本技術(shù)屬于鋰電池安全，更具體地，涉及一種鋰電池的內(nèi)溫在線估計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、鋰離子電池憑借其出色的性能在電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能電站以及消費(fèi)電子等領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用。溫度對(duì)于鋰離子電池的使用性能和安全狀態(tài)具有關(guān)鍵影響。溫度過(guò)低時(shí)，電化學(xué)反應(yīng)速率和離子擴(kuò)散速率的下降會(huì)導(dǎo)致電池容量的衰減。溫度過(guò)高，電池內(nèi)部的副反應(yīng)加劇，高溫會(huì)加快電池的老化速度，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起電池的熱失控，導(dǎo)致火災(zāi)爆炸等事故。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)電池溫度是電池管理系統(tǒng)的重要功能之一。現(xiàn)有電池管理系統(tǒng)均通過(guò)在電池表面安裝熱電偶或者熱電阻以檢測(cè)電池溫度，但電池的表面溫度和內(nèi)部溫度存在差異，在大倍率充放電時(shí)表面溫度和內(nèi)部溫度的差異可能達(dá)到幾十甚至上百攝氏度。因此，僅檢測(cè)電池表面溫度是不夠的，需利用其它參量和算法對(duì)電池內(nèi)部溫度進(jìn)行精度估計(jì)。

2、目前，電池溫度的估計(jì)方法主要有三類：基于模型的溫度估計(jì)方法、基于電池阻抗的溫度估計(jì)方法以及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的溫度估計(jì)方法?，F(xiàn)有電池內(nèi)部溫度估計(jì)方法很難兼顧高準(zhǔn)確性、小計(jì)算量和良好的泛化能力。基于模型的方法需辨識(shí)不同工況下的模型參數(shù)，計(jì)算量和實(shí)驗(yàn)量較大。基于電池阻抗的方法通常只能估計(jì)電池的平均溫度，不能體現(xiàn)電池內(nèi)外溫度的差異性?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法要求有全面的高質(zhì)量數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的鋰離子電池內(nèi)部溫度估計(jì)技術(shù)往往需要建立復(fù)雜的溫度傳遞模型，均通過(guò)理論推導(dǎo)建立較為完備的理論模型，但是實(shí)際使用中需要針對(duì)不同的電池進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)得到模型中的參數(shù)。上述溫度估計(jì)方法的復(fù)雜度很高，缺少工程應(yīng)用價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本技術(shù)的目的在于提供了一種鋰電池的內(nèi)溫在線估計(jì)方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有的鋰離子電池內(nèi)部溫度估計(jì)技術(shù)需要建立復(fù)雜的溫度傳遞模型，因此需要針對(duì)不同的電池進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲取模型參數(shù)，導(dǎo)致工程應(yīng)用價(jià)值缺少的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，第一方面，本技術(shù)提供了一種鋰電池的內(nèi)溫在線估計(jì)方法，具體為：

3、將在溫度測(cè)點(diǎn)測(cè)量的電池表面溫度、環(huán)境溫度和電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱輸入至訓(xùn)練完畢的鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型中，獲取電池內(nèi)部溫度；其中，溫度測(cè)點(diǎn)為優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型中包含的溫度測(cè)點(diǎn)；

4、其中，鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型的訓(xùn)練方法，具體包括以下步驟：

5、步驟一：根據(jù)電池的幾何對(duì)稱性以及極耳熱量傳遞特性，對(duì)密集參數(shù)模型中的溫度測(cè)點(diǎn)以及熱源進(jìn)行簡(jiǎn)化，獲取熱路稀疏參數(shù)模型；

6、步驟二：采用最小二乘法辨識(shí)熱路稀疏參數(shù)模型中的熱阻和熱容參數(shù)，根據(jù)熱路稀疏參數(shù)模型方程，獲取不同溫度測(cè)點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的理論電池內(nèi)部溫度，通過(guò)計(jì)算理論電池內(nèi)部溫度和實(shí)際電池內(nèi)部溫度間的均方差，對(duì)溫度測(cè)點(diǎn)進(jìn)一步簡(jiǎn)化，獲取優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型；

7、步驟三：以步驟二簡(jiǎn)化的溫度測(cè)點(diǎn)采集的電池表面溫度、環(huán)境溫度以及電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱作為鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型的輸入；以電池內(nèi)部溫度的估計(jì)值作為輸出，以優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型方程為物理約束構(gòu)建損失函數(shù)，以損失函數(shù)最小為目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型。

