[发明专利]一种智能电池热管理方法有效
申请号: | 202110965953.1 | 申请日: | 2021-08-23 |
公开(公告)号: | CN113752915B | 公开(公告)日: | 2023-05-12 |
发明(设计)人: | 龚春忠;张永;李鹏;李佩佩 | 申请(专利权)人: | 合众新能源汽车股份有限公司 |
主分类号: | B60L58/27 | 分类号: | B60L58/27;B60K1/00;H01M10/615;H01M10/625;H01M10/633;H01M10/635 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 雷娴 |
地址: | 314500 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 电池 管理 方法 | ||
1.一种智能电池热管理方法,其特征是:包括:
获取电池温度及车辆状态信息;
当电池当前温度低于电池回充温度时,开启动能回收功能,由回收的能量为车身电器供电,电池不进行回充;
当电池当前温度低于电池最佳状态温度时,根据所述车辆状态信息预测本次行驶里程,若预测本次行驶里程小于第一设定值,则采用非电池能量给电池加热;
当电池当前温度低于电池最佳状态温度时,将驱动系统运行产生的热量通过热量循环系统传输给电池,给电池加热;
所述预测本次行驶里程,包括以下步骤:
S101:获取车辆状态信息,所述车辆状态信息包括车速、车辆加速度、车辆位置信息和时间信息;
S102:基于车辆状态信息通过卷积神经网络模型预测未来一段时间内的车辆平均加速度;
S103:根据未来一段时间内的车辆平均加速度获取未来车速、未来车辆加速度、未来车辆位置、未来时间信息和未来一段时间内的行驶里程;
S104:将未来车速、未来车辆加速度、未来车辆位置和未来时间信息输入到卷积神经网络模型中,预测未来的未来一段时间内的车辆平均加速度;
S105:重复步骤S103-S104,直至连续多次预测到未来车速和车辆加速度为0;
S106:对每次执行步骤S103得到的未来一段时间内的行驶里程进行累加,获得行驶里程预测结果;
所述第一设定值通过以下方法确定:
S201:获取不同电池温度下不同车速时驱动系统的功率p1;
S202:获取驱动系统的热量产生系数a,循环系统将驱动系统运行产生的热量传输给电池的传输系数b及电池加热器的平均功率p2;
S203:获取当前电池温度,计算将电池升温至电池最佳状态温度所需的热量Q;
S204:采用卷积神经网络模型对车辆未来车辆平均加速度进行预测,获取未来各个时刻的车速,同时根据时间和未来各个时刻的车速计算各个时刻电池的温度其中,表示t时刻的电池温度,表示t-1时刻的电池温度,表示电池的比热容,表示t-1时刻驱动系统的功率,为t时刻与t-1时刻的时间差;
S205:根据公式
计算电池升温至电池最佳状态温度所需的时间T,表示t时刻驱动系统的功率,即电池温度为,车速为时驱动系统的功率;
S206:计算时间T内车辆的行驶距离,即第一设定值 。
2.根据权利要求1所述的一种智能电池热管理方法,其特征是:当电池当前温度高于电池回充温度时,在动能回收状态下,回收的能量对电池进行回充,电池为车身电器供电。
3.根据权利要求1所述的一种智能电池热管理方法,其特征是:当电池当前温度低于电池最佳状态温度时,若预测本次行驶里程大于等于第一设定值,则同时采用非电池能量和电池能量给电池加热。
4.根据权利要求1或3所述的一种智能电池热管理方法,其特征是:所述非电池能量包括车辆进行动能回收时产生的能量和驱动系统运行产生的热量。
5.根据权利要求1所述的一种智能电池热管理方法,其特征是:所述卷积神经网络模型由车主历史行驶数据训练得到。
6.根据权利要求1所述的一种智能电池热管理方法,其特征是:当电池当前温度高于电池最佳状态温度时,由散热器对驱动系统进行散热。
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