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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种锂离子电池核心温度估计方法、装置、计算机程序产品、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119442841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411416683.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种锂离子电池核心温度估计方法、装置、计算机程序产品、存储介质及电子设备是由曾小勇;陈来恩;夏向阳;成采辰;孙耀科设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池核心温度估计方法、装置、计算机程序产品、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种锂离子电池核心温度估计方法、装置、计算机程序产品、存储介质及电子设备。该方法通过实时核心温度预测模型对待测电池的核心温度进行预测，得到电池核心温度预测值，然后输入至实时表面温度预测模型对待测电池的表面温度进行预测，得到电池表面温度预测值；最后结合电池表面温度预测值以及实测表面温度值，通过扩展卡尔曼滤波对电池核心温度预测值进行反馈校正，得到待测电池的核心温度估计值。该方法输出的核心温度估计值与实际值基本相符，误差小，能够很好地对锂离子电池的核心温度进行实时在线估计，为电池的热管理技术提供依据。该方法有利于保持电池的最佳性能，同时可以防止热失控，提高电池的安全性。

本发明授权一种锂离子电池核心温度估计方法、装置、计算机程序产品、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池核心温度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：对待测电池进行工况实验，获得实测数据集，所述实测数据集至少包括电流实测数据、表面温度实测数据和环境温度实测数据；通过实时核心温度预测模型对待测电池的核心温度进行预测，得到电池核心温度预测值；通过实时表面温度预测模型对待测电池的表面温度进行预测，得到电池表面温度预测值；结合所述电池表面温度预测值以及所述电池表面温度实测值，通过扩展卡尔曼滤波对所述电池核心温度预测值进行反馈校正，得到待测电池核心温度的估计值；所述实时核心温度预测模型基于状态相依模型构建获得；所述实时表面温度预测模型基于状态相依模型以及锂离子电池核心温度和表面温度的耦合关系构建获得；所述实时核心温度预测模型和所述实时表面温度预测模型通过以下步骤获得：S100、基于状态相依模型的自回归形式构建锂离子电池的状态模型： 式中，Tc是锂离子电池的核心温度，Ta是环境温度，I是锂离子电池的电流，φ0,c、是关于Tc的函数型系数；S200、通过径向基函数神经网络确定所述状态模型中的φ0,c、S300、基于状态相依模型的一般形式以及锂离子电池核心温度和表面温度的耦合关系构建锂离子电池的观测模型： 式中，Ts是锂离子电池的表面温度、Tc是锂离子电池的核心温度，Ta是环境温度，φ0,s、是关于Ts的函数型系数；S400、通过径向基函数神经网络确定所述观测模型中的φ0,s、S500、开展锂离子电池动态工况实验，获得数据集；所述数据集至少包括电流数据、核心温度数据、表面温度数据、环境温度数据；S600、使用所述数据集中的数据，通过梯度下降法分别确定所述状态模型以及所述观测模型中的所有参数，得到用于锂离子电池核心温度预测的实时核心温度预测模型以及用于锂离子电池表面温度预测的实时表面温度预测模型。

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