[发明专利]基于回归模型算法的混合热管理系统多目标优化设计方法

说明书

本发明涉及一种基于回归模型算法的混合热管理系统多目标优化设计方法，包括以下步骤：1)确定电池包混合热管理系统的设计参数；2)根据实际车载工况确定每个设计参数的取值范围；3)每个设计参数分别在取值范围内等间隔取值后正交生成多个设计参数的组合；4)对每个设计参数组合进行实验获取目标参数值，并将每个设计参数组合及其对应的目标参数值构成小范围实验测试样本；5)构建神经网络回归模型，进行训练并评估准确率；6)以实际设计过程中的设计参数组合输入到训练好的神经网络回归模型中进行预测；7)根据预测目标参数值进行筛选得到最优的设计参数组合。与现有技术相比，本发明实用性强、可靠度高、权衡热安全性与工作效率。

技术领域

本发明涉及锂离子动力电池热管理技术领域，尤其是涉及一种基于回归模型算法的车载锂离子动力电池包混合热管理系统多目标优化设计方法。

背景技术

锂离子动力电池凭借高比能、低自放电率等优点在3C电子产品、纯电动及混合动力汽车中得到广泛应用，然而，随续航里程、充电速度等要求的不断提升，锂离子动力电池过热安全性问题、电池包内电池单体乃至电池模组间的温度不一致性引发的老化不一致问题也愈发凸显。

为提升热管理系统控温效果，目前采用混合热管理系统，而单一地提升冷却剂流量/速度/相变材料厚度并不能有效缓解过热及温度分布不均等问题，还会使系统功耗、质量、体积等方面增加不必要的成本，因此，对锂离子动力电池混合热管理系统进行优化设计，适度选择混合热管理系统换热介质参量尤为重要。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于回归模型算法的混合热管理系统多目标优化设计方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于回归模型算法的混合热管理系统多目标优化设计方法，用以获得最优车载锂离子动力电池包混合热管理系统设计方案，包括以下步骤：

1)综合考虑热管理控温效果和充电速率，确定电池包混合热管理系统的设计参数；

2)根据实际车载工况确定每个设计参数的取值范围，包括取值的上、下限及取值间隔；

3)每个设计参数分别在取值范围内等间隔取值后正交生成多个设计参数的组合；

4)对每个设计参数组合进行实验获取用以反映控温效果的目标参数值，并将每个设计参数组合及其对应的目标参数值构成小范围实验测试样本；

5)构建神经网络回归模型，以小范围实验测试样本作为输入进行训练并评估准确率，若准确率满足要求，则完成神经网络回归模型的训练；

6)以实际设计过程中的设计参数组合输入到训练好的神经网络回归模型中，进行预测得到对应的预测目标参数值；

7)根据预测目标参数值进行筛选得到最优的设计参数组合，即最优的设计方案。

所述的步骤1)中，电池包混合热管理系统的设计参数包括换热介质流速/流量参数和换热介质结构参数，

所述的设计参数具体为影响热管理控温效果的液冷流道流量Q和相变材料厚度Th以及影响充电速率的快速充电倍率C。

所述的步骤4)中，所述的目标参数包括最高温度T_max和电池组温度标准差TSD。

所述的步骤4)中，最高温度T_max的表达式为：

T_max＝Max(T₁,T₂,…T_n)

其中，T_n为设置在电池上的第n个测点测得的温度。

所述的步骤4)中，电池组温度标准差TSD的表达式为：