【摘 要】
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大量研究表明,温度过高、过低或分布不均都会严重影响锂电池组的使用性能和寿命,如何快速、准确地实现电池组的温度监测显得十分重要。直接测量的监测方法可能存在布局传感器过剩的问题,使经济成本较高;间接测量往往需要建立电化学模型或等效电路模型进行热模拟,模型简单则导致精度有限,模型复杂则导致求解困难。基于此,本文提出了一种融合直接测量与间接测量方法的锂电池组二维温度场稀疏重建技术,并进行了相关的理论分析与
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大量研究表明,温度过高、过低或分布不均都会严重影响锂电池组的使用性能和寿命,如何快速、准确地实现电池组的温度监测显得十分重要。直接测量的监测方法可能存在布局传感器过剩的问题,使经济成本较高;间接测量往往需要建立电化学模型或等效电路模型进行热模拟,模型简单则导致精度有限,模型复杂则导致求解困难。基于此,本文提出了一种融合直接测量与间接测量方法的锂电池组二维温度场稀疏重建技术,并进行了相关的理论分析与实验验证。首先搭建了 128通道的温度场测量实验平台,然后以由18650锂电池单体组成的电池组为实验对象,采集5个放电周期内的40089条二维温度场数据。接着对数据进行了可视化,分析温度场的分布特征和变化特性。进一步建立了 LR、SVR和DNN模型以实现温度场的稀疏重建,并重点探讨了重建算法、模型优化算法、真实热传感器数量和平面布局位置等因素对稀疏重建效果的影响。最终开发了锂电池组二维温度场稀疏重建软件,实现了温度场分析、建模、训练、在线预测等功能的一体化集成。研究结果表明:（1）在不同的真实热传感器数量下,DNN算法均能较为准确地进行温度预测,最大MAE为0.6468℃（SCR=0.78%）,最小MAE为0.080℃（SCR=50.00%）,且单条数据的平均预测时长仅为0.19ms。（2）Drop Out优化算法可以有效提升DNN的稀疏重建精度。（3）当布局的真实热传感器数量较少时,与LR和SVR相比,DNN在重建精度上具有明显的优势。这意味着在相同重建精度要求下,使用DNN能够有效减少传感器的布局数量。（4）真实热传感器尽量分散、等距的空间布局原则可以有效提升温度场的稀疏重建精度。本文首次提出了基于深度神经网络的电池组二维温度场稀疏重建技术,该技术可提供准确、鲁棒和实时的温度预测结果,且模型无需借助复杂的电池热特性、热产生或热边界条件知识。通过该技术,可计算出指定精度要求下的最少传感器数量和最佳布局位置,对锂电池组的热管理具有一定的指导意义。
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