8、進(jìn)一步優(yōu)選地，鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型為基于物理信息融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。

9、進(jìn)一步優(yōu)選地，步驟一具體為：

10、當(dāng)電池為方形電池時(shí)，根據(jù)電池的幾何對(duì)稱性，將密集參數(shù)模型中在xyz三個(gè)方向均設(shè)置兩個(gè)溫度測(cè)點(diǎn)簡(jiǎn)化為在xyz三個(gè)方向各設(shè)置一個(gè)溫度測(cè)點(diǎn)，同時(shí)保留在正負(fù)極極耳處各設(shè)置一個(gè)溫度測(cè)點(diǎn)；

11、忽略電池正負(fù)極極耳處對(duì)電池內(nèi)部熱傳遞的影響，將電池的中心處作為電池內(nèi)部單一熱源，獲取熱路稀疏參數(shù)模型。

12、進(jìn)一步優(yōu)選地，步驟二中優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型方程為：

13、

14、其中， csx、 rcx2和 rcx1分別為沿 x方向電池表面溫度到環(huán)境溫度的熱容、熱阻和沿 x方向電池表面溫度到內(nèi)部溫度的熱阻； tc和 ta分別為電池內(nèi)部溫度和環(huán)境溫度； csz、 rcz2和 rcz1分別為沿 z方向電池表面溫度到環(huán)境溫度的熱容、熱阻和沿 z方向電池表面溫度到內(nèi)部溫度的熱阻； qc為電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱；為電池內(nèi)部溫度到環(huán)境溫度的熱容；電池正負(fù)極的極耳所在方向?yàn)閥軸；xyz為笛卡爾坐標(biāo)系。

15、進(jìn)一步優(yōu)選地，損失函數(shù)為：

16、

17、其中，為沿x方向電池表面溫度的時(shí)間序列；為沿z方向電池表面溫度的時(shí)間序列；為使用鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型得到的電池內(nèi)部溫度的時(shí)間序列；為環(huán)境溫度的時(shí)間序列；為鋰電池產(chǎn)熱量的時(shí)間序列； n為鋰電池內(nèi)部溫度的時(shí)間序列長(zhǎng)度； i為當(dāng)前數(shù)據(jù)在時(shí)間序列中的位置； lossn表征鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型得到的內(nèi)部溫度估計(jì)序列和實(shí)際電池內(nèi)部溫度序列之間的損失值； lossm表征鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型求解的電池內(nèi)部溫度估計(jì)值與優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型計(jì)算得到的電池內(nèi)部溫度估計(jì)值之間的平均偏離度。

18、進(jìn)一步優(yōu)選地，電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱 qc為：

19、

20、其中，； ocv為電池的開(kāi)路電壓； soc為電池的荷電狀態(tài)； i是充放電電流； u是電池工作過(guò)程中的端電壓。

21、第二方面，本技術(shù)提供了一種鋰電池的內(nèi)溫在線估計(jì)系統(tǒng)，包括：嵌入式平臺(tái)、模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊、溫度檢測(cè)模塊、電流霍爾傳感器和adc芯片；

22、溫度檢測(cè)模塊位于電池的溫度測(cè)點(diǎn)處；電流霍爾傳感器的輸入端和adc芯片的輸入端與電池相連；模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊的輸入端與電流霍爾傳感器的輸出端和adc芯片的輸出端相連；模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊和溫度檢測(cè)模塊的輸出端與嵌入式平臺(tái)相連；

23、溫度檢測(cè)模塊用于在溫度測(cè)點(diǎn)測(cè)量電池表面溫度；電流霍爾傳感器用于檢測(cè)電池充放電電流；adc芯片用于獲取電池工作過(guò)程中的端電壓；模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊用于對(duì)電池充放電電流和電池工作過(guò)程中的端電壓進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)換；

24、嵌入式平臺(tái)包括產(chǎn)熱計(jì)算單元、模型驅(qū)動(dòng)單元和模型構(gòu)建單元；

25、產(chǎn)熱計(jì)算單元用于根據(jù)電池充放電電流和電池工作過(guò)程中的端電壓，獲取電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱；

26、模型驅(qū)動(dòng)單元用于將在溫度測(cè)點(diǎn)測(cè)量的電池表面溫度、環(huán)境溫度和電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱輸入至訓(xùn)練完畢的鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型中，獲取電池內(nèi)部溫度；其中，溫度測(cè)點(diǎn)為優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型中包含的溫度測(cè)點(diǎn)；

