1.一种基于非线性电热模型的动力电池双温度估计方法，其特征在于，所述方法包括：Step1：建立动力电池的非线性电热模型；

T T

其中，xk＝[x1,k,x2,k]＝[Tc,k,Ts,k]为状态变量，Tc,k和Ts,k分别表示k时刻的电池核心T温度和表面温度，uk＝[Qgen,k,Te,k]为k时刻的输入矩阵，Qgen表示电池核心的发热功率；Te,k表示k时刻的环境温度， 表示未知但有界的扰动噪声； 表示未知但有界的测量噪声；A、B为系统的参数矩阵；yk+1为输出变量，函数h(xk+1)为非线性电热模型的测量函数；

Step2：利用Stirling插值将动力电池的非线性电热模型中的测量函数展开，构建动力电池的线性电热模型；

Step3：获取动力电池正常工作状态下的核心温度和表面温度，确定动力电池的温度状态约束条件；

Step4：根据Step2构建的线性电热模型和Step3确定的温度状态约束条件，确定带温度状态约束条件的动力电池线性电热模型，并根据带温度状态约束条件的动力电池线性电热模型获取k时刻状态变量xk；

Step5：根据k时刻状态变量xk得到对应的全对称多胞体集合Zk，根据k时刻状态变量xk对应的全对称多胞体集合Zk构建k+1时刻状态变量预测集对应的全对称多胞体集合Step6：根据k+1时刻的输出变量构建k+1时刻的带状空间Sk+1，根据k+1时刻线性化后的测量方程，将测量过程线性化误差融入带状空间Sk+1；

Step7：对k+1时刻状态变量预测集的全对称多胞体集合 与带状空间Sk+1求交集得到k+1时刻包含状态变量xk+1的全对称多胞体集合Zk+1，根据k+1时刻包含状态变量xk+1的全对称多胞体集合Zk+1得到电池核心温度和表面温度的估计区间，完成对动力电池双温度的估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非线性电热模型的测量函数h(xk+1)为：其中，x1,k+1表示k+1时刻的电池核心温度；x2,k+1表示k+1时刻的电池表面温度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Step2包括：利用Stirling插值将非线性电热模型中的测量方程展开为：其中， H.O.T2是Stirling插值展开的高阶误差项，用区间进行包裹表示为H.O.T2＝[Δhmin(xk+1),Δhmax(xk+1)]，即为测量过程线性化误差；l为步长， n为状态变量xk的维数， 是k+1时刻的状态预测估计值；

构建动力电池的线性电热模型为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述Step3获取动力电池正常工作状态下的核心温度和表面温度，确定动力电池的温度状态约束条件，包括：动力电池工作在正常工况下，核心温度Tc满足M1℃≤Tc≤M2℃；核心温度和表面温度之间存在差值，差值稳定在m℃±ε℃范围内，即m‑ε℃≤Tc‑Ts≤m+ε℃；

确定系统的状态约束：

将系统的状态约束写成式(7)的形式：

||f(xk)||≤ζ,f(xk)＝Dk‑Fkxk           (7)其中，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Step4包括：确定带温度约束条件的动力电池线性电热模型：其中, ζk+1∈<0,ζ·Ip×d>，p为输出变量的维数，d为Dk+1的维数；

根据带温度状态约束条件的动力电池线性电热模型获取k时刻电池核心温度和表面温度，确定k时刻的状态变量xk。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述Step5包括：构建k时刻状态变量xk对应的全对称多胞体集合Zk；

设置初始化状态变量x0对应的全对称多胞体 代表初始时刻对应全m

对称多胞体的中心点， 代表初始时刻对应全对称多胞体的形状矩阵，B为m个单位区间[‑

1 ,1]构成的单位盒子；假设k时刻的状态变量xk对应的全对称多胞体构建k+1时刻状态变量预测集对应的全对称多胞体集合其中，W为扰动噪声对应的全对称多胞体的生成矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述Step6包括：利用DC规划，测量函数h(xk+1)可由两个凸函数之差近似表示：h(xk+1)＝g1(xk+1)‑g2(xk+1)               (12)其中，

根据凸函数特点构建函数：

其中， u1和u2分别为g1(xk+1)和g2(xk+1)在 的次梯度，表达式如下：

根据上述表达式，代入到h(xk+1)＝g1(xk+1)‑g2(xk+1)中得到：其中， 为h(xk+1)的第i个函数的线性化部分，i＝

1,2,3…,p表示可能的维度；用区间表示为：根据k+1时刻的输出变量构建k+1时刻的带状空间Sk+1：将测量过程线性化误差融入带状空间Sk+1，得到：其中，

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述Step7包括：将k+1时刻状态变量预测集的全对称多胞体集合 拆分成n个带状空间Sj′的交集，结合带状空间Sk+1，得到n+1个带状空间Sj,j＝1,2,…,n+1：k+1时刻状态变量预测集的全对称多胞体集合 与带状空间Sk+1的交集可以表示为：其中，Sj为第j个带状空间，Z′j为其余n个带状空间构成的全对称多胞体；

采用全对称多胞体Zk+1包裹Sj与Z′j的交集，选取体积最小的全对称多胞体作为k+1时刻包含状态变量xk+1的全对称多胞体集合Zk+1，即其中

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述Step1包括：根据动力电池放电过程的电化学机理，建立动力电池等效电路，根据电池等效电路得到如下方程：其中，R1和Cp1分别为动力电池的电化学极化内阻和电容，R1和Cp1二者并联后两端的电压是U1；R2和Cp2分别为动力电池的浓差极化电阻和电容，R2和Cp2二者并联后两端的电压是U2；I为放电电流；

根据动力电池产热原理，建立动力电池的热模型：其中，Ts与Tc分别表示电池表面温度和电池核心温度，Te表示环境温度；Cs与Cc分别表示电池内部材料的热容系数和电池表面的热容系数；Rc表示电池核心与表面之间的热阻；Ru表示电池表面与冷却空气之间的对流电阻；Qgen＝I(Uoc‑U)＝I(RoI+U1+U2)表示电池核心的发热功率，Ro为动力电池内阻，Uoc为电池内部电源，U为电池两端电压；

以发热功率Qgen和环境温度Te为输入，电池核心温度Tc和表面温度Ts为状态，经离散化处理后，建立动力电池的非线性电热模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据动力电池热模型得到参数矩阵A、B分别的表达式：