一种锂电池温度预测方法及系统

本发明公开了一种锂电池温度预测方法及系统，所述方法包括，获取锂电池数据集，使用PSA算法优化TVF‑EMD模型得到改进的PSA‑TVF‑EMD，然后使用PSA‑TVF‑EMD对数据集进行分解，将分解后的分量通过Hilbert变换分为高频分量和低频分量；其次，利用ConvGRU替换TimesNet中的Inception模块，得到改进的GTimesNet模型，建立GTimesNet预测模型对高频分量和低频分量进行预测；采用Gaussian高斯分布初始化对淘金器算法的种群进行初始化，在勘探阶段中加入混沌惯性权重和正弦函数学习因子策略得到改进的淘金优化器算法IGRO对模型超参数进行优化；最后，利用IGRO对高频分量和低频分量的预测结果进行二次加权，得到最终预测结果。本发明能够提高锂电池温度预测的精度和有效性。