[发明专利]一种基于热-神经网络耦合模型的电池温度估计方法有效
| 申请号： | 202111499134.9 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114325404B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 胡晓松;庞晓青;邓忠伟;刘文学;谢翌;李佳承;彭景辉 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/3842 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 耦合 模型 电池 温度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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