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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种电动汽车瞬时耗能估计方法及装置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：CN114565049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210202860.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种电动汽车瞬时耗能估计方法及装置是由林名强;陈守鑫;严晨昊设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车瞬时耗能估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种电动汽车瞬时耗能估计方法及装置，包括如下步骤：A、获取电动汽车行车数据和历史天气数据；B、在行车数据中加入新列作为后续目标特征；C、将时间格式和精度均统一后的行车数据和历史天气数据进行拼接，形成合并数据；D、构建神经网络；E、将合并数据划分为训练集和测试集，利用训练集对步骤D构建的神经网络进行训练，以得到瞬时耗能估计模型。本发明运算精度高，运算速度快，适应性强。

本发明授权一种电动汽车瞬时耗能估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车瞬时耗能估计方法，其特征在于：包括如下步骤： A、获取电动汽车行车数据，该行车数据包括时间和位置信息，并根据该时间和位置信息获取历史天气数据，该历史天气数据包括大气温度、露点温度、大气压、风向、风速、湿度、云量、水平能见度和特殊天气； B、所述行车数据还包括瞬时电流数据和瞬时电压数据，在行车数据中加入新列作为后续目标特征，该列数据为瞬时电流数据和对应的瞬时电压数据之积； C、将获取行车数据的时间格式和获取历史天气数据的时间格式进行统一、将行车数据的精度和历史天气数据的精度进行统一，并将时间格式和精度均统一后的行车数据和历史天气数据进行拼接，形成合并数据； D、构建神经网络：神经网络包括具有分类特征输入部分和数字特征输入部分的输入层、分别与分类特征输入部分和数字特征输入部分关联的dropout神经网络层、与分类特征输入部分和对应的dropout神经网络层关联的FM神经网络层、以及与数字特征输入部分和对应的dropout神经网络层关联的局部连接层； E、将合并数据划分为训练集和测试集，利用训练集对步骤D构建的神经网络进行训练，以得到瞬时耗能估计模型； 所述步骤A中，所述行车数据还包括速度、加速踏板与制动踏板状态，所述位置信息为经纬度数据； 所述步骤B中，在行车数据中加入所述新列之前，将行车数据中小于或者等于0的瞬时电流数据及这些瞬时电流数据对应的瞬时电压数据删除，在行车数据中加入所述新列之后，将瞬时电流数据列和瞬时电压数据列删除。

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