一种锂离子电池负极电位在线估计方法

本发明属于锂电池管理技术领域，具体地说，涉及一种锂离子电池负极电位在线估计方法；本方法首先建立电化学热耦合模型，并对电池进行实验测试获取给定电流下的电压、温度等参数，结合优化算法对模型关键参数进行辨识，得到高精度电化学热耦合模型；其次，基于模型获取多个工况下的电池仿真数据，包括电压、电流、温度、负极电位等，再结合特征工程，提取更多有效特征数据，形成数据集；最后，以筛选出的特征数据为输入，负极电位为输出，训练神经网络，可以实现在任意荷电状态、任意工况条件下的电池负极电位在线快速准确估计；本方法不依赖物理模型、估计精度高、适用工况广、计算资源消耗低，能够应用于电池管理系统中，在锂离子电池的快充策略优化、充电安全预警等方面具有重要意义。