摘 要：隨著全球?qū)Νh(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的重視，新能源汽車的市場需求迅速增長。在新形勢下，新能源汽車數(shù)量不斷增多，大眾對新能源汽車行駛里程和安全性能也極為關(guān)注，新能源汽車自燃、碰撞失火等事故的發(fā)生也引起了我們對動力電池安全的思考，通過案例分析，根本原因在于動力電池短路、熱失控等問題，從而對駕駛員生命安全造成極大威脅?；诖?，文章對造成新能源汽車動力電池安全問題的熱失控現(xiàn)象進行深層分析，對其研究出具體的冷卻解決對策，以供從業(yè)人士參考。

關(guān)鍵詞：動力電池 冷卻策略 優(yōu)化仿真 數(shù)據(jù)算法 閉環(huán)控制

動力電池也經(jīng)歷幾次迭代更新，從第一代鈷酸鋰電池到第二代動力電池錳酸鋰和磷酸鐵鋰電池，再到第三代動力電池三元材料電池，安全性對于新能源汽車來說是最關(guān)鍵的因素。動力電池的使用安全包括化學(xué)性能活躍造成的燃燒隱患，熱穩(wěn)定性引起的熱失控，過充、短路、事故等原因造成的安全隱患。

目前，市場上存在的動力電池溫控技術(shù)主要包括自然散熱、風(fēng)冷散熱、液冷散熱等。雖然這些技術(shù)在一定程度上能夠滿足電池的散熱需求，但仍存在散熱效率低、能耗高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。同時，隨著電池能量密度的提升，對溫控技術(shù)的要求也越來越高，現(xiàn)有的溫控技術(shù)已難以滿足未來的需求。

文章從有效溫控策略的研究來降低熱失控等原因造成的動力電池安全隱患。因此，研究基于動力電池安全的熱失控溫控策略，對于提高電動汽車的安全性和運行穩(wěn)定性，具有重大的現(xiàn)實意義和長遠價值。

1 溫度影響因素分析

過高的環(huán)境溫度會加劇電池內(nèi)部熱積累，導(dǎo)致熱失控風(fēng)險增加；而過低的溫度則會降低電池活性，影響充放電性能。因此，全面分析溫度影響因素是制定有效溫控策略的前提[1]。動力電池的溫度受多種因素影響，主要包括內(nèi)部因素和外部因素，文章主要從外部因素著手研究動力電池?zé)崾Э氐囊蛩?，從而提出解決策略。溫度影響因素如圖1所示。

外部因素包括環(huán)境條件、充放電制度、散熱條件和安全保護措施。其中環(huán)境因素（－20℃

～60℃）直接影響電池的工作溫度范圍，高溫環(huán)境下電池需要良好的散熱，環(huán)境濕度也是影響散熱效率的重要因素。其次充放電時，快充時電流大，產(chǎn)熱多，容易導(dǎo)致溫度升高，加之循環(huán)次數(shù)多了，電池老化等原因，內(nèi)阻增加，產(chǎn)熱也會增加[2]。高的充電截止電壓會加劇電池副反應(yīng)的發(fā)生，導(dǎo)致電池使用壽命縮短。不同的充電截止電壓會對放電容量造成影響，截止電壓過高，越易導(dǎo)致電池過放。散熱不良導(dǎo)致溫度升高，當(dāng)動力電池散熱不良時，電池內(nèi)部溫度會升高，高溫環(huán)境會導(dǎo)致電池內(nèi)部化學(xué)成分的耐熱性變差，加速反應(yīng)過程，從而引發(fā)動力電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)的質(zhì)變，最終可能導(dǎo)致熱失控?。不同的散熱方式有不同的散熱性能，對比自然對流、強制風(fēng)冷、液冷三種散熱方式，液冷的散熱系數(shù)為500-1000W/，相對散熱性能較好。

2 熱失控溫度控制策略

基于上述分析，制定針對性的溫度控制策略至關(guān)重要，文章以某汽車新勢力品牌動力電池基本參數(shù)為參考進行熱失控冷卻策略的研究，動力電池基本參數(shù)如表1。策略需綜合考慮溫控范圍及閾值，汽車的動態(tài)靜態(tài)控制，建立熱失控模型假設(shè)，提出冷卻方案，并用ANSYS進行熱仿真，得到不同冷卻策略下的溫度分布和熱失控時間，通過仿真結(jié)果對比制定最佳冷卻策略，再用多目標(biāo)優(yōu)化算法計算冷卻策略，兼顧熱管理系統(tǒng)能耗，優(yōu)化平衡溫控效果和能耗。

