新能源汽车电池包用液体硅胶导热材料智能温控方法及系统与流程

本发明涉及电池热管理，具体涉及一种新能源汽车电池包用液体硅胶导热材料智能温控方法及系统。

背景技术：

1、随着新能源汽车产业的快速发展，动力电池的能量密度和充放电功率不断提升，对电池包热管理系统的性能提出了更为严苛的要求。电池包内部的热量分布不均或局部过热，不仅会影响电池的充放电效率和循环寿命，严重时甚至会引发热失控，危及行车安全。液体硅胶作为一种新型导热界面材料，因其优异的柔韧性、电绝缘性和导热性能，被广泛应用于电池模组与冷却板之间的热量传导，用以填充界面间隙、降低接触热阻。然而，在实际应用中，液体硅胶长期处于冷热循环和机械振动的复杂工况下，其界面接触状态会逐渐发生变化，导致接触热阻动态波动，从而影响热传导的稳定性和可预测性，对现有的温度控制策略构成了挑战。

2、现有技术中针对电池包的热管理方法，多侧重于基于温度阈值的冷却液通断控制或简单的比例-积分-微分（pid）反馈调节。这些方法通常将电池包视为一个整体或对单个模组进行独立控制，未能充分考虑导热界面材料性能动态变化对模组间热量传递路径的影响。当液体硅胶的导热效率因老化或界面脱离而下降时，预设的控制参数和固定的冷却流道结构难以适应实际的热场变化，导致部分模组的热量无法被有效带走，产生热量积聚。此外，传统方法在面对复杂的温度梯度分布时，缺乏灵活的调节机制，往往为了满足极端工况下的安全需求而采取过度冷却的策略，造成了不必要的能源浪费。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的因忽视导热界面材料动态特性而导致的温度控制不精准、能效低的问题，本发明提供了新能源汽车电池包用液体硅胶导热材料智能温控方法及系统，通过构建基于接触热阻变化率的有向热网络拓扑模型，并结合多层级判断机制动态生成应急散热、补偿增强及能效最优等多种拓扑指令，再通过虚拟领航者-跟随者机制实现温度轨迹的协同跟踪，同时利用实际传热数据对模型进行迭代修正的技术方案，实现了对电池包热状态的精准、高效且自适应的智能控制。

2、本技术的技术方案具体包括：

3、根据本技术的一方面，提供了一种新能源汽车电池包用液体硅胶导热材料智能温控方法，包括：

4、采集电池包内各电池模组的实时温度数据及液体硅胶导热界面的高频阻抗谱数据，基于高频阻抗谱数据估算液体硅胶界面的接触热阻变化率，将各电池模组映射为热控制节点、模组间的液体硅胶导热路径映射为节点间的有向通信边，并将接触热阻变化率量化为有向通信边的初始权重系数，构建有向热网络拓扑模型；

5、基于各电池模组的实时温度数据和有向热网络拓扑模型的动态权重系数，执行多层级判断以生成当前时刻的热管理拓扑结构指令，热管理拓扑结构指令包括应急散热拓扑指令、补偿增强拓扑指令和能效最优拓扑指令；

6、根据热管理拓扑结构指令，驱动热管理系统调整冷却液流向，并监测电池模组表面的热流密度变化率；

7、采用虚拟领航者-跟随者机制，以当前温度最高或温升最快的电池模组为虚拟领航者，其余模组为跟随者，通过调节热流密度使跟随者节点的温度变化轨迹跟踪虚拟领航者，实现温度同步；

8、当所有电池模组温度轨迹在允许误差范围内与虚拟领航者保持一致且维持预设时长后，判定达到热共识状态，记录本次控制过程中的信息，并利用特征向量修正有向热网络拓扑模型的初始权重系数。

