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龍圖騰網獲悉中汽研汽車檢驗中心(天津)有限公司申請的專利車輛的能量管理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：CN120056959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510544838.5，技術領域涉及：B60W20/13；該發明授權車輛的能量管理方法是由王偉;曲輔凡;李文博;師存陽;鄭宏;董婷;吳利廣;石攀;李鑫;施偉;張南設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本車輛的能量管理方法在說明書摘要公布了：本申請涉及新能源車輛檢測技術領域，特別涉及一種車輛的能量管理方法，其中，方法包括：獲取至少一輛車輛在不同工況下對應的工況數據；將車輛在行駛過程中的道路進行分段，以得到不同道路路段對應的路段工況數據；計算至少一輛車輛在對應工況下滿足預設最優條件的SOC值；利用滿足預設最優條件的SOC值和工況數據訓練預先構建的CNN?LSTM全局SOC規劃模型，以得到訓練好的CNN?LSTM全局SOC規劃模型，并基于訓練好的CNN?LSTM全局SOC規劃模型預測車輛的SOC值，以實現車輛的能量管理。由此，解決了相關技術中，無法自適應復雜的交通環境和工況、智能化程度不高，能源利用率較低，無法有效改善燃油經濟性等問題。

本發明授權車輛的能量管理方法在權利要求書中公布了：1.一種車輛的能量管理方法，其特征在于，應用于模型離線訓練階段，其中，所述方法包括以下步驟： 獲取至少一輛車輛在不同工況下對應的工況數據； 基于所述工況數據，將車輛在行駛過程中的道路進行分段，以得到不同道路路段對應的路段工況數據； 基于所述路段工況數據，計算所述至少一輛車輛在對應工況下滿足預設最優條件的荷電狀態SOC值； 利用所述滿足預設最優條件的SOC值和所述工況數據訓練預先構建的卷積長短期記憶網絡CNN-LSTM全局SOC規劃模型，以得到訓練好的CNN-LSTM全局SOC規劃模型，并基于所述訓練好的CNN-LSTM全局SOC規劃模型預測所述車輛的SOC值，以實現所述車輛的能量管理； 其中，所述基于所述工況數據，將車輛在行駛過程中的道路進行分段，包括： 基于所述工況數據，確定所述車輛在行駛過程中的平均車速、路段長度和路段擁堵等級中的至少一個； 基于所述平均車速和所述路段長度，判斷所述車輛在不同位置車速變化率是否大于預設值，和或，基于所述路段擁堵等級和所述路段長度，判斷所述路段擁堵等級是否滿足預設條件； 如果所述車速變化率大于所述預設值，則根據所述平均車速和所述路段長度對對應的道路進行分段，和或，如果所述路段擁堵等級滿足所述預設條件，則根據所述路段擁堵等級和所述路段長度對對應的道路進行分段； 如果所述車速變化率小于或等于所述預設值，則所述對應的道路不進行分段，和或，如果所述路段擁堵等級不滿足所述預設條件，則所述對應的道路不進行分段； 所述利用所述滿足預設最優條件的SOC值和所述工況數據訓練預先構建的CNN-LSTM全局SOC規劃模型，以得到訓練好的CNN-LSTM全局SOC規劃模型，包括： 獲取訓練所述預先構建的CNN-LSTM全局SOC規劃模型對應自適應矩估計優化器Adam優化器的一階矩估計指數衰減率、二階矩估計指數衰減率和學習率； 基于所述一階矩估計指數衰減率、所述二階矩估計指數衰減率和所述學習率，訓練所述預先構建的CNN-LSTM全局SOC規劃模型，直至所述預先構建的CNN-LSTM全局SOC規劃模型滿足預設訓練條件，以得到所述訓練好的CNN-LSTM全局SOC規劃模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中汽研汽車檢驗中心(天津)有限公司，其通訊地址為：300300 天津市東麗區先鋒東路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。