27、模型構(gòu)建單元用于根據(jù)電池的幾何對(duì)稱性以及極耳熱量傳遞特性，對(duì)密集參數(shù)模型中的溫度測(cè)點(diǎn)以及熱源進(jìn)行簡(jiǎn)化，獲取熱路稀疏參數(shù)模型；采用最小二乘法辨識(shí)熱路稀疏參數(shù)模型中的熱阻和熱容參數(shù)，根據(jù)熱路稀疏參數(shù)模型方程，獲取不同溫度測(cè)點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的理論電池內(nèi)部溫度，通過(guò)計(jì)算理論電池內(nèi)部溫度和實(shí)際電池內(nèi)部溫度間的均方差，對(duì)溫度測(cè)點(diǎn)進(jìn)一步簡(jiǎn)化，獲取優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型；以簡(jiǎn)化的溫度測(cè)點(diǎn)采集的電池表面溫度、環(huán)境溫度以及電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱作為鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型的輸入；以電池內(nèi)部溫度的估計(jì)值作為輸出，以優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型方程為物理約束構(gòu)建損失函數(shù)，以損失函數(shù)最小為目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型。

28、進(jìn)一步優(yōu)選地，嵌入式平臺(tái)中優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型方程為：

29、

30、其中， csx、 rcx2和 rcx1分別為沿 x方向電池表面溫度到環(huán)境溫度的熱容、熱阻和沿 x方向電池表面溫度到內(nèi)部溫度的熱阻； tc和 ta分別為電池內(nèi)部溫度和環(huán)境溫度； csz、 rcz2和 rcz1分別為沿 z方向電池表面溫度到環(huán)境溫度的熱容、熱阻和沿 z方向電池表面溫度到內(nèi)部溫度的熱阻； qc為電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱；為電池內(nèi)部溫度到環(huán)境溫度的熱容；電池正負(fù)極的極耳所在方向?yàn)閥軸；xyz為笛卡爾坐標(biāo)系。

31、進(jìn)一步優(yōu)選地，嵌入式平臺(tái)中損失函數(shù)為：

32、

33、其中，為沿x方向電池表面溫度的時(shí)間序列；為沿z方向電池表面溫度的時(shí)間序列；為使用鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型得到的電池內(nèi)部溫度的時(shí)間序列；為環(huán)境溫度的時(shí)間序列；為鋰電池產(chǎn)熱量的時(shí)間序列； n為鋰電池內(nèi)部溫度的時(shí)間序列長(zhǎng)度； i為當(dāng)前數(shù)據(jù)在時(shí)間序列中的位置； lossn表征鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型得到的內(nèi)部溫度估計(jì)序列和實(shí)際電池內(nèi)部溫度序列之間的損失值， lossm表征鋰電池內(nèi)溫估計(jì)模型求解的電池內(nèi)部溫度估計(jì)值與優(yōu)化后的熱路稀疏參數(shù)模型計(jì)算得到的電池內(nèi)部溫度估計(jì)值之間的平均偏離度。

34、進(jìn)一步優(yōu)選地，嵌入式平臺(tái)中電池的等效內(nèi)部產(chǎn)熱 qc為：

35、

36、其中，； ocv為電池的開(kāi)路電壓； soc為電池的荷電狀態(tài)； i是充放電電流； u是電池工作過(guò)程中的端電壓。

37、總體而言，通過(guò)本技術(shù)所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下有益效果：

38、本技術(shù)提供了一種結(jié)合物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和邊緣計(jì)算的鋰電池內(nèi)溫估計(jì)方法，通過(guò)對(duì)表征大容量方形電池的溫度分布的密集參數(shù)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，從熱路稀疏參數(shù)模型中提取用于內(nèi)溫估計(jì)的物理約束；基于物理信息融合的機(jī)器學(xué)習(xí)思想，使用一種數(shù)值模型與tcn網(wǎng)絡(luò)融合的內(nèi)溫估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)高精度的內(nèi)溫估計(jì)，無(wú)需在線辨識(shí)模型參數(shù)，計(jì)算量小，同時(shí)具有較強(qiáng)的泛化能力；同時(shí)基于嵌入式平臺(tái)的硬件架構(gòu)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型移植到嵌入式芯片中，設(shè)計(jì)了鋰電池在線內(nèi)溫估計(jì)裝置，充分說(shuō)明了本技術(shù)的工程應(yīng)用價(jià)值。