欢迎光临HAWKER英国霍克蓄电池（中国）营销总部
服务热线：15313702523

首页 > 技术支持

HAWKER蓄电池不同环境温度下混合动力电池热管理系统的模糊比例-积分-微分控制策略研究

为提高锂离子电池在高温环境下的运行安全性，本研究提出了一种集成相变材料（PCM）与液冷技术的混合电池热管理系统（BTMS）。通过数值模拟分析了不同环境温度下系统的热性能表现。进一步地，在高温工况下探究了冷却液入口流速对电池热行为与系统能耗的影响，揭示出二者之间存在显著的权衡关系。为实现精准温控并降低能耗，本研究引入模糊比例-积分-微分（PID）算法对电池最高温度进行动态调控。针对不同环境温度制定了相应的控制策略，并对控制参数的选取进行了探讨。最终通过对比分析验证了所提算法的优越性。结果表明，将冷却液入口温度设定为低于目标温度5℃，可使电池模组最大温差维持在约4.3℃范围内。与流速恒定为0.2 m/s的液冷模式相比，模糊PID控制策略可降低系统能耗达75%。此外，在40℃环境温度下，电池最高温度较无液冷控制系统降低了29。05%，有效补偿了相变材料超过相变温度后吸热能力的下降。

引言

近年来，电动汽车（EVs）的广泛普及与快速发展使其运行安全性日益受到关注，尤其是动力电池的安全性能[1][2]。作为电动汽车的核心动力来源，动力电池的性能直接关系到整个系统的效率与安全[3]。锂离子电池凭借其显著优势，已成为当代电动汽车的主要动力来源[4]。然而，锂离子电池在运行过程中会因内阻和电化学反应产生大量热量，这种现象在高倍率放电条件下更为显著。过热积累导致的温度急剧上升可能触发（trigger）热失控，进而引发火灾甚至爆炸[5][6]。因此，建议将电池的工作温度维持在20°C至45°C之间[7]。此外，电池温度均匀性也会影响其性能与使用寿命，推荐温差控制在5°C以内[8]。因此，开发合理的电池热管理系统（BTMS）对于维持理想温度并确保温度均匀分布至关重要。
常见的热管理方法包括风冷、液冷、相变材料（PCM）冷却、热管冷却以及热电冷却[9][10][11][12][13]。其中，液冷技术凭借冷却剂的高导热率与比热容特性，能提供卓越的散热性能，因而在商用电动汽车电池热管理系统（BTMS）中得到广泛应用[14][15]。但单纯依赖液冷的系统可能导致局部过冷现象，引发电池模块内部产生显著温度梯度[16]。此外，作为一种主动冷却方法，该方法需要额外能量驱动泵体，从而增加系统整体能耗[17]。相比之下，相变材料作为被动热管理方法，通过相变过程吸热而不消耗额外能量[18]，能有效降低电池温差并提升温度均匀性[19]。然而，相变材料固有的低导热率限制了其热响应速度，难以满足快速散热需求[20]。更值得注意的是，当潜热完全耗尽后，热量会在电池内部快速积聚，大幅增加热失控风险[21]。因此，单一的相变材料热管理方案往往难以满足实际需求，这促使混合冷却方法日益受到关注。
当前基于相变材料（PCM）的混合电池热管理系统（BTMS）主要包含与风冷、热管冷却及液冷的组合方案[22][23][24]。其中，液冷与PCM的协同整合充分发挥了液冷优异传热性能与PCM温度均化能力的双重优势[25]。Wang等[26]提出了一种基于PCM耦合液冷的新型混合冷却系统，实验表明该混合BTMS可使电池温度显著低于单一PCM系统与风冷系统。Kong等[27]通过数值模拟证明，所提出的混合系统在30°C环境温度下表现出良好的热性能，实验验证进一步证实了该系统的有效性和实用性。Kang等[28]开发了一种混合BTMS，并研究了液冷配置、PCM层厚度、冷却液流速和环境温度等关键参数对热调控的影响。
此外，在实际应用中，不仅要注重提升热性能，还需综合考虑系统整体能耗以避免不必要的浪费。因此，研究人员致力于开发合适的控制策略，在优化热性能的同时实现能耗最小化。Xiao等[29]针对液冷与相变材料耦合系统提出三阶段冷却策略，通过优化电池持续运行下相变材料的潜热吸收与释放过程，有效降低了液冷系统的冗余功耗。曹等人[30]为其提出的混合BTMS引入了一种延迟液冷策略。该冷却模式减少了液冷所需的运行时间，从而降低了能耗。蔡等人[31]在混合BTMS中提出了一种液冷提前关闭策略。与传统持续冷却相比，该方法在减小电池间温差和降低能耗方面展现出更优效能。
