一种新能源电池组的智能温控系统的制作方法

本发明涉及电池温控，更具体地说，本发明涉及一种新能源电池组的智能温控系统。

背景技术：

1、新能源电池组作为电动汽车的核心部件，其工作温度直接影响电池组的安全性，在电池组的充放电过程中，不同位置的电芯因散热条件、冷却流道布局、电流分布不均匀以及热聚集效应等因素，会产生较大的温度差异，当温度过高时容易引发热失控，当温度过低时容易导致容量衰减和功率下降，因此，需要对电池组的工作温度进行精准且智能的温控管理。

2、参考公开号为cn120999197a的专利申请公开了一种新能源电池组的智能温控系统，包括：感知模块，用于实时采集电池组单体与模组的动态温度场数据；解析模块，用于接收电池组单体与模组的动态温度场数据，融合历史温控数据构建温度变化预测模型，解析当前接收的动态温度场数据以预判未来预设时间区间内标准化温度特征参数的预测值并输出；其通过实时精准获取电池温度信息，融合历史数据构建预测模型提前预判未来温度变化，结合电池老化程度、用户快充及续航需求合理设定温控优先级；

3、现有的新能源电池组温控系统通常采用对电池组内数据整体式采集和分析的方式，由于电池组内电芯数量较多、位置分布密集且热特性差异较大，使得整体式采集的数据量会十分庞大，增大了单次数据分析的工作负担，并且由于不同位置的电芯在散热条件、冷却流道布局等方面存在差异，使得整体式采集分析的方式会忽略不同个体的细微差异，从而导致电池组温控决策与实际热需求不匹配，降低了智能温控的准确性。

4、鉴于此，本发明提出一种新能源电池组的智能温控系统以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种新能源电池组的智能温控系统，应用于智能温控器，包括：

2、电池划分模块，用于提取电池组的结构特征和位置特征，以结构特征为形态划分依据，以位置特征为空间划分依据，将电池组划分为电池单元；

3、数字建模模块，用于获取电池单元的多维温控数据，根据结构特征构建虚拟结构模型，并将虚拟结构模型与多维温控数据进行融合映射，构建数字电池模型；

4、参数预测模块，用于基于时段规划准则，确定目标时段，并通过时序参数预测模型预测出数字电池模型在目标时段的温度参数，温度参数包括温度峰值、温度谷值、温变速率和维稳时长占比；

5、状态模拟模块，用于将目标时段的温度参数导入数字电池模型，设定仿真模拟机制，模拟出电池单元在目标时段的温控状态；

6、温控执行模块，用于根据温控状态从电池单元中识别出失控单元，并对失控单元进行时序分析，制定智能温控措施。

7、进一步的，结构特征包括几何尺寸特征、电芯排布特征、电芯间距特征和冷却流道特征；位置特征包括电池组基准坐标和电芯中心坐标。

8、进一步的，电池单元的划分方法为：

9、将电池组内具有相同结构特征的电芯归为一个结构族，获得b个结构族；

10、通过欧氏距离公式逐一计算出a个电芯中心坐标至电池组基准坐标之间的欧氏距离，并将欧氏距离进行归一化处理，获得a个相对位置权重；

11、以相对位置权重为划分基准，在同一个结构族内，通过k-means聚类算法将b个结构族内处于同一个权重级别的电芯划分为一个电池单元，获得c个阵列分布的电池单元。

12、进一步的，多维温控数据包括表面温度、内部温度、工作电压、充放电电流和内部电阻；

13、数字电池模型的构建方法为：

14、以单个电芯的结构特征为基础，通过三维建模技术构建出单个电芯的三维电芯模型，并按照电芯实际的空间位置关系，将属于同一个电池单元的三维电芯模型有序拼接，生成虚拟结构模型；

15、在电池单元上建立一个空白数据集，在空白数据集内设置数量与电芯的数量一致的数据槽位，并将c个电池单元中的多维温控数据逐一填充至空白数据集的数据槽位内，生成温控数据集；

16、通过数字孪生技术在虚拟结构模型与温控数据集之间建立两个单向传输的映射通道，并在两个映射通道上均设置出时钟同步的时间轴，将虚拟结构模型融合映射为数字电池模型。

17、进一步的，时段规划准则为：温升占比与第一权重因子成反比关系，温降占比与第二权重因子成反比关系。

18、进一步的，目标时段的确定方法为：

19、通过电池管理系统分别查询出电池组的额定温度区间和最佳温度值，将额定温度区间的最小值和最大值分别记为温度下限值和温度上限值，将温度上限值与最佳温度值作差后，计算出温升幅值，并将最佳温度值与温度下限值作差后，计算出温降幅值；

