一种锂电池表面平均温度预测方法及系统

本申请公开了一种锂电池表面平均温度预测方法及系统，涉及电池热管理技术领域。锂电池表面平均温度预测方法包括以下步骤：S1：建立锂电池一维热模型；S2：采用径向基函数配点法对锂电池一维热模型进行无网格离散化求解；S3：基于锂电池温升实验数据，将剩余电量划分为连续区间，分段优化时变等效导热系数和时变等效内热源参数；S4：基于广义回归神经网络建立放电倍率、剩余电量与步骤S3中优化参数的映射关系；S5：结合步骤S4的映射关系及步骤S2的离散化求解，实时输出锂电池表面平均温度预测值。通过径向基函数配点法提高温度预测的计算效率，结合广义回归神经网络优化模型的参数，提升模型的泛化能力与准确度。