基于PINN的电池性能预测方法

本发明公开了一种基于PINN的电池性能预测方法，包含：计算电解质、第一类型正极和负极的第一本征参数；确定电解质、第一类型正极和负极的第一物理参数；基于第一本征参数和第一物理参数得到电池性能参数；搭建神经网络模型，以第一本征参数和第一物理参数作为神经网络模型的输入，以电池性能参数作为神经网络模型的输出，对神经网络模型进行训练，并最终构建成第一PINN框架模型。本发明的基于PINN的电池性能预测方法，能够通过训练好的模型，对原有材料体系的电池性能进行预测，并还可以通过新开发的电池各项性能参数对原有模型进行调整，使其适应新开发的电池材料，对新开发的电池材料快速预测出其性能，可以减少在新电池体系开发过程中的人力物力成本。