[发明专利]一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法

权利要求书

1.一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，用以实现车载锂离子电池组快速充电过程及冷却过程的优化设计，其特征在于，包括以下步骤：

1)形成初始的充电-冷却过程设计方案并进行试验测定目标参数，包括电池组最高温度T_max、温度标准差TSD、热管理系统冷却过程功耗W，形成训练数据集；

2)基于训练数据集分别构建以三个目标参数作为输出的三个神经网络回归子模型；

3)设置神经网络回归模型的隐藏层层数、回归算法、训练测试验证数据分配比例参数，分别进行神经网络回归子模型的训练；

4)利用训练好的神经网络回归子模型对扩展的充电-冷却过程设计方案进行目标参数预测；

5)基于目标参数要求和充电速率在扩展的充电-冷却过程设计方案中筛选得到最优方案；

6)验证最优方案，并将其应用于实际行车和使用过程。

2.根据权利要求1所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的步骤1)中，生成初始的充电-冷却过程设计方案的具体步骤为：

将充电过程均分为多个充电阶段，并在每个充电阶段对充电电流设置多个充电倍率以及多个冷却剂流量档位，正交形成多组过程设计方案，即初始的充电-冷却过程设计方案。

3.根据权利要求2所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的充电过程均分为三个充电阶段，每个充电阶段对充电电流设置三个充电倍率以及三个冷却剂流量档位，正交共形成81组过程设计方案。

4.根据权利要求3所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的三个充电倍率分别为0.5C，1.5C和2.5C，所述的三个冷却剂流量档位分别为36ml/min、72ml/min、108ml/min。

5.根据权利要求1所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的步骤2)具体为：

分别以电池组最高温度T_max、温度标准差TSD、热管理系统冷却过程功耗W作为输出/目标参数，构建以三阶段充电电流I₁、I₂、I₃以及冷却剂流量Q作为输入/设计参数的神经网络回归子模型NN₁、NN₂、NN₃。

6.根据权利要求1所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的步骤3)具体为：

将训练数据集分别输入三个神经网络回归子模型中训练，并检验各神经网络回归子模型的回归性能，即预测准确率，若预测准确率达不到预期要求，则调整神经网络回归子模型隐藏层层数以及训练、测试和验证数据占比，直至预测准确率满足预期要求。

7.根据权利要求1所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的步骤4)中，生成扩展的充电-冷却过程设计方案的具体步骤为：

充电过程均分为三个充电阶段，每个充电阶段对充电电流设置五个充电倍率以及三个冷却剂流量档位，正交共形成375组过程设计方案，即扩展的充电-冷却过程设计方案。

8.根据权利要求7所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的五个充电倍率分别为0.5C、1C、1.5C、2C、2.5C，所述的三个冷却剂流量档位分别为36ml/min、72ml/min、108ml/min。

9.根据权利要求7所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的扩展的充电-冷却过程设计方案通过充电阶段、充电倍率和冷却剂流量档位数量的增加进行进一步扩展。

10.根据权利要求1所述的一种电动汽车电池组充电-冷却过程规划方法，其特征在于，所述的步骤6)中，最优方案的验证内容包括在实际应用中的准确性以及目标参数与回归预测值之间的误差。