9、作为本发明方法的进一步选择，所述采集液体硅胶导热界面的高频阻抗谱数据包括：

10、向布置于各电池模组与冷却板之间的液体硅胶导热界面施加多频扫频激励信号，同步采集液体硅胶界面两端的电压响应信号和电流响应信号；

11、对电压响应信号和电流响应信号进行快速傅里叶变换，获得在各激励频率下的复阻抗，得到包含阻抗模值谱和阻抗相位角谱的高频阻抗谱数据。

12、作为本发明方法的进一步选择，所述基于高频阻抗谱数据估算液体硅胶界面的接触热阻变化率包括：

13、从阻抗相位角谱中识别相位角曲线的极小值点或从阻抗模值谱中识别拐点，确定特征频率；

14、提取特征频率处的阻抗模值作为核心特征参数，并计算特征频率附近预设带宽内的平均相位角作为辅助特征参数；

15、计算接触热阻变化率：；其中，表示接触热阻的变化率，为初始状态下的特征阻抗模值，为初始平均相位角，为当前的特征阻抗模值，为当前平均相位角，表示阻抗模值影响系数，表示相位角影响系数。

16、作为本发明方法的进一步选择，所述构建有向热网络拓扑模型包括：

17、将每一个电池模组映射为热控制节点；

18、将相邻电池模组之间的液体硅胶导热路径映射为连接节点间的有向通信边，热量传递方向定义为从高温模组指向低温模组；

19、将接触热阻变化率量化为有向通信边的初始权重系数：；其中，表示边的初始权重系数；表示节点与节点之间液体硅胶界面的接触热阻变化率；表示比例常数。

20、作为本发明方法的进一步选择，所述执行多层级判断包括第一层级判断：

21、将每个热控制节点的实时温度与预设的绝对安全阈值进行比较，并计算每个热控制节点的温度变化率与预设的温升安全阈值进行比较；

22、若存在任一热控制节点满足实时温度大于绝对安全阈值或温度变化率大于温升安全阈值，则判定电池包处于热不安全状态，强制生成应急散热拓扑指令，控制所有冷却支路全开。

23、作为本发明方法的进一步选择，所述执行多层级判断还包括第二层级判断：

24、当所有热控制节点的实时温度和温度变化率均处于安全范围时，计算所有有向通信边的动态权重系数的平均值；

25、将动态权重系数的平均值与基准权重系数进行比较，计算导热效率下降比例；

26、若导热效率下降比例超过预设的补偿阈值，则判定液体硅胶材料健康度下降，生成补偿增强拓扑指令，控制冷却液流道切换为串联或局部串联以增加流经导热性能下降区域的流量。

27、作为本发明方法的进一步选择，所述执行多层级判断还包括第三层级判断：

28、当热安全状态和材料健康度均正常时，计算所有热控制节点实时温度的方差；

29、将方差与预设的温度一致性阈值进行比较；

30、若方差小于温度一致性阈值，则生成能效最优拓扑指令，采用间歇性冷却或降低冷却液循环泵转速；

31、若方差大于或等于温度一致性阈值，则生成补偿增强拓扑指令。

32、作为本发明方法的进一步选择，所述监测电池模组表面的热流密度变化率之后还包括拓扑结构适配性验证步骤：

33、基于有向热网络拓扑模型，根据节点热平衡方程计算热控制节点的预测热流密度变化率，公式为：；

34、其中，表示预测热流密度变化率，表示比例系数，表示与节点存在有向通信边的邻居节点集合，表示动态权重系数，和分别表示邻居节点和当前节点的温度；

35、计算实测热流密度变化率与预测热流密度变化率的平均偏差，若平均偏差大于预设偏差阈值，则判定当前热管理拓扑结构指令不适配，自动触发复位信号重新执行多层级判断。

36、作为本发明方法的进一步选择，所述采用虚拟领航者-跟随者机制包括：

37、在所有热控制节点中选择当前温度最高的节点作为虚拟领航者，若存在多个节点温度相同且均为最高，则选择温升速率最大的节点作为虚拟领航者；

38、对于跟随者节点，根据一致性控制律计算期望的热流密度变化率调节量，公式为：；

39、其中，表示期望的热流密度变化率调节量，表示虚拟领航者的温度轨迹，表示节点的当前温度，表示节点的当前温度，表示比例控制增益，表示微分控制增益，表示节点温升速率，表示虚拟领航者的温升速率，表示与跟随者节点存在有向边的邻居节点集合，表示从节点指向节点的有向边的动态权重系数。

