[发明专利]温度预测方法、温度预测装置和车辆有效
申请号: | 202110407297.3 | 申请日: | 2021-04-15 |
公开(公告)号: | CN113139338B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 汪志超;魏桂林;韩海滨;刘安龙 | 申请(专利权)人: | 广州小鹏汽车科技有限公司 |
主分类号: | H01M10/42 | 分类号: | H01M10/42;G06F30/27;G06F30/15;G06N3/08;G06F119/08 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 赵娟 |
地址: | 510640 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 温度 预测 方法 装置 车辆 | ||
1.一种温度预测方法,其特征在于,应用于车辆,所述车辆包括动力电池,所述方法包括:
获取所述动力电池在第一预设时间内的历史工况参数;其中,所述历史工况参数至少包括预设间隔时间所述动力电池的第一最高温度、第一最低温度、第一平均温度、进口冷却液温度、出口冷却液温度、冷却液流量以及第一环境温度;
根据所述进口冷却液温度、所述出口冷却液温度以及所述冷却液流量计算出冷却液进出口焓变率;根据所述第一最高温度、所述第一最低温度、所述第一平均温度、所述进口冷却液温度、所述出口冷却液温度、所述第一环境温度以及所述冷却液进出口焓变率,计算出所述动力电池的最高温度点到冷却液的换热量、最低温度点到冷却液的换热量以及平均温度点到冷却液的换热量;当所述最高温度点到冷却液的换热量、所述最低温度点到冷却液的换热量以及所述平均温度点到冷却液的换热量满足预设规则时,确认出所述动力电池的热容参数和热阻参数;
采用所述动力电池的热阻参数和热容参数训练待训练的神经网络预测模型,得到训练完成的神经网络预测模型;
获取所述动力电池的当前工况参数;
将所述当前工况参数输入至预先训练的所述神经网络预测模型,预测得到所述动力电池的温度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一最高温度、所述第一最低温度、所述第一平均温度、所述进口冷却液温度、所述出口冷却液温度、所述第一环境温度以及所述冷却液进出口焓变率,计算出所述动力电池的最高温度点到冷却液的换热量、最低温度点到冷却液的换热量以及平均温度点到冷却液的换热量,包括:
根据所述进口冷却液温度、所述出口冷却液温度、所述第一环境温度以及冷却液到环境的预设热阻,计算冷却液到环境的换热量;其中,所述冷却液到环境的预设热阻在第一预设范围之内;
根据所述第一最高温度、所述第一最低温度、所述第一平均温度、所述第一环境温度、最高温度点到环境的预设热阻、最低温度点到环境的预设热阻以及平均温度点到环境的预设热阻,计算所述动力电池的最高温度点到环境的换热量、最低温度点到环境的换热量以及平均温度点到环境的换热量;其中,所述最高温度点到环境的预设热阻、最低温度点到环境的预设热阻以及平均温度点到环境的预设热阻在第二预设范围内;
根据所述冷却液进出口焓变率、所述冷却液到环境的换热量、所述最高温度点到环境的换热量、所述最低温度点到环境的换热量以及所述平均温度点到环境的换热量,计算出所述动力电池的最高温度点到冷却液的换热量、最低温度点到冷却液的换热量以及平均温度点到冷却液的换热量。
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