基于EEMD-GRU的电池温度预测方法、装置、介质与流程

1.一种基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，所述通过预设的eemd算法分解各个所述电池温升数据，得到目标imf分量和残余信号，包括：

3.根据权利要求2所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，对各个所述中间信号进行emd分解，得到对应的初始imf分量，包括：

4.根据权利要求1所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，所述gru神经网络包括第一子gru网络和第二子gru网络，所述电池温度预测模型包括第一目标子gru网络和第二目标子gru网络，基于全部的所述第一soc-ocv曲线、所述第一熵热系数、所述第一充放电电流值、所述第一电压值、所述第一荷电状态、所述第一产热量、所述电池温升数据、所述残余信号和所述重组信号训练预设的gru神经网络，得到电池温度预测模型，包括：

5.根据权利要求1所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，根据所述第二soc-ocv曲线、所述第二熵热系数、所述第二充放电电流值和所述第二电压值计算出所述第二待测电池对应的第二荷电状态和第二产热量，包括：

6.根据权利要求5所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，所述基于安时积分法，根据所述第二充放电电流值和初始荷电状态计算所述第二荷电状态，根据以下公式得到：

7.根据权利要求1所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法，其特征在于，所述电池温度预测模型包括更新门和重置门，将所述第二充放电电流值、所述第二电压值、所述第二荷电状态和所述第二产热量输入至所述电池温度预测模型，得到目标温度预测结果，根据以下公式得到：

8.一种基于eemd-gru的电池温度预测装置，其特征在于，包括：

9.一种控制装置，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至7任一项所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于eemd-gru的电池温度预测方法。