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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种动力电池组热管理控制系统及方法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：CN119447611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411563852.1，技术领域涉及：H01M10/633；该发明授权一种动力电池组热管理控制系统及方法是由孙锲;刘宇腾;王伟;宋永新设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动力电池组热管理控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动力电池组热管理控制系统及方法，属于电动汽车技术领域，包括以下模块：多参数采集模块：用于实时采集电池组参数数据；数据预处理与融合模块：用于生成高质量、统一格式的数据集；动态预测建模模块：用于实现精确的温度趋势预测；智能决策模块：用于生成最优热管理策略；热管理执行模块：用于实现精确的温度调节和热管理；系统监控与诊断模块：用于确保系统安全运行；人机交互模块；用于实现人机协同的智能热管理。本发明采用上述的一种动力电池组热管理控制系统及方法，利用粒子群优化算法，动态调整热管理策略的动力电池热管理系统，实现更精确的温度预测和控制，优化能耗和延长电池寿命。

本发明授权一种动力电池组热管理控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种动力电池组热管理控制系统，其特征在于：包括以下模块： 多参数采集模块：用于实时采集电池组参数数据； 所述多参数采集模块包括温度传感器网络、电流电压采集单元、荷电状态估算单元、环境参数传感器组、数据采集控制单元和通信接口单元； 所述温度传感器网络：用于实时监测电池单体和模组温度分布； 所述电流电压采集单元：用于持续测量电池组的充放电电流和端电压，为荷电状态估算和安全监控提供基础数据； 所述荷电状态估算单元：用于提供电池组剩余容量信息； 所述环境参数传感器组：用于监测电池组周围的环境条件，为热管理策略优化提供外部参考数据； 所述数据采集控制单元：用于协调管理各传感器的数据采集频率和时序并执行初步的数据有效性检查； 所述通信接口单元：用于实现与各模块的高速、可靠数据传输； 数据预处理与融合模块：用于生成高质量、统一格式的数据集； 动态预测建模模块：用于实现精确的温度趋势预测； 智能决策模块：用于生成最优热管理策略； 所述智能决策模块包括决策输入处理单元、规则库管理单元、多目标优化单元、策略生成单元、决策评估与调优单元和策略输出单元； 所述决策输入处理单元：用于为决策过程提供全面的数据支持； 所述规则库管理单元：用于维护和更新预设的决策规则库； 所述多目标优化单元：用于在温度控制、能耗管理和性能提升之间寻找最佳平衡点； 所述策略生成单元：用于制定具体的热管理操作策略； 所述决策评估与调优单元：用于通过模拟预测和历史数据分析来评估生成策略的有效性并进行微调； 所述策略输出单元：用于将最终确定的热管理策略以标准化格式输出到热管理执行模块，同时记录决策过程以供后续分析和改进； 热管理执行模块：用于实现精确的温度调节和热管理； 所述热管理执行模块包括策略解析单元、主动冷却控制单元、被动散热调节单元、加热控制单元、执行协调单元和反馈监测单元； 所述策略解析单元：用于接收并解析来自智能决策模块的热管理策略，并转换为具体的执行参数，所述热管理策略包括主动冷却控制策略、被动散热控制策略和加热控制策略； 所述主动冷却控制单元：用于根据具体的执行参数调节主动冷却元件； 所述被动散热调节单元：用于控制被动散热元件的工作状态，优化热量分布和缓冲效果； 所述加热控制单元：用于精确调节电池加热器的功率输出； 所述执行协调单元：用于实现冷却、散热和加热过程的协同，避免冲突； 所述反馈监测单元：用于实时监测热管理执行效果，收集温度变化数据，为策略调整提供及时反馈； 系统监控与诊断模块：用于确保系统安全运行； 人机交互模块；用于实现人机协同的智能热管理； 所述的动力电池组热管理控制系统的运行方法，包括以下步骤： S1、利用粒子群优化算法在温度控制、能耗管理和性能提升之间寻找最佳平衡点； S1.1、综合考虑温度控制、能耗管理和性能提升因素，构建多目标函数的目标，优化公式为： ； 其中，、、为权重因子，用于平衡温度控制、能耗管理和性能提升之间的关系；为系统的最佳工作温度；为能耗；为系统性能指标；为电池组的温度；公式表示最小目标函数的优化问题； S1.2、在定义好的搜索空间中随机生成粒子，每个粒子代表一组解决方案，并为每个粒子分配初始位置和速度，其中，位置表示解决方案的参数值，速度表示参数的变化方向和幅度； S1.3、对每个粒子代表的解决方案，利用多目标优化函数计算其适应度值； S1.4、比较每个粒子当前位置的适应度与其历史最佳位置的适应度，更新个体最优位置，同时，在所有粒子中选择适应度最高的位置作为全局最优位置； S1.5、根据个体最优位置和全局最优位置，使用粒子群优化算法的速度和位置更新公式，计算每个粒子的新速度和新位置，速度更新公式为： ； 其中，是粒子在时间的速度；是粒子在时间的位置；是粒子的个体最优位置；是全局最优位置；是惯性权重，控制粒子速度的惯性；是个体学习因子；是社会学习因子；是在[0,1]范围内的随机数，用于引入随机性；是粒子在时间的新速度； 位置更新公式为： 其中，是粒子在时间的新位置； S1.6、反复执行粒子适应度评估、最优位置更新以及粒子位置和速度调整的过程，直到达到预设的迭代次数，最后输出全局最优位置，即为在温度控制、能耗管理和性能提升之间找到的最佳平衡点； S2、通过模拟预测和历史数据分析来评估生成策略的有效性并进行微调； S2.1、在各种工况下模拟执行生成的热管理策略，快速评估其潜在效果； S2.2、将模拟结果与历史运行数据比较，评估生成策略相对于过去策略的改进程度； S2.3、基于预设的关键性能指标，对模拟结果进行量化评估，识别生成策略的优势和不足； S2.4、通过调整策略参数并观察系统性能变化，确定参数对性能的影响程度； S2.5、根据分析结果，对生成策略进行有针对性的调整； S2.6、重复以上步骤，直到生成策略的性能达到预期目标。

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