[发明专利]储能装置内部温度的确定方法及装置

说明书

本申请公开了一种储能装置内部温度的确定方法及装置。其中，该方法包括：获取储能装置的外部参数以及在当前时刻之前目标时间段内的已确定的储能装置内部温度，其中，储能装置包括：电池组或者电池，外部参数包括：当前时刻的外部参数和当前时刻之前目标时间段内的外部参数；根据外部参数和已确定的储能装置内部温度，得到当前时刻的储能装置内部温度。本申请解决了由于电池组或者电池封闭造成的电池组或者电池内部温度难以测量的技术问题。

技术领域

本申请涉及电源测试领域，具体而言，涉及一种储能装置内部温度的确定方法及装置。

背景技术

锂离子，钠离子，磷酸铁锂等化学电池组或者电池的应用范围越来越广泛，多应用于水力、火力、风力和太阳能电站等储能系统，以及电动工具、电动自行车、电动汽车、军事装备、航空航天等多个领域。但随着化学电池组或者电池尺寸、能量密度的不断增大，其安全性也越来越成为消费者关注的重点。

锂离子等化学电池组或者电池在受到电滥用、机械滥用以及热滥用的情况下会因内部热量的积累造成高温，引发热失控，进而造成火灾爆炸事故。电池组或者电池的热失控主要在于电池和电池组内部温度。但电池和某些电池组的内部温度存在不易测量的问题。

针对上述由于电池组或者电池封闭造成的电池组或者电池内部温度难以测量的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种储能装置内部温度的确定方法及装置，以至少解决由于电池组或者电池封闭造成的电池组或者电池内部温度难以测量的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种储能装置内部温度的确定方法，包括：获取储能装置的外部参数以及在当前时刻之前目标时间段内的已确定的储能装置内部温度，其中，储能装置包括：电池组或者电池，外部参数包括：当前时刻的外部参数和当前时刻之前目标时间段内的外部参数；根据外部参数和已确定的储能装置内部温度，得到当前时刻的储能装置内部温度。

可选地，根据外部参数和已确定的储能装置内部温度，得到当前时刻的储能装置内部温度，包括：将当前时刻之前目标时间段内的外部参数和已确定的储能装置内部温度输入至编码器，得到第一向量；将当前时刻的外部参数输入至第一全连接网络中，得到第二向量；将第一向量与第二向量连接，并输入至第二全连接网络，得到当前时刻的储能装置内部温度。

可选地，将当前时刻之前目标时间段内的外部参数和已确定的储能装置内部温度输入至编码器，包括：将当前时刻之前目标时间段内的外部参数和已确定的储能装置内部温度分别输入至编码器包括的不同神经网络模型。

可选地，得到当前时刻的储能装置内部温度之后，上述方法还包括：根据当前时刻的储能装置内部温度，预测得到当前时刻之后的多个时刻的储能装置内部温度。

可选地，根据当前时刻的储能装置内部温度，预测得到当前时刻之后的多个时刻的储能装置内部温度，包括：将当前时刻的储能装置内部温度和第一向量输入至解码器，得到当前时刻之后的多个时刻的储能装置内部温度。

可选地，将当前时刻的储能装置内部温度和第一向量输入至解码器，得到当前时刻之后的多个时刻的储能装置内部温度，包括：将当前时刻的储能装置内部温度和第一向量输入至解码器中的第一神经网络模型，得到第一输出向量和第一时刻的储能装置内部温度，其中，第一时刻为当前时刻之后的时刻；将第一时刻的储能装置内部温度和第一输出向量输入至解码器中的第二神经网络模型，得到第二输出向量和第二时刻的储能装置内部温度，其中，第二时刻为第一时刻之后的时刻；将第n-1时刻的储能装置内部温度和第n-1输出向量输入至解码器中的第n神经网络模型，得到第n输出向量和第n时刻的储能装置内部温度，其中，第n时刻为第n-1时刻之后的时刻。

可选地，编码器和解码器包括多个相同的神经网络模型，其中，神经网络模型包括以下之一：基于循环神经网络结构的神经网络模型、基于一维卷积结构的神经网络模型以及基于自注意力机制的神经网络模型。