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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法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：CN119558187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411639375.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法是由何洪文;王浩宇;王子麒;徐恒;龚思凯;郭勋诚;耿一腾设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法，其通过无损方式搭建分布式光纤温度传感系统获取电池内外温度数据，并且仅利用电池电压、电流、温度等较少量的参数，建立基于GRU神经网络的电池内部温度场预测模型；在模型的训练中引入了贝叶斯优化算法进行超参数搜索，能够有效提高训练速度，基于EKF的电池SOC与SOH联合估计结果作为模型输入，使温度场建模精度也得以保证。本发明的方法可广泛适用于多种型号的商用电池，有助于及早识别如负极析锂、内短路、过充等可能导致内部异常高温的各类故障，进而能够提高电池的使用安全性，并从整体层面提升动力电池智能化管理的水平。

本发明授权一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌入式光纤传感器的动力电池高精度温度场建模方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、将光纤传感器布置在商用动力电池单体表面，并对电池单体进行无损式光纤植入，由此组成分布式光纤温度传感器系统，用于测量动力电池表面和内部的温度； 步骤二、对电池单体建立包含两个RC网络的电池双极化等效电路模型以及相应的状态方程，并对状态方程进行离散化和线性化处理，得到由电压、电流数据矩阵和系统参数矩阵组成的形式； 步骤三、利用采集的电池电压、电流数据对系统参数矩阵进行参数辨识，并解析出由系统参数表示的欧姆内阻R0、极化内阻RD1和RD2以及极化电容CD1和CD2； 步骤四、由动力电池SOC、两个RC网络的环路电压组成状态变量，端电压作为观测变量，建立系统状态方程和观测方程，并对动力电池的SOC和SOH执行基于扩展卡尔曼滤波的联合估计； 步骤五、基于门控循环单元GRU神经网络建立动力电池内部温度场预测模型，并基于贝叶斯优化算法进行GRU神经网络的超参数搜索；动力电池内部温度场预测模型以电池电压、电流、SOC和SOH的联合估计结果以及电池外部温度作为输入，电池内部的温度场分布作为输出； 步骤六、利用分布式光纤温度传感器系统采集的电池表面温度数据，动力电池电压、电流数据和SOC、SOH的联合估计结果，对所建立的动力电池内部温度场预测模型进行训练，并利用分布式光纤温度传感器采集的电池内部温度验证模型的训练精度； 步骤七，将训练好的动力电池内部温度场预测模型在线应用，使其根据动力电池的电压、电流、SOC和SOH及外部温度数据直接输出内部的温度场分布结果。

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