基于多源数据融合的电池冷却液智能调配与组分优化方法与流程

本技术属于电池智能管理，具体涉及一种基于多源数据融合的电池冷却液智能调配与组分优化方法。

背景技术：

1、电池热管理系统中，冷却液的导热性能与粘度的配比特性直接决定了散热效率与泵送能耗的平衡关系，如何根据电池实时热负荷状态动态调整冷却液组分配比以实现综合最优的冷却性能是当前面临的核心挑战。

2、常见的电池冷却液优化方法一般采用固定配方的纳米流体或基于专家经验的多原液预混方案，但这些方法均无法根据电池运行工况的实时变化进行组分动态调整。固定配方方案忽视了电池热负荷在不同工况下的显著差异，导致冷却液性能与实际散热需求之间存在难以弥合的偏差；而缺乏数据融合机制的多原液方案则无法准确感知电池的实时热负荷状态，其组分配比调整缺乏必要的工况依据，难以实现冷却效率与能耗控制的最优平衡。

3、如何建立工况感知与组分优化之间的闭环联动机制，根据电池实时热负荷动态计算并调整冷却液组分配比，成为电池热管理领域亟待解决的关键难题。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于多源数据融合的电池冷却液智能调配与组分优化方法，可以有效解决上述背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、本发明提供一种基于多源数据融合的电池冷却液智能调配与组分优化方法，包括：

4、通过多源数据融合模块采集电池温度、电流、电压及环境温度的多维传感器数据，采用加权融合算法对所述多维传感器数据进行预处理与深度融合，生成反映电池实时热负荷状态的电池热负荷评估指数，并根据预设阈值将当前热负荷工况划分为不同等级；

5、根据所述当前热负荷工况的等级，从预先构建的冷却液组分性能数据库中筛选出与当前热负荷工况相匹配的候选组分配比范围；其中，所述冷却液组分性能数据库为涵盖纳米颗粒浓度、基础液配比和添加剂含量三个维度的三维参数映射表；

6、以所述候选组分配比范围作为搜索空间约束，调用组分优化算法执行多目标优化计算，所述多目标优化计算的优化目标至少包括冷却效率提升、泵送能耗降低及成本约束，求解输出当前工况下的最优组分配比；

7、通过高精度计量泵和电动比例阀联合控制系统，将多腔室冷却液储液系统中存放的基础液原液、纳米颗粒分散液和功能添加剂原液按照所述最优组分配比进行物理混合与动态调配。

8、进一步地，所述生成反映电池实时热负荷状态的电池热负荷评估指数，具体包括：

9、通过时序对齐模块，将各数据采集通道采集的原始数据在时序对齐模块内部的全局时钟驱动下，按照最近时间戳对齐原则进行重采样处理，以消除因采样频率差异导致的时序错位；

10、通过加权融合算法模块对时序同步后的多维数据进行处理，所述加权融合算法模块包括数据预处理层、动态权重计算层和融合输出层；

11、在所述动态权重计算层，根据各数据采集通道数据的置信度和历史准确率，为各数据采集通道动态计算当前的权重系数；其中，所述置信度的评估指标包括传感器自检状态信号的有效性、数据采集通道数据的变化率是否处于合理物理范围内，以及数据采集通道数据与其他数据采集通道数据的相关性分析结果；当某一数据采集通道的数据被判定为异常时，被判定为异常的所述数据采集通道的置信度被置为0.2，使得被判定为异常的所述数据采集通道经归一化计算后的最终权重降至正常值的20%以下；

12、在所述融合输出层，将各数据采集通道的采集数据值与对应权重系数相乘后求和，生成融合后的电池热负荷评估指数。

13、进一步地，所述冷却液组分性能数据库的建立步骤包括：

14、建立所述三维参数映射表，所述三维参数映射表的第一维度为纳米颗粒浓度，涵盖从百分之零点一至百分之二点零的多个浓度梯度节点；所述三维参数映射表的第二维度为基础液配比，基础液配比定义为水与乙二醇的体积百分比组合，涵盖从纯水至纯乙二醇的多个配比梯度节点；所述三维参数映射表的第三维度为添加剂含量，涵盖从百分之零点零一至百分之一点零的多个含量梯度节点；三个维度的梯度节点交叉组合形成三维参数空间；

