发明专利已授权

一种基于物理信息神经网络与SSA-ELM的电池模块温度预测方法

Name: 一种基于物理信息神经网络与SSA-ELM的电池模块温度预测方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2023105407051
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310540705.1 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2023-05-15

公开号

CN116578902B

公开日

2025-03-25

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_24

IPC 分类号

G06F18_24 , G01R31_367 , G06F18_214 , G06F30_27 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池热管理, 电池安全监控, 电动汽车

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摘要

本发明公开了一种基于物理信息神经网络与SSA‑ELM的电池模块温度预测方法。使用互信息法计算特征因素与电池模块温度的互信息量估计值，将通过设置阈值筛选的特征因素的种类放入预设集合；通过预设集合中特征因素历史数据训练SSA‑ELM模型，输出某个时间的电池模块温度的预测值；PINN以电池模块热方程作为物理条件约束，将电池模块温度的预测值和参数值作为输入，通过更新变量，直至收敛，得到电池模块温度收敛值。本发明通过SSA‑ELM模型小规模样本进行训练，减少采集数据成本，加快预测速度，使用PINN将损失函数引入热平衡方程中，通过更新电池模块温度收敛值不断减小损失函数直至收敛，提高预测准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116578902B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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