CAT蓄电池基于自动微分法的平行电池热管理系统统一优化框架
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卡特蓄电池 发布时间：2026-03-29 21:16:42 点击： 次
引言
当前，全球面临日益严峻的能源短缺与环境污染问题。电动汽车（EVs）凭借能耗低、污染小的优势，成为实现节能减排的有效途径。其动力电池组已从铅酸电池、镍氢电池发展为锂离子电池，具有更高的工作电压与能量密度，且循环寿命更长[1]。然而锂离子电池的性能对工作温度同样敏感[2]。温度过高会加速电极老化、降低电池容量并缩短其循环寿命[3]。此外，电动汽车电池组由数百至数千个单体电芯组成，电芯间的温度差异会导致充放电速率不一致，进而造成电池组整体性能衰减[4]。通常，电池组允许的最大温差不得超过5°C[5]。为有效管理温度及温差，热管理成为电动汽车电池组不可或缺的关键技术。
目前，电池热管理技术主要包括空气冷却[6][7]、液体冷却[8][9]、相变材料冷却[10][11]以及热管冷却[12][13]。在这些技术中，空气冷却和液体冷却在商用电动汽车领域得到广泛应用[14]。相较于空气冷却，液体冷却凭借冷却液更高的比热容和导热系数，具有更优异的热交换性能[15]。然而，液体冷却系统可能存在结构复杂、成本高昂、重量较大以及泄漏风险等缺点[16]。综合考虑系统复杂度和成本效益，空气冷却仍是一种可行选择[17]，目前仍被部分电动车型采用，包括宏光MINI EV、2018款日产Leaf、2017款大众E-Golf、2017款雷诺Zoe40、雪佛兰Bolt EV以及丰田Prius Prime等车型[18]。
空冷系统中实现有效热管理的关键在于系统结构设计，以降低电池组的热点效应并减小其温差。
为提升空冷式电池热管理系统（BTMSs）的性能，研究者们对空冷系统的参数设计开展了广泛研究。Kirad等人[19]发现，增大电池间纵向间距可降低电池组的最高温度与温差。Yang等人[20]通过在Z型与U型空冷系统的分流通道中加装矩形涡流发生器，改善了流场分布的均匀性。Singh等人[21]研究了进出口位置及其相对宽度对平行冷却系统散热性能的影响，发现顶部出口具有更优的冷却性能。Gocmen等[22]在Z型风冷系统中设计了电池单元的错列排布，发现渐缩式分流管道中通道宽度的减小可提升电池组的温度均匀性。类似地，Suo等[23]在Z型冷却系统中引入了阶梯式入口导流板。Zhang等[24]提出了一种T型结构的电池热管理方案，证实其冷却性能优于Z型和U型系统。Luo等[25]通过正交实验设计方法开发了对称X型风冷BTMS，使电池组的最高温度降低4 K，温差减小76.5%。
为更有效提升风冷系统的散热性能，研究者采用优化方法对系统结构进行设计。Wu[14]运用Nelder-Mead算法对Z型和U型系统的电池间距进行优化，使电池组内温差分别降低97%和80%。Zhang等[26]应用Nelder-Mead算法优化L型系统的分流/汇流通道宽度及入口导流板角度，实现74%的温差降幅。电池组温差降低92%，同时最高温度下降1.8K。Wang等[16]开发了神经网络模型预测串行风冷系统的散热性能，并采用粒子群算法优化电池间距，使系统功耗降低41.19%。Lan等[27]在U型风冷系统中引入反向分层气流，使得电池组最高温度降低0.97K，温差减少36.4%。Liu等文献[28]采用遗传算法优化了Z型、U型和J型空气冷却系统中平行流道的宽度。优化后的系统与原始系统相比，呈现出更低的电池最高温度和更小的温差。Lyu等[29]将流阻网络模型与穷举搜索算法相结合，优化了Z型空气冷却系统进出口导流板的角度，实现了电池包内部温差降低80%。Chen等文献[30]提出了一种基于流量分布分布的启发式方法，用于优化Z型空冷系统扩散管形状，显著降低了电池组内的温差。Zhang等[31]将入口导流板划分为八段，提出了一种通过调节各段角度来优化导流板形状的调整方法。该系统实现了导流板形状设计温度降低3.81 K，温差减小90.97%。Chen等采用流阻网络模型计算给定并联通道流量时的通道宽度[32]与入口导流板形状[33]，并通过调节流量分布实现结构参数优化。这种逆向优化思路减少了并联式电池热管理系统参数优化中的变量数目，优化结果表明：通过设计并联通道宽度和入口导流板形状，可有效提升系统冷却性能。
既往研究主要采用组合优化算法与启发式方法设计并联式冷却电池热管理系统（BTMS）的结构参数，从而提升此类系统的散热性能。然而这些方法需要评估优化过程中产生的大量不同参数系统的性能表现。此外，当优化不同变量和Objective时，需同步转换与变量及Objective相匹配的评价函数，这种方法存在明显局限性。为解决这一挑战，本研究引入了一个统一框架用于评估并联冷却电池热管理系统（BTMS）的性能并优化其结构。首先，通过建立流阻网络模型和简化传热模型，描述了并联风冷系统中流量分布、电池温度与结构参数之间的耦合关系。随后，将控制方程的残差项与优化目标等同视为需要最小化的泛函进行处理。通过这一处理，无论已知量与未知量如何组合，求解过程均可统一表述为最小化问题。最终采用自动微分技术与牛顿共轭梯度法求解该统一最小化问题。本文通过平行空气冷却系统的性能评估、参数匹配及参数优化三个典型案例验证所提方法，旨在证明该方法能在完全相同的统一框架下有效求解各类问题。
