一种电池恒温控制方法、装置、系统和电子设备与流程

本技术涉及电池管理，具体而言，涉及一种电池恒温控制方法、装置、系统和电子设备。

背景技术：

1、电动汽车电池的恒温管理是确保电池性能和寿命的重要方面。

2、在极端温度条件下，电池的续航能力和充放电效率可能显著下降。过低温度会导致电池内部电导率降低，而过高温度则可能引起电池材料的损坏，从而影响续航里程。过高温度还会加速电池的衰老过程，缩短电池的寿命，导致电池需要频繁更换，增加使用成本。过热的电池还可能导致电池内部化学反应剧烈进行，产生气体和高温，增加电池发生泄漏、爆炸或起火的风险，对车辆和乘员的安全构成威胁。

3、目前电池的恒温管理都是采用各种算法预测电池的在不同时候的温度，根据电池的温度和预设的控制规则控制控温器件的工作状态，从而使电池的温度保持在一定范围内，不同电池的控温器件的种类、数量和安装方式不同，根据预设的规则控制控温器件的工作状态不够智能，控温效果较差。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种电池恒温控制方法、装置、系统和电子设备，能够准确获取电池的工作参数，根据工作参数调节电池，相比于现有技术更加智能，控温效果更好。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种电池恒温控制方法，包括：

3、获取电池的历史电池工作参数和安装于所述电池的控温器件的历史控温器件工作参数；

4、根据所述历史电池工作参数和所述历史控温器件工作参数获取工作参数预测模型，所述工作参数预测模型用于根据目标控温电池的工作参数输出安装于目标控温电池上的控温器件的工作参数；

5、获取所述目标控温电池的工作参数；

6、根据所述工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数；

7、根据所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数控制所述安装于目标控温电池的控温器件，以使所述目标控温电池的温度保持在预设范围内。

8、在上述实现过程中，获取电池的历史电池工作参数和安装于电池的控温器件的历史控温器件工作参数；根据历史电池工作参数和历史控温器件工作参数获取工作参数预测模型，工作参数预测模型用于根据目标控温电池的工作参数输出安装于目标控温电池上的控温器件的工作参数，控温器件的工作参数用于使电池的温度保持在预设范围内；获取所述目标控温电池的工作参数；根据工作参数预测模型和目标控温电池的工作参数获取安装于目标控温电池的控温器件的工作参数；根据控温器件的工作参数控制安装于目标控温电池的控温器件。生成能够直接输出控温器件的工作参数的工作参数预测模型，工作参数预测模型能够学习电池系统内部的各种线性变化、非线性变化过程、控温组件的各种参数和电池温度的关系。相比于现有技术，本技术的方法更加智能，能实现更加精准地控温。

9、进一步地，所述电池具有多个；

10、所述根据所述历史电池工作参数和所述历史控温器件工作参数获取工作参数预测模型，包括：

11、根据多个所述电池的电池物理参数将多个所述电池进行分组，得到至少一组第一电池；

12、分别根据每组第一电池的历史电池工作参数和安装于每组第一电池的控温器件的历史控温器件工作参数获取不同电池物理参数对应的工作参数预测模型。

13、在上述实现过程中，由于不同的电池物理参数下电池内部的非线性变化和线性变化差异较大，通过根据多个电池的电池物理参数将电池进行分组，得到至少一组第一电池；分别根据每组第一电池的历史电池工作参数和安装于每组第一电池的控温器件的历史控温器件工作参数获取电池的不同电池物理参数对应的工作参数预测模型，可以进一步提高控温效果。

14、进一步地，所述根据所述工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数，包括：

15、根据所述目标控温电池的电池物理参数确定所述目标控温电池对应的工作参数预测模型；

16、根据所述目标控温电池对应的工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数。

17、在上述实现过程中，由于不同的电池物理参数下电池内部的非线性变化和线性变化差异较大，通过根据电池物理参数确定目标控温电池对应的工作参数预测模型；根据目标控温电池对应的工作参数预测模型和目标控温电池的工作参数获取安装于目标控温电池的控温器件的工作参数，可以进一步提高控温效果。

