技術特征：

1.一種固體氧化物燃料電池電堆內部溫度分布的預測方法，其特征在于，該預測方法包括下列步驟：

(a)將固體氧化物燃料電池SOFC電堆進行有限元處理，即將該電堆劃分為若干個串聯的相同動態特性的單電池片，且每個所述單電池片沿著氣體流向分為多個節點，利用物理守恒定律對所述電堆進行動態建模得到所述節點的多個非線性模型；

(b)將所述非線性模型線性化處理后得到線性化模型，將所述電堆的總電流，入口氫氣流量和入口空氣流量作為輸入，對比每個所述節點輸出的空氣層溫度和固體層溫度經過所述非線性化模型與線性化模型在階躍擾動下的動態響應結果，二者結果相同，由此驗證所述線性化處理的合理性；

(c)將所述線性化模型離散化得到所述電堆在不同時刻的狀態估計變量和測量信號，將該狀態估計變量和測量信號應用到卡爾曼濾波觀測器中計算出所述觀測器中的參數矩陣，預設所述單電池片中每個所述節點的固體層和空氣層的溫度作為狀態初值，通過遞推迭代計算到每個時刻所述電堆內部的溫度，由此實現所述電堆內部溫度的預測。

2.如權利要求1所述的預測方法，其特征在于，步驟(a)中，在所述有限元處理中所述電堆滿足下列特性：

(I)所述氣體為理想氣體，

(II)所述電堆與外界是隔熱，

(III)每個所述節點的電勢相等，

(IV)所述氣體的流出節點的溫度和摩爾分數等同于該節點內相應的溫度和摩爾分數，

(V)沿所述氣體的氣流方向，上一個所述節點的輸出等于下一個所述節點的輸入。

3.如權利要求1或2所述的預測方法，其特征在于，步驟(a)中，所述多個節點優選采用5個節點。

4.如權利要求1-3任一項所述的預測方法，其特征在于，步驟(a)中，所述動態建模的模型優選采用二階溫度模型，其中，該模型中包括每個所述節點的氫氣摩爾分數子模型、空氣摩爾分數子模型、空氣層溫度子模型、固體層溫度子模型和電化學子模型。

5.如權利要求1-4任一項所述的預測方法，其特征在于，步驟(b)中，所述線性化處理優選采用泰勒級數展開的方法，保留展開后的線性化部分，舍棄高階項。

6.如權利要求1-5任一項所述的預測方法，其特征在于，步驟(b)中，所述階躍擾動優選采用電堆電流5A、電堆陽極入口氣體流量20％、電堆陰極入口氣體流量20％的階躍擾動。

7.如權利要求1-6任一項所述的預測方法，其特征在于，步驟(c)中，所述卡爾曼濾波觀測器優選采用下列表達式，其中，是所述電堆k時刻的內部溫度狀態估計值，是第k-1時刻到第k時刻的最優預測項，是修正項，K_k是第k時刻的濾波增益，Z_k是k時刻所述電堆的測量信號，H是所述電堆的測量矩陣，

${\hat{X}}_k={\hat{X}}_{k/k-1}+K_k(Z_k-H{\hat{X}}_{k/k-1}).$