20、将温度上限值与温度下限值作差后，计算出温度跨度，并将温降幅值和温升幅值分别与温度跨度相除后，计算出温降占比和温升占比；

21、通过数据库分别查询出电池组的温度出现一个温降幅值变化和出现一个温升幅值变化的平均时长，记为温降时长和温升时长；

22、将温降占比作为第二权重因子，将温升占比作为第一权重因子，并对温降时长和温升时长进行加权求和求平均，计算出时段时长；

23、以当前时刻为起点，沿时间线向后推迟一个时段时长后标记出终点，并将起点至终点之间的时段记为目标时段。

24、进一步的，温控状态包括温度可控状态、升温失控状态和降温失控状态；

25、仿真模拟机制为：以单次模拟一个时刻组为标准进行仿真模拟。

26、进一步的，温控状态的模拟方法为：

27、将目标时段的时长与维稳时长占比进行比较，计算出动态时长，并将目标时段的时长与动态时长相除后，计算出时长倍数；

28、当时长倍数为整数时，以动态时长的时长跨度为标准，将目标时段划分为d个时刻组；

29、当时长倍数不为整数时，以连续两个时刻的时长为一个缩减幅度，不断缩小动态时长，直至缩减后的动态时长的时长倍数为整数时，以缩减后的动态时长的时长跨度为标准，将目标时段划分为d个时刻组；

30、将d个时刻组内所有时刻的温度峰值、温度谷值、温变速率和维稳时长占比分别汇总，形成d个模拟数据集合，并按照时间的先后顺序，将d个模拟数据集合导入数字电池模型中，模拟出数字电池模型在d个时刻组的温度值；

31、以时间为横轴，以温度值为纵轴，绘制出包含温度分布曲线的温度分布图，并在温度分布图中绘制出温度下限值对应的下边界线和温度上限值对应的上边界线；

32、以一个时刻组对应一个时刻曲线为标准，将温度分布曲线划分为d个时刻曲线，并观察d个时刻曲线与下边界线和上边界线的位置关系；

33、当时刻曲线全部位于下边界线和上边界线之间时，温控状态为可控状态；当部分时刻曲线位于下边界线的下方，且部分时刻曲线位于下边界线和上边界线之间时，温控状态为降温失控状态；当部分时刻曲线位于上边界线的上方，且部分时刻曲线位于下边界线和上边界线之间时，温控状态为升温失控状态；

34、当时刻曲线同时位于上边界线的上方、下边界线和上边界线之间，以及下边界线的下方时，若最后一个时刻的温度值位于上边界线的上方，温控状态为升温失控状态；若最后一个时刻的温度值位于下边界线的下方，温控状态为降温失控状态；若最后一个时刻的温度值位于下边界线和上边界线之间，温控状态为可控状态。

35、进一步的，失控单元识别时，统计出电池单元在目标时段内温控状态为可控状态的数量，将可控状态的数量与目标时段内所有时刻的数量相除后，计算出可控占比，并将可控占比小于预设的可控阈值的电池单元记为失控单元，获得e个失控单元。

36、进一步的，智能温控措施的制定方法为：

37、按照时间的先后顺序，逐一将e个失控单元中d个时刻组的温控状态依次排列，形成状态队列；

38、以失控单元中电芯的电芯中心坐标为基准，筛选出为失控单元提供加热升温功能的加热系统和提供冷却降温功能的冷却系统；

39、当时刻组的温控状态为升温失控状态时，智能温控器制定出控制冷却系统执行冷却降温指令的时刻措施；当时刻组的温控状态为降温失控状态时，智能温控器制定出控制加热系统执行加热升温指令的时刻措施；

40、遍历状态队列中d个时刻组的温控状态，生成d个时刻措施，并将d个时刻措施依次排列汇总后，制定出智能温控措施。

41、本发明一种新能源电池组的智能温控系统的技术效果：

42、本发明通过结构特征和位置特征将一体式的电池组划分为零散的电池单元，并将电池单元与多维温控数据融合映射为数字电池模型的方式，一方面能够将整体式的电池组进行化整为零操作，减少电池单元中相关数据的采集量，另一方面结合数字孪生技术也能够对电池组中局部位置的温控模拟分析提供独立且精确的位置定位作用，避免了电池组整体分析时所存在的位置定位不准的现象，也确保了电池组中不同位置的电芯可以保持独立的温控分析状态，提高了电池组智能温控分析结果的准确性。