公开(公告)号：CN117637044A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311298846.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 朱国荣 ,  孔纯 ,  王菁 ,  康建强 ,  王茜

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明涉及一种电池电压预测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取电池的电化学参数，并基于电化学参数计算电极颗粒表面的锂离子孔壁通量；将锂离子孔壁通量输入训练完备的LSTM‑Res神经网络模型中，输出电极颗粒表面的锂离子浓度，并基于电极颗粒表面的锂离子浓度计算电池电动势；将锂离子孔壁通量输入训练完备的LSTM神经网络模型中，输出电极端点的液相锂离子浓度，并基于电极端点的液相锂离子浓度计算液相极化过电势；根据电池电动势和液相极化过电势预测电池端电压。本发明中的电池电压预测方法可以实现高精度的电池电压预测。

公开(公告)号：CN117637044B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202311298846.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 朱国荣 ,  孔纯 ,  王菁 ,  康建强 ,  王茜

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明涉及一种电池电压预测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取电池的电化学参数，并基于电化学参数计算电极颗粒表面的锂离子孔壁通量；将锂离子孔壁通量输入训练完备的LSTM‑Res神经网络模型中，输出电极颗粒表面的锂离子浓度，并基于电极颗粒表面的锂离子浓度计算电池电动势；将锂离子孔壁通量输入训练完备的LSTM神经网络模型中，输出电极端点的液相锂离子浓度，并基于电极端点的液相锂离子浓度计算液相极化过电势；根据电池电动势和液相极化过电势预测电池端电压。本发明中的电池电压预测方法可以实现高精度的电池电压预测。