本发明公开了一种
锂电池温度预测方法、装置、设备及存储介质，本发明通过获取锂电池的测量数据，将第一时空数据输入ML‑ELM模型进行模型降阶处理，得到降维的第二时空数据，将电路参数以及第二时空数据输入至第一ELM模型，得到低维时间系数，通过测量数据隐式学习时空动态，避免了重构电池热过程本构方程的步骤，降低了分析难度其适用范围广；将低维时间系数输入至K‑ELM模型进行重构处理，得到升维的第三时空数据，根据电路参数、第一时空数据、第三时空数据进行补偿误差处理，得到锂电池的温度预测值，补偿降阶处理以及重构处理的误差，提高温度预测值的准确性，本发明可广泛应用于锂电池技术领域。
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“锂电池温度预测方法、装置、设备及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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