15、对所述三维参数空间中的每个组分配比方案，配置对应的性能参数字段，所述性能参数字段至少包括导热系数、动力粘度、冷却效率指数和综合评分。

16、进一步地，所述调用组分优化算法执行多目标优化计算，求解输出当前工况下的最优组分配比，具体包括：

17、所述组分优化算法采用改进型多目标粒子群优化算法或多目标遗传算法进行迭代求解；

18、所述改进型多目标粒子群优化算法在迭代过程中，引入自适应惯性权重调整粒子的飞行速度，当粒子趋近最优解时减小自适应惯性权重，当粒子远离最优解时增大自适应惯性权重；

19、在获得帕累托最优解集后，根据预设的决策策略从所述帕累托最优解集中选择最终实施方案作为所述最优组分配比；其中，所述决策策略采用加权求和法，且所述加权求和法的权重系数根据所述当前热负荷工况的等级动态调整，当热负荷处于高负荷工况等级或极高负荷工况等级时，冷却效率目标的权重系数设置为最高值。

20、进一步地，所述通过高精度计量泵和电动比例阀联合控制系统进行物理混合与动态调配，具体包括：

21、所述高精度计量泵安装于多腔室冷却液储液系统的各储液腔室的出口管路上，高精度计量泵的响应时间不超过100毫秒，高精度计量泵的计量精度控制在±0.5%以内；所述高精度计量泵通过内置的闭环流量反馈控制回路实时校准实际输出流量与设定流量的偏差；

22、所述电动比例阀安装于所述高精度计量泵与混合管路之间的连接管路上，电动比例阀的控制精度控制在±0.3%以内，电动比例阀通过接收脉宽调制控制信号实现阀口开度的连续无级调节；

23、所述高精度计量泵控制基础液原液、纳米颗粒分散液和功能添加剂原液各自的基础流量输出，所述电动比例阀在高精度计量泵控制的基础流量的基础上进行流量微调和补偿，主控单元统一协调输出高精度计量泵的控制信号和电动比例阀的控制信号，以确保基础液原液、纳米颗粒分散液和功能添加剂原液的实际流量比例与所述最优组分配比保持一致。

24、进一步地，所述多腔室冷却液储液系统包含至少三个相互独立的储液腔室，第一储液腔室用于存放由水和乙二醇混合液构成的基础液原液，第二储液腔室用于存放由纳米颗粒均匀分散于基础液原液中形成的纳米颗粒分散液，第三储液腔室用于存放包含缓蚀剂组分、阻垢剂组分和防腐剂组分的功能添加剂原液；各储液腔室均配置独立的电容式液位计和独立的铂电阻温度传感器，以实时监测储液腔室内液面的高度变化和存储原液的温度变化。

25、进一步地，在完成组分配比调整后，还包括反馈修正机制，所述反馈修正机制具体包括：

26、持续监测电池温度变化趋势和热管理系统能耗数据，并计算实际冷却效果与优化目标之间的冷却效率偏差值和能耗偏差值；

27、采用模型预测控制策略，基于历史运行数据建立冷却效果预测模型；其中，以所述电池热负荷评估指数、环境温度传感器采集的环境温度值、冷却液流量传感器采集的冷却液流量值以及当前组分配比作为输入变量，以电池温升速率和系统能耗作为输出变量，冷却效果预测模型结构采用多元线性回归模型；