2.1 溫控范圍與限值

根據(jù)外部因素，設(shè)定合理的溫控范圍與限值[3]。一般而言，動力電池的最佳工作溫度為20℃至45℃之間，超出此范圍將對電池性能產(chǎn)生不利影響。因此，溫控策略需確保電池溫度始終在此范圍內(nèi)波動，并綜合靜態(tài)控制范圍和動態(tài)控制范圍設(shè)置安全溫度限值以防止熱失控。當(dāng)車輛停放或慢充時，采用被動散熱，維持電池溫度在（20℃-40℃）區(qū)間；當(dāng)汽車行駛或快充時，采用主動散熱，控制溫度在（15℃-45℃）區(qū)間，實時調(diào)控；并設(shè)定安全限值，當(dāng)溫度高于120℃觸發(fā)報警并控制，防止熱失控擴散。溫度控制范圍與限值參數(shù)見表2。

2.2 熱失控模型假設(shè)

產(chǎn)熱模型：Bernardi方程（焦耳熱+反應(yīng)熱）

熱失控觸發(fā)條件：電芯溫度≥180℃且溫升速率≥10℃/s。

2.3 冷卻策略設(shè)計與ANSYS仿真

2.3.1 冷卻策略方案

冷卻策略設(shè)計從材料、主動冷卻和輔助冷卻三方面測試峰值溫度和熱失控時間，材料選擇相變材料（PCM）石蠟基復(fù)合材料（相變點45℃）覆蓋電芯側(cè)面。主動冷卻采用液冷，在電池模組底部設(shè)置液冷板，冷卻液選擇乙二醇水溶液，流量可調(diào)，控制范圍為0.5-5L/min。輔助冷卻采用風(fēng)冷或疊加自然風(fēng)道冷卻，當(dāng)車速大于60Km/h時啟動，風(fēng)速控制在0-15m/s。

2.3.2 ANSYS仿真

仿真設(shè)置1/4電池模組（12個電芯、液冷板及PCM層）采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，邊界層加密，并模擬邊界條件。環(huán)境溫度45℃高溫場景，充放電電流模擬快充1.5C（C為電池容量），冷卻液入口溫度設(shè)置25℃。設(shè)置好仿真環(huán)境后，運行冷卻策略方案，仿真結(jié)果對比如下表3。

通過仿真結(jié)果，液冷+PCM策略電芯中心溫度62℃，是三種方案里峰值溫度最低，PCM層吸收瞬態(tài)熱量，液冷板溫度梯度≤5℃。

2.4 多目標(biāo)優(yōu)化算法設(shè)計

為進一步提升溫控效果，需對冷卻策略進行持續(xù)優(yōu)化[4]。包括優(yōu)化冷卻介質(zhì)流道設(shè)計、提高熱交換效率、引入智能預(yù)測控制算法等。設(shè)計時需綜合考慮電池包的布局、熱源的分布以及車輛的整體熱管理需求。同時，通過數(shù)據(jù)分析與實驗驗證，不斷調(diào)整和完善控制策略，以適應(yīng)不同工況下的溫度變化。

2.4.1 優(yōu)化目標(biāo)與變量

（1）目標(biāo)函數(shù)

最小化電池峰值溫度：

最小化系統(tǒng)能耗：

（2）決策變量

冷卻液流速 （0.5-5L/min）

風(fēng)冷風(fēng)速 （0-15m/s）

PCM覆蓋率（0-100%）

（3）目標(biāo)函數(shù)代理模型

峰值溫度模型：

擬合參數(shù)：

系統(tǒng)能耗模型：

（能耗系數(shù)=0.02，=0.05，=0.001，c=0.1）

通過ANSYS仿真數(shù)據(jù)擬合響應(yīng)面模型，建立決策變量與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系。

2.4.2 算法選擇與流程

在優(yōu)化算法設(shè)計中選擇非支配排序遺傳算法NSGA-Ⅱ，NSGA-Ⅱ是最流行的多目標(biāo)遺傳算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性，具有運行速度快，解集的收斂性好的優(yōu)點，成為其他多目標(biāo)優(yōu)化算法性能的基準(zhǔn)。參數(shù)設(shè)置如下表4所示。

