【技术实现步骤摘要】
本申请属于锂电池安全，更具体地，涉及一种锂电池的内温在线估计方法及系统。
技术介绍
1、锂离子电池凭借其出色的性能在电动汽车、储能电站以及消费电子等领域取得了广泛应用。温度对于锂离子电池的使用性能和安全状态具有关键影响。温度过低时，电化学反应速率和离子扩散速率的下降会导致电池容量的衰减。温度过高，电池内部的副反应加剧，高温会加快电池的老化速度，严重时会引起电池的热失控，导致火灾爆炸等事故。因此，及时准确地检测电池温度是电池管理系统的重要功能之一。现有电池管理系统均通过在电池表面安装热电偶或者热电阻以检测电池温度，但电池的表面温度和内部温度存在差异，在大倍率充放电时表面温度和内部温度的差异可能达到几十甚至上百摄氏度。因此，仅检测电池表面温度是不够的，需利用其它参量和算法对电池内部温度进行精度估计。
2、目前，电池温度的估计方法主要有三类：基于模型的温度估计方法、基于电池阻抗的温度估计方法以及基于数据驱动的温度估计方法。现有电池内部温度估计方法很难兼顾高准确性、小计算量和良好的泛化能力。基于模型的方法需辨识不同工况下的模型参数，...
【技术保护点】
1.一种锂电池的内温在线估计方法，其特征在于，具体为：
2.根据权利要求1所述的内温在线估计方法，其特征在于，锂电池内温估计模型为基于物理信息融合的神经网络和时序卷积网络构建。
3.根据权利要求1或2所述的内温在线估计方法，其特征在于，步骤一具体为：
4.根据权利要求3所述的内温在线估计方法，其特征在于，步骤二中优化后的热路稀疏参数模型方程为：
5.根据权利要求4所述的内温在线估计方法，其特征在于，损失函数为：
6.根据权利要求4所述的内温在线估计方法，其特征在于，电池的等效内部产热Qc为：
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【技术特征摘要】
1.一种锂电池的内温在线估计方法，其特征在于，具体为：
2.根据权利要求1所述的内温在线估计方法，其特征在于，锂电池内温估计模型为基于物理信息融合的神经网络和时序卷积网络构建。
3.根据权利要求1或2所述的内温在线估计方法，其特征在于，步骤一具体为：
4.根据权利要求3所述的内温在线估计方法，其特征在于，步骤二中优化后的热路稀疏参数模型方程为：
5.根据权利要求4所述的内温在线估计方法，其特征在于，损失函数为：
6.根据权利要求4所述的内...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡涛，罗航宇，袁奥特，刘政辰，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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