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龙图腾网获悉厦门宝益科技有限公司;华侨大学申请的专利基于神经网络的动力电池热管理模拟方法及系统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：CN120470943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510959929.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的动力电池热管理模拟方法及系统是由刘征;吕友训;刘鹏举;金晓明设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的动力电池热管理模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模型预测技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的动力电池热管理模拟方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过耦合实验测量获取动力电池对应的电学性能参数、热学性能参数以及力学性能参数并进行三维耦合模拟构建，生成动力电池三维物理场耦合模型；通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的微观材料、电池单体、电池模组以及热管理系统四个尺度上进行电池热特性评估，得到动力电池热特性数据集；基于神经网络结合动力电池热特性数据集构建多尺度深度神经网络架构进行热管理预测训练和热管理约束优化控制，生成动力电池最优热管理控制策略执行相应的热管理控制工作。本发明能够实现动力电池热管理的高效模拟与智能预测优化。

本发明授权基于神经网络的动力电池热管理模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的动力电池热管理模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过耦合实验测量获取动力电池对应的电学性能参数、热学性能参数以及力学性能参数，并基于动力电池对应的电学性能参数、热学性能参数以及力学性能参数对该动力电池进行三维耦合模拟构建，生成动力电池三维物理场耦合模型； 步骤S2：通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的微观材料、电池单体、电池模组以及热管理系统四个尺度上进行电池热特性评估，以得到动力电池热特性数据集，其中包括微观材料热物性数据、电池单体热特性数据、电池模组热分布数据以及电池系统热管理参数数据；其中，步骤S2包括以下步骤： 步骤S21：通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的微观材料尺度上进行电池热参数提取，以得到微观材料热物性数据，其中包括电极材料导热系数以及电解液比热容； 步骤S22：通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的电池单体尺度上进行单体充放电热分析，以得到电池单体热特性数据，其中包括充放电过程中对应的温度变化曲线以及内阻发热率； 步骤S23：通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的电池模组尺度上进行模组热分布分析，以得到电池模组热分布数据，其中包括电池模组内各单体之间的温度差异以及热传递路径； 步骤S24：通过动力电池三维物理场耦合模型按照从动力电池对应的热管理系统尺度上进行系统热管理统计分析，以得到电池系统热管理参数数据，其中包括冷却介质流量以及入口温度分布； 步骤S25：将微观材料热物性数据、电池单体热特性数据、电池模组热分布数据以及电池系统热管理参数数据合并在同一数据集内，以得到动力电池热特性数据集； 步骤S3：基于神经网络结合动力电池热特性数据集构建多尺度深度神经网络架构，并基于动力电池热特性数据集对多尺度深度神经网络架构进行热管理预测训练，以生成动力电池热管理预测模型，并输出动力电池对应的热管理预测结果，其中包括电池温度分布、热生成效率以及热传递系数对应的热管理预测参数； 步骤S4：基于动力电池对应的热管理预测结果对该动力电池对应的热管理系统进行热管理约束优化控制，以生成动力电池最优热管理控制策略；将动力电池最优热管理控制策略上传至云平台响应控制动力电池对应的热管理系统执行相应的热管理控制工作。

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