本技术介绍了一种用于预测大容量储能锂离子电池温度场的新方法及其系统。该技术涉及收集电池的有限温度数据,并利用物理信息与神经网络模型进行温度预测,旨在提高电池性能和安全性。
背景技术
随着全球能源需求的快速增长以及可再生能源技术的广泛应用,大容量储能电池在电力系统中的重要性日益凸显。然而,在实际应用中,温度管理成为大容量储能电池系统面临的关键挑战之一。电池温度分布不均会直接影响电池性能,缩短其使用寿命;同时,温度过高可能引发热失控,导致火灾或爆炸等严重安全隐患。因此,精准的温度场估计对于确保电池的安全运行和延长使用寿命至关重要。
目前,电池管理系统在温度监测方面仍较为有限,通常依赖于少量的传感器数据,难以精确估计整个电池的温度场。有限的测量数据难以全面反映电池内部的温度变化,特别是在大容量电池中,传统的温度监控和控制方法效率低,无法有效解决温度场分布复杂且空间分辨率低的问题。
现有的电池温度场估计方法大多基于物理模型或数据驱动模型。物理模型,如二维或三维计算流体动力学模型、卡尔曼滤波和热等效电路模型,虽然能够对温度场进行一定程度的预测,但通常只能提供电池的平均温度估计,难以在高空间分辨率下描述整个电池的温度场分布。同时,这些方法计算复杂,尤其在大容量电池中,模型的建立和计算过程非常耗时,难以满足实时监控和控制的需求。另一方面,基于数据驱动的模型,如循环神经网络、非线性自回归模型等,虽然在一些小容量电池的实验中取得了良好的预测效果,但在大容量电池和小数据环境下,这些方法缺乏足够的物理约束,精度下降,甚至难以获得可靠结果。此外,现有研究主要集中于小容量电池的实验,缺乏针对大容量储能电池的深入研究,且在少量温度观测点下对电池温度场的估计仍是重大难题。
实现思路