尽管基于规则的传统控制策略易于实施，但其效果依赖于预设参数与规则，缺乏适应复杂非线性系统的能力。因此，部分学者开始将智能控制算法应用于电池热管理领域。Chen等[32]提出了一种基于线性电热模型的模型预测控制（MPC）框架，用以设计同时兼顾热安全性与能量效率的热控制策略。通过调整这两个目标之间的权重因子，实现了二者的权衡。Fang等人[33]提出了一种基于自适应模型预测控制（AMPC）的实时反馈与自适应控制策略，该策略成功将电池温度波动限制在0.031至0.040°C范围内，并使冷却能耗降低26.9%。与此同时，基于模糊逻辑理论发展而来的模糊控制，特别适用于处理非线性问题与系统不确定性。Zhuang等人[34]采用了一种基于模糊模型预测控制的智能冷却方法，根据散热需求和能耗动态调节冷却强度，从而将电池平均温度维持在最佳工作区间。Li等人[35]提出了一种模糊神经网络(FNN)控制方法，通过训练学习过程动态优化泵与风扇的功率输出。与模糊控制策略相比，FNN方法展现出更优越的温度控制稳定性。然而，这些算法也存在一定的局限性。具体而言，模型预测控制（MPC）通常高度依赖精确模型，对建模误差敏感，且涉及较高的计算负荷（Load）。此外，神经网络模型需要大量数据集进行训练。相比之下，模糊比例-积分-微分（PID）算法具有强鲁棒性和抗干扰特性，被广泛应用于温度控制系统。Liu等[36]开发了一种基于模糊PID算法的温度控制系统，该系统能够实现热电设备工作模式的快速切换，从而为电池模块提供加热和冷却功能。与液体冷却方法相比，温度控制时间显著缩短。An等人[37]将模糊PID控制应用于液体冷却BTMS，并与基于规则的通断控制和传统PID控制进行了比较。研究结果表明，模糊PID控制器在热性能方面实现了理想的控制效果。Du等人[38]采用分层模糊PID控制策略动态优化热性能和能源效率。与恒流策略相比，该策略有效降低了70%以上的能耗。然而，其对电池温度的控制效果似乎不太明显。
文献综述表明，将相变材料（PCM）与液体冷却相结合的混合冷却系统可为电池模组提供高效的热管理解决方案，其整体冷却性能优于单一冷却方法。然而在快速放电过程或高环境温度下，电池温度仍可能超过安全阈值，并可能触发热失控。极端工况下的热管理问题依然突出。此外，尽管已有学者引入智能控制算法来调节电池温度，但针对复杂混合系统温控的研究仍相对有限。现有研究往往更关注控制性能与数据分析，缺乏对电池模组的三维热模拟，而这种模拟对于捕捉模组内部复杂的温度分布与局部热点十分必要。
为填补上述研究空白，本研究设计了一种相变材料与液冷耦合的新型电池热管理系统（BTMS），旨在提升电池在高温环境快速放电工况下的热安全性。鉴于电池热模型具有强非线性和时变特性，且混合式BTMS模型复杂难以精确建模，本研究采用模糊PID控制算法进一步优化温度控制性能并降低系统能耗。本工作的主要优势与创新点可概括如下：
  • (1)
    提出了一种三维温度模拟与实时闭环热控制耦合的框架。通过采用模糊PID控制策略，利用多物理场模拟获得的精确电池温度反馈动态调节模型中液冷模块的入口流速，从而实现电池模块的有效热调控。
  • (2)
    针对不同环境温度制定了差异化控制策略。这些策略不仅旨在控制最高温度，还综合考虑相变材料利用率和系统整体能耗，从而最大化液冷与相变材料的协同冷却效应。
  • (3)
    将温差作为控制要素纳入考量。通过分析控制过程中电池模块的整体温度分布均匀性，调节冷却液入口温度以获得适宜控制参数，使电池模块温差维持在合理范围内。
上一个：HAWKER蓄电池干冰抑制50安时锂离子电池热失控及其传播有效性的实验研究 下一个：HAWKER蓄电池点对点能源社区中基于梯次利用电池的社区光伏与电池储能系统优化配置

推荐新闻

新闻中心

联系我们

联系人：英国霍克蓄电池（中国）营销总部

手机：15313702523（微信同号）

E-mail：ukhawker@yeah.net