一种基于PI-ResNet的锂电池二维温度场预测方法

本发明公开了一种基于PI‑ResNet的锂电池二维温度场预测方法。首先，构建第一训练集和第二训练集；接着基于锂电池的SPM模型搭建第一PI‑ResNet网络并进行训练，获得锂电池电极SOC预测模型；然后将第一训练集输入到锂电池电极SOC预测模型中，获得所有电极SOC并加入到第二训练集中，并更新第二训练集；接着基于锂电池的产热模型和热传递模型搭建第二PI‑ResNet网络并进行训练，获得锂电池二维温度分布预测模型；最后，对待测锂电池进行锂电池二维温度场的预测。本发明在PI‑ResNet通过融入物理模型，减少了对电池内部温度分布数据的依赖，并且提高了锂电池温度分布预测的精准度。