18、进一步地，所述电池具有多个；

19、所述根据所述历史电池工作参数和所述历史控温器件工作参数获取工作参数预测模型，包括：

20、根据安装于多个所述电池的控温器件的器件物理参数将多个所述电池进行分组，得到至少一组第二电池；

21、分别根据每组第二电池的历史电池工作参数和安装于每组第二电池的控温器件的历史控温器件工作参数获取不同器件物理参数对应的工作参数预测模型。

22、在上述实现过程中，控温器件的不同物理参数对应不同的降温效果，通过根据安装于多个电池的控温器件的器件物理参数将多个电池进行分组，得到至少一组第二电池；分别根据每组第二电池的历史电池工作参数和安装于每组第二电池的控温器件的历史控温器件工作参数获取控温器件的器件物理参数对应的工作参数预测模型，可以进一步提高控温效果。

23、进一步地，所述根据所述工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数，包括：

24、根据所述安装于目标控温电池的控温器件的器件物理参数确定所述目标控温电池对应的工作参数预测模型；

25、根据所述目标控温电池对应的工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数。

26、在上述实现过程中，控温器件的不同物理参数对应不同的降温效果，通过根据安装于目标控温电池的控温器件的器件物理参数确定目标控温电池对应的工作参数预测模型；根据目标控温电池对应的工作参数预测模型和目标控温电池的工作参数获取安装于目标控温电池的控温器件的工作参数，可以进一步提高控温效果。

27、进一步地，所述根据所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数控制所述安装于目标控温电池的控温器件，以使所述目标控温电池的温度保持在预设范围内之后，还包括：

28、获取所述目标控温电池的反馈数据，根据所述反馈数据调整所述参数预测模型。

29、在上述实现过程中，通过获取目标控温电池的反馈数据，根据反馈数据调整参数预测模型，可以使参数预测模型实时学习目标控温电池内部的变化规律，从而输出更加控温器件精确的工作参数。

30、进一步地，所述工作参数预测模型为人工神经网络。

31、在上述实现过程中，人工神经网络在处理非线性问题方面具有较强的能力。通过人工神经网络，可以更灵活地捕捉电池系统的非线性关系，从而提高模型的精确性。此外，人工神经网络具有自适应学习的能力，足量样本训练出的理想的模型能够处理复杂环境下的控制问题，根据电池系统的运行状况和环境变化进行实时调整。这种自适应性有助于在不同工况下维持恒温，并适应电池系统的动态变化。对于实时性要求，人工神经网络可以通过并行处理的方式来实现较快的预测和响应。

32、进一步地，所述控温器件的器件物理参数包括：所述控温器件的类型、数量、安装位置。

33、进一步地，所述电池物理参数包括；所述电池的电池组数量、所述电池组的方式或所述电池组中多个子电池的连接方式。

34、第二方面，本技术实施例提供一种电池恒温控制装置，包括：

35、训练数据获取模块，用于获取电池的历史电池工作参数和安装于所述电池的控温器件的历史控温器件工作参数；

36、训练模块，用于根据所述历史电池工作参数和所述历史控温器件工作参数获取工作参数预测模型，所述工作参数预测模型用于根据目标控温电池的工作参数输出安装于目标控温电池上的控温器件的工作参数；

37、参数获取模块，用于获取所述目标控温电池的工作参数；

38、预测模块，用于根据所述工作参数预测模型和所述目标控温电池的工作参数获取所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数；

39、控制模块，用于根据所述安装于目标控温电池的控温器件的工作参数控制所述安装于目标控温电池的控温器件，以使所述目标控温电池的温度保持在预设范围内。

40、第三方面，本技术实施例提供一种电池恒温控制系统，目标控温电池；控制单元，和所述目标控温电池连接，所述控制单元被配置为执行第一方面任一项所述的方法。

41、第四方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。

42、本技术公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本技术公开的上述技术即可得知。

43、为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。