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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构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：CN119716578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510244107.9，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构方法是由周星;司玉鹏;刘亚杰;张涛;肖宇抗;王羽设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构方法，包括构建物理信息神经网络的全寿命温度时空分布重构模型以及基于的锂电池热场跨域重构。本发明应用于锂离子电池管理领域，通过将产热与热力学物理定律融合至神经网络，构建出具备物理意义的全寿命温度时空分布重构模型，能够有效提升模型适应性和准确性，不仅可以重构锂离子电池的温度，还可以推断出热传导系数、对流换热系数、开路电压等时变的物理量。同时，通过迁移学习重构跨不同环境温度及快充工况下的锂电池热场，从而提升模型在不同应用场景下的泛化能力，对热滥用预警和提高电池热控制性能具有重要意义。

本发明授权宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构方法在权利要求书中公布了：1.一种宽温域快充工况圆柱形锂离子电池温度时空分布重构方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建锂电池的源域全寿命温度时空分布重构模型，包括神经网络以及锂电池的热力学模型，所述热力学模型包括产热模型、传热模型以及散热模型；步骤2，对所述源域全寿命温度时空分布重构模型进行训练，包括：将源域采集的BMS监测数据输入所述神经网络，使所述神经网络输出锂电池的网络重构温度场以及所述热力学模型的模型参数；将所述模型参数、所述网络重构温度场代入所述热力学模型，判断是否符合热力学物理定律，并计算得到损失函数；基于所述损失函数，通过反向传播算法迭代更新所述神经网络的网络参数及所述模型参数，直至训练收敛；步骤3，基于训练完成的所述源域全寿命温度时空分布重构模型，在源域温度场景下对锂电池温度场进行重构，获得源域下锂电池运行过程中的温度时空变化；步骤4，将训练完成的所述源域全寿命温度时空分布重构模型作为目标域全寿命温度时空分布重构模型，并利用目标域采集的BMS监测数据对所述目标域全寿命温度时空分布重构模型进行训练；步骤5，基于训练完成的所述目标域全寿命温度时空分布重构模型，在目标域温度场景下对锂电池温度场进行重构，获取目标域下锂电池运行过程中的温度时空变化。

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