摘要
本发明公开了大容量储能锂离子电池模组表面温度场预测方法及系统,该方法包括:获取待预测锂离子电池模组各个泄压阀处温度测点的温度值;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模组表面的温度场。该系统包括数据获取模块和数据处理模块。本发明为电池模组的热管理提供了可靠的技术支持,具有重要的工程应用价值。
技术关键词
锂离子电池模组
神经网络模型
电池模块
物理
多层感知器
数据获取模块
数据处理模块
神经网络训练
预测系统
热传导
简化电池
热传递
深度学习框架
可读存储介质
重构模型
发热单元