一种电动汽车电池温度全局轨迹优化方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种电动汽车电池温度全局轨迹优化方法、系统、设备及介质，包括：收集历史工况数据和温度轨迹，利用RBF和LSTM网络构建初始工况预测模型，通过贝叶斯优化训练优化，得到训练后的模型；然后，使用迁移学习进行实时迭代预测和优化，获得优化后的工况预测模型，基于此模型，执行实时工况预测，得到预测数据；构建NARX能耗预测模型，并用预测数据和温控目标训练，实现实时能耗预测，最后，以能耗和温度偏移的加权值最小化为目标，构建适应度函数，并通过遗传算法在种群中寻优，得到最优全局温度轨迹。本发明所述技术方案能够利用短途行驶数据结合历史工况数据来实时预测全局工况和优化全局热管理温度轨迹。