算法總共分為六個步驟。

（1）隨機生成50組決策變量組合（，

，）初始化種群。

（2）通過代理模型計算每組的和。

（3）根據(jù)目標(biāo)值對解集進行分層排序。

（4）確保解集在目標(biāo)空間分布均勻。

（5）選擇保留前50%優(yōu)秀個體，模擬二進制交叉生成子代，利用多項式變異引入多樣性。

（6）重復(fù)步驟2-5直至迭代更新100代收斂。

優(yōu)化結(jié)果如圖2。

通過分析能耗和溫度趨勢，發(fā)現(xiàn)能耗增加可降低溫度，但邊際效益遞減。

權(quán)衡利弊后，可根據(jù)電車行駛工況適用不同冷卻策略。對于極端快充或高溫環(huán)境，可以選用高冷卻液流速（4.8L/min）疊加高風(fēng)冷風(fēng)速（12m/s）的雙冷卻模式；而日常通勤低速行駛時可采用低冷卻液流速（1.2L/min），疊加PCM覆蓋率30%，峰值溫度在75℃左右。而綜合高冷卻流速（2.5L/min），疊加風(fēng)冷風(fēng)速（8m/s），并覆蓋PCM60%的冷卻策略優(yōu)勢最佳，峰值溫度65℃左右，能耗降到1.0kW，滿足多數(shù)工況需求，兼顧安全與能效。

2.4.3 結(jié)果分析

通過NSGA-II算法，成功實現(xiàn)了對冷卻策略的多目標(biāo)優(yōu)化，峰值溫度較無冷卻策略下降67%，降至58℃，峰值溫度可降低至58℃，平衡方案能耗僅1.0kW，較傳統(tǒng)液冷方案（1.5kW）降低33%。

解集為BMS策略設(shè)計提供量化依據(jù)，例如動態(tài)切換冷卻模式以適配不同場景。

綜上，可采取分級溫控+閉環(huán)控制的動靜態(tài)溫控冷卻策略，根據(jù)電量分階段調(diào)整冷卻強度（例如控制冷卻液流速），基于電池表面溫度、電流、電壓的實時反饋，動態(tài)調(diào)整冷卻液流速的閉環(huán)控制模式。液冷泵可以采用PID調(diào)節(jié)流量變頻控制流速，而風(fēng)冷開關(guān)與車速聯(lián)動降低能耗。算法上可以引入人工智能深度思考，動態(tài)調(diào)整參數(shù)，根據(jù)迭代進度降低變異概率，提升收斂速度，增加懲罰函數(shù)，避免無效解（如PCM大于100%），并利用GPU加速自適應(yīng)度計算，不斷優(yōu)化動態(tài)實時控制冷卻策略。

3 結(jié)語

通過實驗驗證溫控策略的有效性和可靠性。在模擬及實際車輛上安裝溫控系統(tǒng)，進行不同工況下的溫度測試，記錄并分析數(shù)據(jù)。根據(jù)實驗結(jié)果，對溫控策略進行必要的調(diào)整和優(yōu)化，確保其在各種工況下均能保持電池溫度在安全范圍內(nèi)[5]。

在溫控策略的制定和實施過程中，始終關(guān)注安全性與能效的平衡。既要確保電池溫度控制在安全范圍內(nèi)，防止熱失控等安全事故的發(fā)生；又要考慮能耗問題，避免過度消耗電能影響車輛續(xù)航里程。通過技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，實現(xiàn)動力電池溫控系統(tǒng)的高效、安全、穩(wěn)定運行。展望未來隨著人工智能技術(shù)的不斷迭代，深度挖掘人工智能與機器學(xué)習(xí)潛能，結(jié)合數(shù)據(jù)-物理融合模型與深度學(xué)習(xí)全面覆蓋電池管理技術(shù)，形成精細化綜合管理熱失控策略。

基金項目：德陽市新能源專用車輛工程技術(shù)研究中心2024年度科研項目《基于安全的動力電池溫控策略研究》（項目編號：XNYCL2401）。

參考文獻：

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[3]傅隨策.新能源汽車動力電池溫控技術(shù)優(yōu)化研究[J].汽車測試報告，2023（11）：85-87.

[4]段艷麗.電動汽車空調(diào)及電池?zé)峤粨Q器的匹配與優(yōu)化的研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2017.

[5]劉豪.基于動力電池?zé)峁芾淼膹?fù)合式制冷系統(tǒng)設(shè)計[D].重慶：重慶大學(xué)，2018.