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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119176144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411453717.1，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法及系统是由周卫琪;马黎明;施德华;汪少华;安兴科设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法及系统，包括获取道路交通流状态、环境温度、动力电池实时温度、车辆行驶状态数据；建立车辆行驶状态预测模型，利用车辆的历史行驶状态数据，预测下一个时间段的车辆行驶状态；建立热管理模型预测控制器，预测下一个时间段的动力电池温度状态；根据汽车使用的动力电池类型，确定电池最佳工作温度范围；根据动力电池类型和预测动力电池温度状态进行动力电池温度状态划分；根据动力电池温度状态采取相应的电池热管理预测控制策略；采取动力电池应急热管理策略。本发明的电池温度预管理策略，有较高的电池温控准确性，保证了电池的安全性和续航能力。

本发明授权一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能网联下的电动汽车电池热管理方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：获取道路交通流状态、环境温度、动力电池实时温度、车辆行驶状态数据； 所述步骤一中，道路交通流状态数据包括交通流信息、道路等级，车辆行驶状态数据包括速度、加速度、减速度、平均车速、停车时间； 步骤二、建立车辆行驶状态预测模型，利用车辆的历史行驶状态数据，预测下一个时间段的车辆行驶状态； 所述步骤二具体为： 利用BP神经网络模型，对上一个时间段的数据进行分析，预测下一个时间段的车辆状态和道路状态数据，即将一段总行驶路程分为n个行程片段，计算每个行程片段的平均车速和怠速时间比例值，确定每个行程片段所在车速预测工况，根据工况类别选择相应训练完毕的BP神经网络车速预测子模型，并从行程片段数据中提取5个车速预测特征参数及相应邻近车辆车速数据，对下一个时间段进行车速预测，将每次预测的车速预测特征参数进行组合，即为BP神经网络模型的输出，即作为热管理预测控制策略的输入； 所述BP神经网络车速预测子模型具体为： BP神经网络模型分为6个BP神经网络车速预测子模型，即对应6种车速预测工况： 一、vm＜20kmh且pd＜20％； 二、vm＜20kmh且pd≥20％； 三、20kmh≤vm＜40kmh且pd＜20％； 四、20kmh≤vm＜40kmh且pd≥20％； 五、40kmh≤vm＜80kmh； 六、vm≥80kmh； 所述5个车速预测特征参数为：平均车速vm、速度方差fv、怠速时间比例pd、正加速度均值am、速度乘加速度方差fva； 平均车速vm，指在取样时间长度上的车速平均值，计算公式为： 其中，vi为取样时间长度上第i秒的车速，n为取样时间长度； 速度方差fv，指在取样时间长度上的速度方差，计算公式为： 其中，vi为取样时间长度上第i秒的车速，vm为取样时间长度上的平均车速，n为取样时间长度； 怠速时间比例pd，指在取样时间长度上怠速时间占取样时间的百分比，计算公式为： 其中，td为取样时间长度上的怠速时间长度，T为取样时间长度； 正加速度平均值am，指在取样时间长度上的所有正加速度的平均值，计算公式为： 其中，ai为在取样时间长度上第i秒的正加速度，m为取样时间长度上正加速度的时间长度； 速度乘加速度方差fva，指在取样时间长度上的速度乘加速度的方差，计算公式为： 其中，vai为取样时间长度上第i秒的速度乘加速度，vam为取样时间长度上速度乘加速度的平均值，由于加速度比速度长度少一个值，第一个加速度值补0； BP神经网络模型的输出公式为： 其中，Hj为隐藏层输出，ωjk为隐藏层和输出层的连接权值，bkk＝1,2,…,m为输出层各神经元阈值，m为神经元个数； 步骤三、建立热管理模型预测控制器，利用车辆当前行驶数据和步骤二中预测的车辆行驶状态数据，以及当前环境温度，预测下一个时间段的动力电池温度状态； 步骤四、根据汽车使用的动力电池类型，确定电池最佳工作温度范围； 步骤五、根据步骤四中的动力电池类型和步骤三中预测的动力电池温度状态进行动力电池温度状态划分； 所述步骤五具体为： 根据预测的动力电池温度，进行动力电池温度状态划分，将超出动力电池最佳工作温度范围的异常温度分为四种模式： 高温模式一：30℃-40℃； 高温模式二：40℃-60℃； 低温模式一：10℃-20℃； 低温模式二：零下20℃-10℃； 步骤六、根据动力电池温度状态采取相应的电池热管理预测控制策略； 所述步骤六具体为： 当动力电池内部的冷却液温度处于高温模式一时，对冷却液进行一级降温，循环经过动力电池内部实现对动力电池的降温，若电池温度在1分钟后仍未降低到30℃，则跳转至高温模式二的电池热管理预测控制策略：对冷却液进行二级降温，以使电池达到最佳温度范围； 当动力电池内部的冷却液温度处于低温模式一时，对冷却液进行一级升温，循环经过动力电池内部实现对动力电池的升温，若电池温度在1分钟后仍未升高到20℃，则跳转至低温模式二的电池热管理预测控制策略：对冷却液进行二级升温，以使电池达到最佳温度范围； 步骤七、采用电池热管理预测控制策略后，若动力电池实时温度仍超出极限阈值范围，立即采取动力电池应急热管理策略。

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