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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计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：CN114325404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202111499134.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法是由胡晓松;庞晓青;邓忠伟;刘文学;谢翌;李佳承;彭景辉设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于热‑神经网络耦合模型的电池温度估计方法，属于电池管理技术领域。该方法为：S1：选定待测电池，收集整理该电池的规格及关键几何参数，获取电池模型建立以及温度估计所需的实验数据集；S2：考虑极耳热效应并基于切比雪夫伽辽金近似法建立电池的低阶热模型，进行参数辨识获得热模型未知参数，并结合扩展卡尔曼滤波EKF算法实时估计电池关键温度；S3：基于长短期记忆神经网络建立并训练电池数据驱动模型，确定电池产热、荷电状态SOC和环境温度与电池关键温度间的映射关系；S4：通过集成学习算法adaboost耦合物理热模型与神经网络模型，并优化二者的融合权重，进而实现准确的电池温度估计。

本发明授权一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：选定待测电池，收集整理该电池的规格及几何参数，并在不同温度下对被测电池进行特性工况测试、恒流及动态工况试验，建立电池模型以及获取温度估计所需的实验数据集；S2：考虑电池极耳热效应并基于切比雪夫伽辽金近似法建立电池的低阶热模型，进行参数辨识获得低阶热模型未知参数，并结合扩展卡尔曼滤波EKF算法实时估计电池关键温度；S3：基于长短期记忆神经网络建立并训练电池数据驱动模型，得到神经网络模型，确定电池产热、荷电状态SOC和环境温度与电池关键温度间的映射关系；S4：通过集成学习算法adaboost耦合低阶热模型与神经网络模型，并优化二者的融合权重，进而实现准确的电池温度估计；待测电池为大尺寸层叠式电池；所述步骤S1实验过程具体为：S11：在电池表面的预设位置及两极耳上粘附9个T型热电偶进行温度提取；S12：将待测大尺寸层叠式电池在25℃的恒温环境中静置2h；S13：以C20充放电倍率对大尺寸层叠式电池进行充放电，测得该大尺寸层叠式电池的开路电压OCV与荷电状态SOC的关系曲线并确定HPPC测试中相邻测试点的SOC间隔，进行C3的静态容量测试获取大尺寸层叠式电池在当前温度下的实际容量；S14：进行充放电脉冲为1C的HPPC测试，试验SOC区间取10％～90％，获取当前温度下大尺寸层叠式电池的电流、电压数据；S15：在45℃、35℃、15℃、10℃、5℃、0℃、-5℃、-10℃、-15℃下重复步骤S12～S14，记录不同温度下的电流、电压数据；S16：分别在-15℃、25℃和45℃下进行动态工况试验，包括联邦城市循环工况FUDS、新欧洲驾驶工况NEDC和美国高速工况US06三个类实车工况，获取该大尺寸层叠式电池的电流、电压、温度和阻抗的实验数据；S17：测取大尺寸层叠式电池在-15℃、25℃和45℃三个温度、C3、C2和1C三个电流倍率下的恒流放电工况数据，包括电流、电压以及各测点的温度数据；S18：将获取的实验数据汇总并处理，形成可用的实验数据集；所述S2具体为：S21：分别建立该大尺寸层叠式电池的极耳集中质量热子模型和本体2-D切比雪夫-伽辽金近似电热子模型，考虑两极耳与本体间的热流交换，耦合两个子模型，建立该电池的低阶热模型；S22：利用步骤S1中获取的实验数据，基于一阶RC模型，通过参数辨识确定大尺寸层叠式电池的内阻参数，根据Bernardi经典产热公式计算电池产热率，并考虑极耳热流在电池本体的定量分配，从而获取本体2-D切比雪夫-伽辽金近似模型的模型输入；S23：利用步骤S1中获取的实验数据，通过参数辨识算法辨识得到低阶热模型特性参数，并结合扩展卡尔曼滤波算法设计温度估计器估计大尺寸层叠式电池的关键温度；所述S4具体为：S41：分别收集整理低阶热模型和神经网络模型输出的两组电池温度估计数据，并赋予初始权重值；S42：通过集成学习算法adaboost训练两组温度估计数据权重值，得到最优权重，输出电池温度估计值。

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