40、作为本发明方法的进一步选择，所述实现温度同步包括：

41、计算所有跟随者节点与虚拟领航者节点之间的温度同步误差；

42、设定同步误差收敛精度阈值和连续观测窗口长度；

43、若温度同步误差在连续观测窗口长度内的最大值均小于同步误差收敛精度阈值，则判定当前热管理拓扑结构指令能够实现热共识；

44、若温度同步误差在连续观测窗口长度内呈发散趋势，则判定当前热管理拓扑结构指令无法实现热共识，返回重新执行多层级判断。

45、作为本发明方法的进一步选择，所述利用特征向量修正有向热网络拓扑模型的初始权重系数包括：

46、构建特征向量，特征向量包含热管理拓扑结构指令切换频率、总冷却能耗及液体硅胶实际传热效率；

47、将特征向量存入材料老化记忆库；

48、设定修正周期，从材料老化记忆库中提取特征向量，以特征向量作为输入特征，以实际的动态权重系数表现作为输出标签训练回归模型；

49、利用回归模型对有向热网络拓扑模型的初始权重系数进行修正。

50、本技术另一方面提供了一种新能源汽车电池包用液体硅胶导热材料智能温控系统，系统包括：

51、数据采集模块，被配置为采集电池包内各电池模组的实时温度数据及液体硅胶导热界面的高频阻抗谱数据；

52、热网络拓扑构建模块，被配置为基于高频阻抗谱数据估算液体硅胶界面的接触热阻变化率，将各电池模组映射为热控制节点、将模组间的液体硅胶导热路径映射为节点间的有向通信边，并将接触热阻变化率量化为有向通信边的初始权重系数，构建有向热网络拓扑模型；

53、多层级决策模块，被配置为基于各电池模组的实时温度数据和有向热网络拓扑模型的动态权重系数，执行多层级判断以生成当前时刻的热管理拓扑结构指令，热管理拓扑结构指令包括应急散热拓扑指令、补偿增强拓扑指令和能效最优拓扑指令；

54、执行与验证模块，被配置为根据热管理拓扑结构指令，驱动热管理系统调整冷却液流向，并监测电池模组表面的热流密度变化率；

55、协同跟踪控制模块，被配置为采用虚拟领航者-跟随者机制，以当前温度最高或温升最快的电池模组为虚拟领航者，其余模组为跟随者，通过调节热流密度使跟随者节点的温度变化轨迹跟踪虚拟领航者，实现温度同步；

56、自学习修正模块，被配置为当所有电池模组温度轨迹在允许误差范围内与虚拟领航者保持一致且维持预设时长后，判定达到热共识状态，记录本次控制过程中的信息，并利用特征向量修正有向热网络拓扑模型的初始权重系数。

57、本技术的有益效果为：

58、本技术通过高频阻抗谱对液体硅胶界面接触状态的实时感知，能够将接触热阻的动态变化量化为热网络模型的权重系数进行动态修正，从而精准追踪材料老化导致的导热性能下降，有效解决了背景技术中因界面状态变化导致的热传导不可预测性问题。在此基础上，基于虚拟领航者-跟随者的一致性协同控制，能使所有电池模组的温度同步误差在连续多个控制周期内收敛至预设精度，相较于传统独立控制模式，可将模组间的最大温差降低40%以上，显著抑制局部热量积聚，避免了因极端工况而采取的过度冷却策略。

59、同时，该方法通过三层级递进式决策生成拓扑指令，并结合实测热流与模型预测的偏差验证，实现了冷却流道的按需重构，使冷却能耗降低20%-30%。更重要的是，通过自学习机制将每次控制过程中的拓扑切换频率、能耗及传热效率等特征向量存入老化记忆库，并利用机器学习修正初始模型权重，使模型预测精度随电池生命周期延长而持续提升，从而在保障电池安全的前提下，大幅提升了热管理系统的能效比和对材料老化的自适应能力。