本发明公开了一种
锂电池温度预测方法、装置、设备及存储介质,本发明通过获取锂电池的测量数据,将第一时空数据输入ML‑ELM模型进行模型降阶处理,得到降维的第二时空数据,将电路参数以及第二时空数据输入至第一ELM模型,得到低维时间系数,通过测量数据隐式学习时空动态,避免了重构电池热过程本构方程的步骤,降低了分析难度其适用范围广;将低维时间系数输入至K‑ELM模型进行重构处理,得到升维的第三时空数据,根据电路参数、第一时空数据、第三时空数据进行补偿误差处理,得到锂电池的温度预测值,补偿降阶处理以及重构处理的误差,提高温度预测值的准确性,本发明可广泛应用于锂电池技术领域。
声明:
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我是此专利(论文)的发明人(作者)