一种大容量储能锂离子电池温度场的预测方法及系统

本发明公开了一种大容量储能锂离子电池温度场的预测方法及系统，该方法包括：获取待预测锂离子电池少数温度测点的温度值；将获取的温度值输入至预设的物理信息‑神经网络模型中进行预测，得到待预测锂离子电池电芯的温度场；其中，预设的物理信息‑神经网络模型包括：基础神经网络部分和物理信息融合部分，物理信息融合部分在神经网络训练过程中加入了电池传热微分方程和电池边界条件作为物理信息约束，神经网络中的损失函数包括边界损失、偏微分方程损失和观测数据集损失。该系统包括：数据获取模块和数据处理模块。本发明将神经网络算法与锂电池传热模型结合，实现对大容量电池的温度场反演。