本發明公開了一種鋰電池溫度預測方法、裝置、設備及存儲介質,本發明通過獲取鋰電池的測量數據,將第一時空數據輸入ML?ELM模型進行模型降階處理,得到降維的第二時空數據,將電路參數以及第二時空數據輸入至第一ELM模型,得到低維時間系數,通過測量數據隱式學習時空動態,避免了重構電池熱過程本構方程的步驟,降低了分析難度其適用范圍廣;將低維時間系數輸入至K?ELM模型進行重構處理,得到升維的第三時空數據,根據電路參數、第一時空數據、第三時空數據進行補償誤差處理,得到鋰電池的溫度預測值,補償降階處理以及重構處理的誤差,提高溫度預測值的準確性,本發明可廣泛應用于鋰電池技術領域。
聲明:
“鋰電池溫度預測方法、裝置、設備及存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)