后驱电动汽车三电安全性台试加载方法，是后驱电动汽车在底盘测功机上，检测动力蓄电池、驱动电机、电控系统三电安全性能的方法，确定较高的规定车速V，以接近驱动电机额定功率的较大负荷来确定底盘测功机的加载力Fm检测，或者在驱动电机峰值特性的允许持续时间内，以峰值功率的负荷来确定Fm，在峰值功率的负荷和接近额定功率的较大负荷两个不同的Fm加载，一次或多次交递加载连续检测，底盘测功机采用恒力控制Fm，把车速稳定在规定车速V，在规定时间内检测三电的安全性能。
📄 2023116848448
📂 G01M17_007
👤 辽宁龙马安泰网络技术有限责任公司
📅 2023-12-05
本发明公开了一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法，包括：预先获取历史充电负荷数据，并对负荷数据进行预处理，并将预处理后的充电负荷数据进行划分；构建基于不同场景下充电负荷预测影响因素指标体系，计算指标组合权重；构建GATv2‑Linformer混合预测模型；基于开普勒优化算法KOA融合多种改进策略得到IKOA，利用IKOA优化GATv2‑Linformer预测模型参数；构建XGBoost误差校正模型；利用改进后的GATv2‑Linformer预测模型和XGBoost误差校正模型分别获得初始预测值和误差预测值，利用预测误差值对产生的预测值进行修正，得到更精准的电动汽车充电负荷预测结果。本发明扩大了开普勒优化算法的搜索规模，提升了算法跳出局部最优的能力，得到了更精准的预测输出。
📄 2024106757875
📂 G06Q10_0637
👤 淮安大学
📅 2024-05-28
本发明公开一种改进HHO算法优化神经网络的电动汽车充电负荷预测方法,获取区域的电动汽车出行历史和充电时间数据,建立神经网络ResNet‑BiLSTM‑Attention并进行训练,利用改进的HHO算法优化模型参数,并引入实时修正来修正预测结果;然后将预测得到电动汽车数量采用k‑means均值聚类,最后计算当日的负荷结果。本发明采用神经网络来进行数据挖掘,提高了预测准确度。同时通过引入动态自由度参数和模拟退火算法接受较差解优化HHO算法算法提高模型的性能。最后在预测基础上加入了实时修正，减少预测误差。科学推算出区域内的电动汽车充电负荷预测结果，为电网的稳定运行和充电设施的合理规划提供关键决策依据。
📄 2025101843671
📂 G06Q10_0637
👤 淮安大学
📅 2025-02-19
本发明公开了一种物理模型驱动与深度学习协同的电动汽车充电负荷预测方法，首先基于包含时间、空间、用户行为维度的多源数据构建物理模型，输出反映充电负荷内在规律的物理特征，将物理模型输出的物理特征作为关键输入之一输入深度学习模型（CNN‑Transformer‑LSTM）；在深度学习模型的损失函数中显式加入反映充电负荷物理规律的约束项，强制模型预测结果符合物理规律，物理模型与深度学习模型融合后的模型为（Phy‑CNN‑Transformer‑LSTM，PCTL），应用冠豪猪算法对PCTL融合模型的超参数进行优化。利用优化后的PCTL融合模型进行预测。本发明通过物理建模与深度学习在特征输入和损失函数上的双重融合，并辅以CPO算法，显著提升了复杂多维场景下充电负荷预测的物理合理性和整体可靠性。
📄 2025110591627
📂 H02J3_00
👤 淮安大学
📅 2025-07-30
本发明公开了一种融合河马粒子群算法LSTM的电动汽车混合储能系统能量管理方法，构建多层LSTM神经网络控制器学习驾驶工况特征，最小化电池应力；构建分数阶积分导数(FOID)控制器，输出功率修正分量，并将分量分解为电池功率参考分量和超级电容器功率参考分量；利用改进河马粒子群算法，通过多目标优化函数（含电池均方根电流和电压误差）联合优化LSTM权重及FOID控制器参数，对神经网络控制器的权重和偏置进行优化训练，实时控制电动汽车混合储能系统中电池与超级电容器之间的功率分配；通过动态权重机制自适应修正LSTM功率分配结果，将母线电压波动控制在±3%范围内；最终功率参考值通过动态加权合成，显著降低电池峰值电流。
📄 2025111617747
📂 B60L15_20
👤 淮安大学
📅 2025-08-19
本发明涉及一种考虑电池内外部信息的动力电池自适应线性建模与荷电状态估计方法，属于汽车动力锂电池建模及SOC估计领域。该方法包括：采集动力电池的动态数据，对数据进行预处理，并初步计算动力电池的SOC；采用分段线性处理方式，建立开路电压Voc与SOC的线性关系；建立考虑电池内外部信息的动力电池线性模型及其离散状态空间方程；采用自适应遗忘因子最小二乘算法在线辨识电池参数；通过噪声自适应卡尔曼算法根据在线辨识的电池参数估计SOC。本发明能够克服现有锂电池电化学模型不能考虑电池内外部因素对电池模型的影响、非线性电池模型计算负担高、估计算法信息冗余度高、抗噪声能力弱的问题。
