申请/专利权人：安徽工程大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117890809A

主分类号：G01R31/385

分类号：G01R31/385;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/126;G01R31/389;G01R31/367;G01R31/378

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种锂电池内部温度估计方法，属于锂电池领域。所述方法包括以下步骤：通过融合Bernardi生热模型建立等效热模型，应用遗传算法辨识热模型的参数；通过自适应扩展卡尔曼滤波算法得到内部温度预估计值；以锂电池工作电压、电流、表面温度预估计值和内部温度预估计值作为输入，内部温度估计误差作为输出，应用核极限学习机算法建立误差补偿模型；将电池内部温度预估计值与基于误差补偿模型得到的修正误差相加得到最终的电池内部温度估计值。本发明实现了锂电池内部温度估计，同时显著提高了估计的精度。

主权项：1.一种锂电池内部温度估计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1.选择待测电池，并在不同温度下对所述待测电池进行实验，以获取实验数据集；S2.根据所述步骤S1获取的实验数据集，建立等效热模型，并辨识所述热模型的参数；S3.根据所述步骤S2得到的模型参数对电池内部温度和表面温度进行预估计，得到内部温度预估计值和表面温度预估计值；S4.将锂电池工作电压、电流、以及所述步骤S3中的表面温度预估计值和内部温度预估计值作为输入，内部温度估计误差作为输出，建立误差补偿模型；S5.训练误差补偿模型，并将所述步骤S3中得到的预估计值输入到所述步骤S4中建立的误差补偿模型中，预测t时刻的修正误差；S6.将所述步骤S3得到的电池内部温度预估计值与所述步骤S5得到的修正误差相加得到最终的电池内部温度估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工程大学 一种锂电池内部温度估计方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD