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龙图腾网获悉苏州黑盾环境股份有限公司申请的专利一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法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：CN120178041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510254908.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法是由陈洋;张水兵;张伟设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法，本发明涉及新能源汽车技术领域，有效解决了多期新能源汽车数据存在间断性而无法联合使用PatchTST网络进行电池温度预测的难题。该基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法，通过将分割形成的时序块作为输入，每个时序块捕捉了新能源电池温度中的局部区域信息，使PatchTST模型能够关注不同区域的特征，以识别不同序列的特殊行为，多期新能源汽车数据联合进行PatchTST网络优化，获得适应各个环境、各种工况的电池温度预测模型，泛化性能强的同时，能够充分捕捉电池温度数据中的复杂模式和长距离依赖关系，实现对电池未来温度变化趋势的精准预测。

本发明授权一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PatchTST网络的多期新能源汽车数据电池温度预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1、历史数据获取：获取历史不同工况下新能源汽车电池温度变化相关的单期环境数据、电池数据和行驶数据，获取若干组单期数据； S2、构建PatchTST模型：构建PatchTST模型，并进行超参数设置； S3、优化数据制备：对单期数据进行数据预处理，根据预设比例将单期数据划分为训练集和验证集，以时间为单位制作时序Patch和位置Patch，获取训练集Patch数据和验证集Patch数据； S4、模型训练与优化：利用多期数据对应的训练集Patch数据和验证集Patch数据对PatchTST模型进行联合训练优化，获取最优PatchTST模型； S5、电池温度预测：将新的电池温度相关数据输入最优PatchTST模型，获得电池预测温度； S6、温度控制策略调整：拟定对应温度环境的温度控制策略，并依据预测温度采取对应的温度控制策略进行电池温度控制； 所述PatchTST模型包括输入层、PatchEmbedding层、Transformer编码层、拉直与线性注意力、输出层和损失函数； 所述输入层用于接收预处理后的温度相关数据； 所述PatchEmbedding层用于将时间序列数据划分为多个小块，并将每个小块嵌入到高维空间中； 所述Transformer编码层用于捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系和局部特征； 所述输出层用于输出预测的温度值； 所述损失函数用于评估PatchTST模型预测结果的准确性； 所述S4中对PatchTST模型进行联合训练优化时，依据数据长度和工况情况对单期数据进行自适应权值拟定，并利用全局最优解的搜索方法，对PatchTST网络模型参数联合进行修正； 所述自适应权值设置公式包括： 式中，为自适应权值，为影响因子，用于衡量各期数据总长度对PatchTST模型影响，为调节因子，用于调节不同工况对PatchTST模型的影响，为聚焦参数，由工况类别个数决定； 为第期新能源汽车数据长度对调节因子的影响，具体计算方法包括： 式中，为第期数据长度，为新能源汽车所有数据中的期数长度最大值； 为影响因子，其求解方法包括： 式中，是对采用tanh函数进行归一化处理后的结果。

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