通过分区等效热生成电阻建模技术，实现了对大规模叶片电池中非均匀温度场的快速重建

《eTransportation》：Fast reconstruction of non-uniform temperature fields in large-scale blade battery enabled by partitioned equivalent heat generation resistance modeling

针对大尺寸刀片电池运行中温度分布不均的问题，提出基于等效热生成内阻的分区热模型，结合热平衡法建立微分方程，实验验证表明模型可在1秒内预测温度分布，误差小于1.88°C，有效提升电池热管理精度。

　　随着电动汽车的快速发展，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、长循环寿命和低自放电特性，已成为首选的电源方案。然而，随着电池尺寸的增大，电池组的结构和性能也面临新的挑战，尤其是温度分布的不均匀性问题。这种温度不均匀性不仅影响单个电池的性能和寿命，还可能威胁电池组的安全性。为了应对这一问题，研究人员提出了多种热模型和温度估算方法，以提高对电池温度分布的预测精度和实时性。

在实际应用中，电池的热管理至关重要。由于电池的结构特点，特别是大尺寸电池的长宽厚比例不协调，导致电池内部的热生成和热传递过程存在显著的不均匀性。这不仅影响电池的温度分布，还可能引发局部的过热现象，进而影响电池的寿命和安全性。因此，开发一种能够准确估算电池温度分布的模型，成为当前研究的重点。现有的热模型主要分为集中式模型和分布式模型，集中式模型假设电池内部的热生成是均匀的，适用于小型电池，但在大尺寸电池中则无法满足实际需求。分布式模型则考虑了电池不同区域的热生成差异，从而实现更精确的温度分布预测。

然而，分布式模型在实际应用中仍然存在一定的局限性。一方面，模型的计算复杂度较高，难以满足实时估算的要求；另一方面，模型参数的获取和校准过程较为繁琐，需要大量的实验数据支持。此外，电池的热生成过程涉及多种因素，如电池的电化学反应、电流密度分布、荷电状态（SOC）和充放电条件等，这些因素的相互作用使得温度估算变得更加复杂。因此，研究人员致力于开发一种能够兼顾计算效率和预测精度的热模型，以应对大尺寸电池的温度分布问题。

在这一背景下，本文提出了一种基于非均匀热生成的简化多节点热模型。该模型通过将电池划分为多个区域，并将每个区域视为一个节点，利用热传递过程来估算电池的温度分布。同时，模型还考虑了电池终端连接件（如电池极柱）对热传递的影响，从而提高预测的准确性。此外，模型还引入了等效热生成内部电阻的概念，使得热生成过程与电池的电化学反应和温度变化密切相关。通过实验验证，该模型能够在短时间内准确估算大尺寸电池的温度分布，并在不同的环境条件下保持较高的预测精度。

为了验证该模型的有效性，本文进行了多种实验。首先，通过热物理性质测试，获取电池的比热容、热导率等基本热参数。其次，通过多阶段充放电测试，识别不同区域的等效内部电阻。最后，通过稳态和动态运行条件测试，验证模型在不同工况下的预测能力。实验结果表明，该模型能够有效预测大尺寸电池的温度分布，并在稳态条件下，最大实时误差控制在0.8°C以内；在动态条件下，误差控制在1.35°C以内。在低温或高电流条件下，误差分别为1.88°C和1.35°C。这些结果表明，该模型在不同工况下均具有较高的预测精度，能够为大尺寸电池的温度监测和管理提供有力支持。

此外，本文还探讨了现有热模型的局限性。集中式模型虽然计算简单，但无法准确反映电池的温度分布；分布式模型虽然能够考虑不同区域的热生成差异，但计算复杂度较高，难以满足实时估算的要求。因此，本文提出了一种新的等效热生成内部电阻方法，结合热平衡方法，构建了一个适用于大尺寸电池的热模型。该模型不仅能够准确估算电池的温度分布，还能够提高预测的实时性，从而为电池的热管理提供新的思路。

为了进一步提高模型的准确性，本文还采用了独立参数识别方法。由于热模型涉及大量的参数，无法一次性进行全部参数的识别，因此，本文通过分步骤的方式，逐步获取和校准模型参数。这种方法不仅简化了参数识别过程，还提高了模型的准确性。通过实验验证，该模型在不同工况下的预测能力得到了验证，特别是在稳态和动态条件下，模型的预测精度较高。

综上所述，大尺寸电池的发展趋势带来了新的挑战，尤其是温度分布的不均匀性问题。为了应对这一问题，本文提出了一种基于非均匀热生成的简化多节点热模型，该模型能够有效预测大尺寸电池的温度分布，并在不同工况下保持较高的预测精度。该模型不仅能够提高电池的热管理能力，还能够为大尺寸电池的应用提供新的思路和方法。未来的研究将进一步优化该模型，提高其计算效率和预测精度，以满足实际应用的需求。