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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種新能源汽車充放電策略優化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：CN119537790B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411633527.8，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種新能源汽車充放電策略優化方法是由劉元生;肖寅東;莫武設計研發完成，并于2024-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種新能源汽車充放電策略優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種新能源汽車充放電策略優化方法，先采集新能源汽車遠程上報的狀態數據，通過預處理構建數據集；通過數據集進行多項式擬合，進而根據擬合函數計算充電效率，并根據充電效率確定最優充電范圍；接著通過分段求均值計算放電效率，找到相同SOC消耗下行駛里程最長的區間；最后綜合充放電效率以及用戶使用習慣，找出最優充放電區間推薦給用戶。

本發明授權一種新能源汽車充放電策略優化方法在權利要求書中公布了：1.一種新能源汽車充放電策略優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 1、數據采集及預處理： 從企業平臺獲取一段時間內某指定車輛上報的整車數據，統計該時間段內充電次數M、每次充電開始的SOC值、充電結束后的SOC值和充電消耗的時間作為充電數據集；以上一次充電結束作為行駛開始，到下一次充電開始作為行駛結束，統計該時間段內行駛里程數作為行駛數據集； 2、定義擬合函數： fx,y＝ax2+bx+cxy+dy2+ey+f 其中，fx,y為充電消耗時間，單位為秒；x為充電開始的SOC值，y為充電結束后的SOC值，a,b,c,d,e,f均為待擬合系數； 將充電數據集中單次充電開始與結束后的SOC值代入擬合函數，使用最小二乘法進行多項式函數擬合，得到系數a,b,c,d,e,f的值； 3、通過對充電策略優化獲取指定車輛的最優充電范圍； 4、通過對放電策略優化獲取指定車輛的最優放電范圍； 5、充放電個性化策略推薦； 根據指定車輛的最優充電范圍x,y和最優放電范圍m,n，獲取充放電推薦范圍R： r1＝maxx,n,r2＝miny,m； 最后企業平臺將充放電推薦范圍R推薦給指定車輛； 其中，所述最優充電范圍獲取方法為： 2.1、計算指定車輛平均充電增加SOC的量α： 遍歷充電數據集中每次充電開始的SOC值和充電結束后的SOC值，計算每次充電開始SOC與充電結束SOC的差值δi，i＝1,2,…,M； 對M個SOC的差值δi進行排序，去除最大的10％和最小的10％，然后求出平均SOC增值α： 2.2、設置指定車輛在平均充電增加α后其x與y的取值范圍： 2.3、遍歷每一組x與y的取值，將其代入擬合函數，求出minfx,y，得到指定車輛充電消耗時間最少時對應的x與y，即為最優充電范圍； 其中，所述最優放電范圍獲取方法為： 3.1計算放電效率； 取行駛數據集中第i次充電后行駛里程數di，然后以固定間隔ΔSOC將行駛里程數di分為k段，令表示di中第k段的行駛里程； 計算第i次充電后行駛里程數中第k段的放電效率為： 遍歷行駛數據集，計算行駛數據集中的第k段的平均放電效率： 3.2、計算指定車輛平均SOC消耗值β： 計算每次行駛開始的SOC與結束行駛的SOC的差值τi，對M個SOC的差值τi進行排序，去除最大的10％和最小的10％，然后求出平均SOC消耗值β： 3.3、在平均SOC消耗值β下計算指定車輛期望的行駛里程Em,n； 設置指定車輛在每次行駛開始時的SOC值為m，行駛結束后的SOC值為n，m-n＝β； 計算期望的行駛里程： 3.4、設置指定車輛在平均SOC消耗值β下其SOC值m與n的取值范圍： 3.5、遍歷每一組m與n的取值，將其代入步驟3.3，求出可行使里程的最大值maxEm,n，其對應的m與n為最優放電范圍。

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