基于迁移模型的锂电池内部温度和表面温度估计方法

本发明涉及锂离子电池技术领域，提供了一种基于迁移模型的锂电池内部温度和表面温度估计方法。方法包括：获取单体锂电池充放电数据、基础模型构建、SOC‑OCV拟合、通过机器学习进行参数辨识、获取基础模型参数与内外部温度之间的拟合关系、构建迁移模型并校正电池的内外部温度，最后获取锂离子电池的内外部温度。该基于迁移模型的锂电池内部温度和表面温度估计方法引入迁移模型充分考虑了工作环境温度和老化状态对电池内部参数的影响，并利用基于粒子权重选择优化的粒子滤波算法避免了传统粒子滤波算法粒子退化的问题，实现了锂电池电热耦合模型的快速迁移构建和全生命周期内锂电池温度状态的快速获取，减少对大量建模新数据的需求，提高了计算速度。