【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锂电池内部温度预测领域，特别是一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法。
技术介绍
1、快速充电是攻克里程焦虑、充电时间长等制约电动汽车产业化发展瓶颈的有效途径。如何实现安全、健康的电动汽车大功率快速充电是极具挑战性且具有实际意义的问题。
2、其中锂电池单体/模组内部温度是表征热失控的核心参数，大电流快充易导致电池温度升高引起副反应加剧，散发大量热量和有害气体引发电池着火和爆炸。锂电池模组表面仅配有有限个温度传感器所测求均值作为表面温度，与实际表面温场相去甚远。而现有快充控制策略往往将电池表面温度代替其内部温度，内外温度差异较大，导致热失控诊断严重滞后。
3、如何利用有限温度传感器监测值精细准确刻画锂电池表面、内部温场，并实现热失控智能预警成为锂电池健康管理的基础问题之一。当前，实现锂电池模组温度监测并有效热失控预警的方法主要是物理模型和化学模型，但现有的方法应用范围局限性较大且工艺复杂，难以在线实施。
4、为了解决这些问题，亟需一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重
【技术保护点】
1.一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，S1中利用有限元仿真实验和物理实验获取温度场数据集的具体内容包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，利用有限元仿真软件划分网格单元，设定边界条件的具体内容为：
4.根据权利要求3所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，所述基于多尺度特征融合的网络模型采用图卷积神经网络温度...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，s1中利用有限元仿真实验和物理实验获取温度场数据集的具体内容包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，利用有限元仿真软件划分网格单元，设定边界条件的具体内容为：
4.根据权利要求3所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，所述基于多尺度特征融合的网络模型采用图卷积神经网络温度场数据集进行得到温度场空间特征；
5.根据权利要求4所述的一种基于多尺度特征融合的锂电池内部温度预测与重建方法，其特征在于，采用加权时空融合对初始锂电池模组内部温度空间分布进行重建得到最终温度时空分...
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