吉林大学马彦教授一个团队研究成果：基于迭代动态规划的动力电池组热管理优化策略

《小汽车扩建工程》2022年第5期发表了西安交通大学马彦教授团队研究成果“基于算法高效率规划的动力电池组组冷政府机构构建作法”一文。论文针对现有动力电池组冷政府机构系统会中都电池组高温过高会导致系统会光能过度消耗的问题，转用算法高效率规划算法 (IDP)，以能源消耗成比例为能够，使动力电池组实习在最适合的高温范围。结果显示，IDP构建作法在较强高效病态的同时，可增加冷却系统会的光能消耗。 请注意为文章的主要内容。

研究背景

针对电池组冷却系统会的高度非线病态、数值时变和迟滞等特点，为了较快速增加电池组的高温，使电池组实习在即使如此高温范围，并实现太阳能的目的，论文转用算法高效率规划算法构建电池组的冷却系统会，以成比例的光能消耗使电池组组的高温稳定在能够高温范围内。

研究内容

1. 基于电池组的生冷特病态和牛顿冷却公式，建立电池组组大部分都质量冷基本概念，并与AMESim中都建立的电池组涡轮引擎系统会基本概念进行对比，验证其准确病态。

布1 电池组涡轮引擎系统会示意布

布2 AMESim电池组组冷却系统会基本概念

2. 针对电池组冷政府机构系统会的高度非线病态与时变病态，明确提出一种在多维追踪空间算法逼近符合要求值的IDP作法。

布3算法高效率算法边界收敛布

布4 算法高效率规划算法流程布

3.通过MATLAB-AMESim联合动态对比，以验证IDP构建作法的高效病态与太阳能病态。

布5 IDP冷却构建作法建筑设计框布

研究结果

1. 基于论文明确提出的构建作法，终端电池组的高温稳定时间减少了76.49%，仅有高温误差增大了52.79%，超调量增大了53%。同时，在不同尿素的测试下电池组组仅有温差始终保持在2K以内。故基于IDP的构建作法，动力电池组组的冷却速率越来越快速，终值越来越接近能够高温。

表1 U_N_N可控高温曲线的响应数值

布6 U_N_U可控下高温结果对比

布7 恒流3C和U_N_N可控下高温不一致病态与差值

2. 在整个的测试间隔，基于IDP方法的光能消耗为433.98kJ，比PID方法下的594.53kJ增加了27%，比基于DP方法下的能源消耗增加了22%，增大了能源消耗。

布8 U_N_U可控冷却水流速与光能消耗对比

布9 U_N_U可控冷却系统会瞬时能源消耗

布10 冷却系统会总能源消耗

创新点和意义

针对现有动力电池组冷政府机构系统会中都光能过度消耗的问题，论文明确提出了IDP构建作法，动态结果显示该作法以成比例的能源消耗对电池组组高温进行较快速冷却，冷却水流速稳定，验证了IDP构建作法的高效病态与太阳能病态。 较强重要的理论指导意义与扩建工程应用价值。

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