环境数据，输入至预先训练好的温度变化预测模型，输出温度变化趋势图；根据所述线束数据，进行发热计算，得到线束发热功率； 根据线束电阻、所述线束发热功率和所述温度变化趋势图，进行温度线束排布优化，得到热管理线束排布方案； 将所述车辆运行环境数据，输入至预先训练好的负载需求模型，输出负载需求根据所述热管理线束排布方案和所述负载需求，进行总线束排布优化，得到最优线束排布方案； 其中，所述负载需求模型为MLP神经网络模型；所述负载需求模型的训练过程为： 基于强化学习算法，对预先准备好的训练集进行优化，得到优化后的训练集； 将所述优化后的训练集输入至负载需求模型，进行逐层计算，得到特征向量； 通过负载需求模型的输出层，对所述特征向量，进行计算，得到预测负载需求； 其中，MLP模型的输入层接收训练数据，并通过隐藏层进行计算，逐层学习数据中的深层特征，输入层将接收到的车辆运行环境数据传递给下一层；每一层的神经元通过加权求和并进行激活处理，将信息传递到下一层，直到最终得到特征向量的中间表示；该特征向量是模型学习到的车辆负载需求的特征；经过逐层计算后，特征向量将传递到MLP模型的输出层；在输出层，模型通过线性变换和激活函数将特征向量转换为实际的负载需求预测值； 其中，负载需求预测值表示在给定车辆运行环境下的负载需求。

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