基于数字孪生的动力电池设计与管理方法

技术特征：
1.一种基于数字孪生的动力电池设计与管理方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立与电池样品映射的多物理场耦合机理模型，并利用实验数据对多物理场耦合机理模型进行标定；(2)利用活性子空间方法对多物理场机理模型的计算结果数据集进行敏感度分析，筛选出影响电池性能的关键参数作为模型的主控参数；(3)将主控参数作为输入，并将多物理场耦合机理模型的仿真数据集作为训练集，利用仿真结果和神经网络预测结果确定损失函数，建立神经网络高效量化模拟模型；(4)基于神经网络高效模拟模型对电池的性能参数进行快速仿真，将多物理场耦合机理模型中的部分功能与神经网络模型结合，得到能够实现映射物理实体的动力电池孪生模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：其中所述步骤(4)中多物理场耦合机理模型中的部分功能为副反应计算、产热计算、应力计算中的至少一种。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：其中所述步骤(4)中动力电池孪生模型的输入参数是由数据交互系统传输的实际运行数据经过参数辨识得到的。4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于：还包括步骤(6)，具体为：基于动力电池孪生模型，在数字孪生平台上进行需求功能的二次开发，并将功能处理后的结果进行反馈，实现动力电池全生命周期闭环管理。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤(6)中需求功能包括状态估计、容量预测、热失控预警中的至少一种。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：所述步骤(6)中需求功能还包括对实际运行数据进行主控参数辨识。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：所述主控参数辨识的方法遗传算法、差分进化算法、布谷鸟算法中的至少一种。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中的多物理场机理模型是电化学反应模型、热模型、机械应力模型和副反应模型中的至少两种以上的耦合。9.一种利用权利要求1-8任一项所述的基于数字孪生的动力电池设计与管理方法实现的数字孪生动力电池系统，其特征在于，包括：动力电池多物理场耦合机理模型，神经网络高效量化模拟模型、数字孪生云平台、动力电池物理实体、主控参数辨识模块、动力电池云端功能模块。

技术总结
一种基于数字孪生的动力电池设计与管理方法，包括建立与电池样品映射的多物理场耦合机理模型，并利用实验数据对多物理场耦合机理模型进行标定，利用活性子空间方法对多物理场机理模型的计算结果数据集进行敏感度分析，筛选出影响电池性能的关键参数作为模型的主控参数，建立神经网络高效量化模拟模型，能够实现映射物理实体的动力电池孪生模型等步骤，该方法可以降低成本，实现敏捷开发，降低了参数辨识的工作量和盲目性，精度高且保持稳定，也能够实现动力电池的全生命周期闭环控制。能够实现动力电池的全生命周期闭环控制。能够实现动力电池的全生命周期闭环控制。


技术研发人员：杨世春 张正杰 舒唯 林家源 曹瑞 刘新华 徐斌
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2022.04.02
技术公布日：2022/8/26