基于動力電池安全的熱失控溫控策略研究

摘 要：隨著全球對環境保護和可持續發展的重視，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注，新能源汽車自燃、碰撞失火等事故的發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?；诖耍恼聦υ斐尚履茉雌噭恿﹄姵匕踩珕栴}的熱失控現象進行深層分析，對其研究出具體的冷卻解決對策，以供從業人士參考。

關鍵詞：動力電池 冷卻策略 優化仿真 數據算法 閉環控制

動力電池也經歷幾次迭代更新，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鍵的因素。動力電池的使用安全包括化學性能活躍造成的燃燒隱患，熱穩定性引起的熱失控，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主要包括自然散熱、風冷散熱、液冷散熱等。雖然這些技術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、結構復雜等問題。同時，隨著電池能量密度的提升，對溫控技術的要求也越來越高，現有的溫控技術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定性，具有重大的現實意義和長遠價值。

1 溫度影響因素分析

過高的環境溫度會加劇電池內部熱積累，導致熱失控風險增加；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熱失控的因素，從而提出解決策略。溫度影響因素如圖1所示。

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

～60℃）直接影響電池的工作溫度范圍，高溫環境下電池需要良好的散熱，環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，產熱多，容易導致溫度升高，加之循環次數多了，電池老化等原因，內阻增加，產熱也會增加[2]。高的充電截止電壓會加劇電池副反應的發生，導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，越易導致電池過放。散熱不良導致溫度升高，當動力電池散熱不良時，電池內部溫度會升高，高溫環境會導致電池內部化學成分的耐熱性變差，加速反應過程，從而引發動力電池內部結構的質變，最終可能導致熱失控?。不同的散熱方式有不同的散熱性能，對比自然對流、強制風冷、液冷三種散熱方式，液冷的散熱系數為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重要，文章以某汽車新勢力品牌動力電池基本參數為參考進行熱失控冷卻策略的研究，動力電池基本參數如表1。策略需綜合考慮溫控范圍及閾值，汽車的動態靜態控制，建立熱失控模型假設，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，通過仿真結果對比制定最佳冷卻策略，再用多目標優化算法計算冷卻策略，兼顧熱管理系統能耗，優化平衡溫控效果和能耗。

2.1 溫控范圍與限值

根據外部因素，設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波動，并綜合靜態控制范圍和動態控制范圍設置安全溫度限值以防止熱失控。當車輛停放或慢充時，采用被動散熱，維持電池溫度在（20℃-40℃）區間；當汽車行駛或快充時，采用主動散熱，控制溫度在（15℃-45℃）區間，實時調控；并設定安全限值，當溫度高于120℃觸發報警并控制，防止熱失控擴散。溫度控制范圍與限值參數見表2。

2.2 熱失控模型假設

產熱模型：Bernardi方程（焦耳熱+反應熱）

熱失控觸發條件：電芯溫度≥180℃且溫升速率≥10℃/s。

2.3 冷卻策略設計與ANSYS仿真

2.3.1 冷卻策略方案

冷卻策略設計從材料、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）石蠟基復合材料（相變點45℃）覆蓋電芯側面。主動冷卻采用液冷，在電池模組底部設置液冷板，冷卻液選擇乙二醇水溶液，流量可調，控制范圍為0.5-5L/min。輔助冷卻采用風冷或疊加自然風道冷卻，當車速大于60Km/h時啟動，風速控制在0-15m/s。

2.3.2 ANSYS仿真

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

通過仿真結果，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層吸收瞬態熱量，液冷板溫度梯度≤5℃。

2.4 多目標優化算法設計

為進一步提升溫控效果，需對冷卻策略進行持續優化[4]。包括優化冷卻介質流道設計、提高熱交換效率、引入智能預測控制算法等。設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，通過數據分析與實驗驗證，不斷調整和完善控制策略，以適應不同工況下的溫度變化。

2.4.1 優化目標與變量

（1）目標函數

最小化電池峰值溫度：

最小化系統能耗：

（2）決策變量

冷卻液流速 （0.5-5L/min）

風冷風速 （0-15m/s）

PCM覆蓋率（0-100%）

（3）目標函數代理模型

峰值溫度模型：

擬合參數：

系統能耗模型：

（能耗系數=0.02，=0.05，=0.001，c=0.1）

通過ANSYS仿真數據擬合響應面模型，建立決策變量與目標函數的關系。

2.4.2 算法選擇與流程

在優化算法設計中選擇非支配排序遺傳算法NSGA-Ⅱ，NSGA-Ⅱ是最流行的多目標遺傳算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復雜性，具有運行速度快，解集的收斂性好的優點，成為其他多目標優化算法性能的基準。參數設置如下表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）根據目標值對解集進行分層排序。

（4）確保解集在目標空間分布均勻。

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

（6）重復步驟2-5直至迭代更新100代收斂。

優化結果如圖2。

通過分析能耗和溫度趨勢，發現能耗增加可降低溫度，但邊際效益遞減。

權衡利弊后，可根據電車行駛工況適用不同冷卻策略。對于極端快充或高溫環境，可以選用高冷卻液流速（4.8L/min）疊加高風冷風速（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），疊加風冷風速（8m/s），并覆蓋PCM60%的冷卻策略優勢最佳，峰值溫度65℃左右，能耗降到1.0kW，滿足多數工況需求，兼顧安全與能效。

2.4.3 結果分析

通過NSGA-II算法，成功實現了對冷卻策略的多目標優化，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，較傳統液冷方案（1.5kW）降低33%。

解集為BMS策略設計提供量化依據，例如動態切換冷卻模式以適配不同場景。

綜上，可采取分級溫控+閉環控制的動靜態溫控冷卻策略，根據電量分階段調整冷卻強度（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，動態調整冷卻液流速的閉環控制模式。液冷泵可以采用PID調節流量變頻控制流速，而風冷開關與車速聯動降低能耗。算法上可以引入人工智能深度思考，動態調整參數，根據迭代進度降低變異概率，提升收斂速度，增加懲罰函數，避免無效解（如PCM大于100%），并利用GPU加速自適應度計算，不斷優化動態實時控制冷卻策略。

3 結語

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，進行不同工況下的溫度測試，記錄并分析數據。根據實驗結果，對溫控策略進行必要的調整和優化，確保其在各種工況下均能保持電池溫度在安全范圍內[5]。

在溫控策略的制定和實施過程中，始終關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，防止熱失控等安全事故的發生；又要考慮能耗問題，避免過度消耗電能影響車輛續航里程。通過技術創新和管理優化，實現動力電池溫控系統的高效、安全、穩定運行。展望未來隨著人工智能技術的不斷迭代，深度挖掘人工智能與機器學習潛能，結合數據-物理融合模型與深度學習全面覆蓋電池管理技術，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：

[1]陳圣林，王東霞.圖解傳感器技術及應用電路[M].北京：中國電力出版社，2016.

[2]丁毅，孫梓健.電動汽車動力電池熱管理系統溫控性能研究[J].機械制造與自動化，2020（6）：186-188+196.

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

[4]段艷麗.電動汽車空調及電池熱交換器的匹配與優化的研究[D].武漢：華中科技大學，2017.

[5]劉豪.基于動力電池熱管理的復合式制冷系統設計[D].重慶：重慶大學，2018.