28、当所述冷却效率偏差值或所述能耗偏差值中任一者超出预设的允许范围时，主控单元自动触发新一轮优化计算流程。

29、进一步地，所述反馈修正机制支持增量式调整策略，每次触发新一轮优化计算流程时，仅在当前配比的基础上进行小幅调整，其中，纳米颗粒浓度的调整步长不超过当前纳米颗粒浓度值的±5%，基础液配比的调整步长不超过当前基础液配比值的±3%，添加剂含量的调整步长不超过当前添加剂含量值的±5%；所述纳米颗粒浓度的调整步长、基础液配比的调整步长和添加剂含量的调整步长的具体数值由所述组分优化算法根据当前冷却效率偏差值和能耗偏差值自动确定。

30、进一步地，所述冷却液组分性能数据库的建立，通过系统性实验测试完成，具体包括：

31、在第一阶段测试中，保持基础液配比和添加剂含量不变，依次测量不同纳米颗粒浓度下的各项性能参数，形成纳米颗粒浓度与性能参数的对应关系曲线；

32、在第二阶段测试中，保持纳米颗粒浓度和添加剂含量不变，依次测量不同基础液配比下的各项性能参数，形成基础液配比与性能参数的对应关系曲线；

33、在第三阶段测试中，保持纳米颗粒浓度和基础液配比不变，依次测量不同添加剂含量下的各项性能参数，形成添加剂含量与性能参数的对应关系曲线；

34、对所述第一阶段测试、第二阶段测试和第三阶段测试获得的离散测量数据点，分别采用三次样条插值方法进行曲线拟合，并将三条拟合曲线在三维参数空间中进行笛卡尔积扩展，以形成完整的三维参数性能映射空间。

35、进一步地，所述从预先构建的冷却液组分性能数据库中筛选出与当前热负荷工况相匹配的候选组分配比范围，具体包括：

36、当所述电池热负荷评估指数处于低负荷工况时，筛选导热系数处于中低范围且动力粘度较低的配比方案作为候选；

37、当所述电池热负荷评估指数处于高负荷工况或极高负荷工况时，筛选导热系数处于中高范围且冷却效率指数较高的配比方案作为候选。

38、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

39、1、本发明实现了工况感知与组分优化的闭环动态联动。本发明通过多源数据融合模块实时采集电池温度、电流、电压及环境温度等多维传感器数据，采用加权融合算法生成反映电池实时热负荷状态的评估指数并划分工况等级，再以此为依据从三维参数性能数据库中筛选候选配比范围并调用优化算法求解最优配比，最终由精密执行机构完成物理混合。整个流程形成了从状态感知、数据库匹配、优化决策到精确执行再到反馈修正的完整闭环，使冷却液组分能够随电池工况的实时变化而动态自适应调整，有效克服了传统固定配方方案无法根据热负荷变化进行调整的根本缺陷。

40、2、本发明实现了冷却效率、泵送能耗与成本约束的多目标综合最优。本发明构建了涵盖纳米颗粒浓度、基础液配比和添加剂含量三个维度的三维参数性能映射空间，采用改进型多目标粒子群优化算法或多目标遗传算法进行迭代求解，将冷却效率提升、泵送能耗降低及成本约束同时纳入优化目标函数体系，并在高负荷工况下优先保障散热能力、在低负荷工况下侧重降低能耗，从而在不同运行场景下均能获得兼顾散热性能、流动经济性与经济成本的综合最优组分配比，解决了传统方法中冷却性能与能耗控制难以平衡的矛盾。

41、3、本发明提升了配比执行精度与系统运行稳定性。本发明通过高精度计量泵与电动比例阀联合控制系统，配合闭环流量反馈控制回路，将计量精度控制在±0.5%以内、比例阀控制精度控制在±0.3%以内，确保各原液实际流量比例与最优配比指令的高度一致。同时，本发明内置模型预测控制驱动的反馈修正机制，持续监测实际冷却效果与预测目标的偏差，当偏差超出允许范围时自动触发增量式调整，使系统长期运行中能够抵御工况波动和参数漂移等扰动，始终保持冷却液组分与实际散热需求的最优匹配状态，有效保障了电池热管理系统的可靠性。