2022年5月13日，中科合创(北京)科技成果评价中心组织专家，在昆明召开了由昆明理工大学、重庆大学、重庆科技学院共同完成的“新能源汽车动力系统运行机理解析与智能控制研究”项目科技成果评价会。专家审阅了项目方提供的资料，听取了技术总结报告，经质询，答疑和讨论，形成如下意见：

　　一、项目成果资料齐全规范、数据翔实，符合科技成果评价要求。

　　二、针对新能源汽车动力系统控制面临的关键科学和技术问题，完成人团队开展了新能源汽车动力系统运行机理解析与智能控制方法的基础科学研究，并获得如下重要科学突破和发现：

　　(1)建立了基于采样点路面标高的坡道预估模型，探明了目标车辆前方路段平均车速对其未来行驶环境的影响机制，提出了基于局部加权回归滤波函数的路径特征建模方法;揭示了行驶特征参数与工况类别的关联规律，建立了典型工况运行特征聚类数据库，提出了基于监督式机器学习的行驶工况识别方法。

　　(2)发现了关键路况信息对混合动力汽车最优电量分配的影响机制，探明了交通信息对混合动力电动汽车燃油经济性的影响规律，建立了基于等效距离系数的车辆能耗模型，提出了融合交通信息的电池全局放电轨迹快速规划方法，为混合动力汽车分层能量管理策略奠定了基础。

　　(3)发现了历史工况信息与未来车速之间的关联规律，建立了基于神经网络的速度预测模型;揭示了驾驶员特性与车辆运行状态对未来车速的作用机理，提出了基于多尺度的高阶马尔可夫链速度预测方法;探明了车辆行驶环境与交通流状态对未来时域内车速的影响机制，提出了融合交通与环境信息的速度预测方法，突破了复杂交通环境下短期未来车速预测精度不足的难题。

　　(4)探明了复杂交通环境下等效因子边界的变化规律，发现了全局最优控制与局部最优控制之间的关联规律，建立了基于能量平衡的车辆等效模型，提出了基于车速预测的全局能耗规划方法;揭示了混合动力系统复杂非线性优化问题的序列分解机理，提出了基于非线性序列二次规划的分层多目标最优实时能量管理策略，显著提升了复杂交通环境下混合动力汽车能耗经济性。

　　(5)发现了影响车辆功率分配系数及挡位、模式等最优控制变量的关键因素，揭示了能量管理最优策略与车辆状态之间的隐含关系，建立了基于深度神经网络的最优控制模型;探明了基于数据驱动的车辆运行状态变化规律，提出了基于强化学习最优能量管理方法，突破了不依赖模型的混合动力系统能耗优化难题。

　　基于上述研究成果，项目组发表的20篇核心论文他引总计314次，其中SCI他引293次，项目负责人入选欧盟“玛丽居里”学者、“英国工程与技术学会”会士和云南省“海外高层次人才引进计划”。研究成果在多家企业的先进产品上得到了应用，并具有优异的效果。获2019年电动智能载运工具国际学术会议(ICEIV)最佳论文奖，连续两届获IEEE VTS国际电动汽车能量管理与控制大赛一等奖(全球第二名)。

　　综上所述，专家组一致认为该项目总体达到国际先进水平。

专家组成员

　　李　亮　清华大学教授

　　朱孝勇　江苏大学院长、教授

　　张　希　上海交通大学教授

　　段　彬　山东大学教授

　　叶　敏　长安大学教授

　　胡利民　中国船舶集团第七〇五所昆明分部主任、研究员

　　谢　峰　云南航天神州汽车有限公司副总经理、正高级工程师