📄 2024115903796
📂 G01R31_367
👤 重庆邮电大学
📅 2024-11-08
本发明公开了一种电动汽车预设性能的控制方法，包括系统状态信号采集、跟踪误差计算、预设性能函数设计、误差转换函数设计、反馈控制算法设计和控制输出信号构建；通过采集系统状态信号与期望状态的差值，计算当前系统的控制误差，根据预设性能函数设计的误差转换函数，完成控制误差和约束系统的转换，得到转换误差信号，设计针对转换误差信号的反馈控制算法，得到控制输出信号，最终通过PWM设计将控制信号施加于电机。本发明可以有效提高电机控制器的控制质量和资源利用效率，可以对电机的控制性能做到保障。
📄 2021103885187
📂 B60L15_20
👤 苏州帆通汽车科技有限公司
📅 2021-04-12
本发明公开汽车驱动控制领域中的一种电动汽车轮毂电机智能复合控制器，由优化控制器、线性控制器、能量控制器、自校正控制器和转矩PI模块组成，毂电机系统的输入是电压u，输出的是实际转角和实际电流；优化控制器以实际转角、实际电流、参考电流和参考转角为输入，以电压u1为输出；自校正控制器以实际转角和参考转角为输入，以电压u2为输出，转矩PI模块输出转矩g，能量控制器以实际转角、实际电流和转矩g为输入，以节能电压为输出；线性控制器以实际转角、实际电流、节能电压、转矩g为输入，以电压u3为输出，电压u＝u1+u2+u3；优化控制器在较短时间内达到角度和电流设定值，自校正控制器实现参数的最优化，线性控制器与能量控制器联合作用，提高控制精度。
📄 2019106800304
📂 B60L15_20
👤 江苏大学
📅 2019-07-26
本发明公开了一种退役动力电池群组的分层分组协同优化调度方法，包括以下步骤：建立退役动力电池群组分层分组协同调度架构；在该架构的中央控制层建立分选成组系统，以将退役动力电池群组分选成组，得到多个退役动力电池组，以及获取微电网的运行参数，根据微电网的运行参数及退役动力电池组之间的性能差异制定各退役动力电池组调度计划；组间协同调度层执行上层调度计划，以完成各退役动力电池组之间的功率调度，并制定各退役动力电池组的组内调度计划；组内调度层执行各组内调度计划，以完成组内各单体退役动力电池的功率分配。该调度方法，可降低退役动力电池群组调度的复杂度，实现从组到个体的精确调度，提高退役动力电池的利用率和经济性。
📄 2019106735061
📂 H02J3_00
👤 华翔翔能电气股份有限公司; 湖南大学
📅 2019-07-24
本发明涉及一种具有干燥功能的电动汽车充电桩，包括主体和底座，还包括发电机构和干燥机构，所述干燥机构包括干燥组件、抽气组件和喷气组件，所述喷气组件包括储气箱、连杆、驱动单元和两个喷气单元，所述喷气单元包括支撑轴、喷嘴、软管和套管，所述干燥组件包括干燥箱、连通管、连接管和加热盒，所述干燥箱内设有滤网、加料盒、加料管和翻转单元，所述发电机构包括太阳能板、支杆和调节组件，该具有干燥功能的电动汽车充电桩通过干燥机构，可以对主体的内部进行干燥工作，避免主体内潮湿，影响主体内部的电子元件工作，通过发电机构，可以实现太阳能发电的功能，节约了能源，提高了发电的效率。
📄 2018110414177
📂 B60L11_18
👤 刘洋
📅 2018-09-07
本发明公开了一种基于模糊决策的电动汽车充电桩确定方法和充电装置，其中充电桩确定方法包括如下步骤：1、获取电动汽车当前位置P到其附近的每个充电桩所需要的时间Si；获取每个充电桩正在充电的电动汽车电量充满时所需要的剩余时间Ti；2、将Si和Ti分别转化为模糊语义值，得到路程时间模糊子集Φ和充电剩余时间模型子集Ψ；3、根据模糊推理规则得到充电桩的充电可行度模糊子集Z；4、设置空集U,将模糊子集Z中值为负小的元素放入U中；如模糊子集Z中没有负小值，将Z中值为负中的元素放入U中；5、选择电动汽车当前位置P到集合U中元素所对应的充电桩中所需时间最少的充电桩为最优充电桩。采用该方法可以快速有效寻找到电动汽车当前位置附近最佳位置的充电桩。
📄 2017110574491
📂 G01C21_34
👤 博蔓医疗科技(常州)有限公司
📅 2017-11-01
柿子坊 · 知识产权运营
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