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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制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：CN121608653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610147992.3，技术领域涉及：B60L58/26；该发明授权一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制方法是由陈齐平;徐蝉;丁俊岭;张东力;王庆翔;张水根;吴泓锐;聂晴天;邱力峰设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制方法，包括：构建电池模组与冷却流道的热阻‑热容动态网络模型，并搭建强化学习虚拟训练环境；构建多目标复合奖励函数；构建基于深度确定性策略梯度的神经网络模型，利用多目标复合奖励函数指导策略网络参数的梯度更新，直至神经网络模型收敛；将训练完成且收敛的策略网络参数固化，部署至车辆热管理控制器中，输出当前工况下的最优冷却液流速；将最优冷却液流速映射为电子水泵转速指令。本发明能够现有技术因计算负荷大导致难以满足极限工况下毫秒级实时响应需求、因仅依靠首尾模组线性推演温度分布导致的局限性、以及不能实时反馈动态调整策略的问题。

本发明授权一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车电池包热管理系统多目标自适应控制方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采用集总参数法构建电池模组与冷却流道的热阻-热容动态网络模型，并以该模型为基础，搭建包含状态空间、动作空间及环境反馈机制的强化学习虚拟训练环境，在该模型中通过电池健康状态修正电池模组的内阻，进而修正电池模组的产热方程，且基于冷却液密度、粘度及导热系数随温度的非线性变化，实时更新雷诺数、普朗特数及对流换热系数； 步骤S2，选取电池包关键节点温度、荷电状态、健康状态、负载电流及环境温度作为状态变量，选取冷却液流速作为控制变量，基于冷却系统能耗、电池包温度控制精度及电池模组最大温差，构建多目标复合奖励函数； 步骤S3，构建基于深度确定性策略梯度的神经网络模型，该神经网络模型是包含策略网络与价值网络的双网络结构，引入了经验回放机制与目标网络软更新策略，在步骤S1构建的强化学习虚拟训练环境中，通过神经网络模型与强化学习虚拟训练环境的持续交互，利用多目标复合奖励函数指导策略网络参数的梯度更新，直至神经网络模型收敛； 步骤S4，将步骤S3中训练完成且收敛的策略网络参数固化，部署至车辆热管理控制器中，车辆热管理控制器实时采集车辆传感器数据作为状态输入，通过策略网络的前向传播计算，直接输出当前工况下的最优冷却液流速； 步骤S5，通过电子水泵特性曲线将步骤S4输出的最优冷却液流速映射为电子水泵转速指令，并通过CAN总线发送至执行机构，实现对电池包热管理系统的调节； 步骤S1中，热阻-热容动态网络模型通过以下流程构建： 建立电池模组的产热方程，表达式为： 其中，表示第个电池模组在时刻的产热量，表示时刻的负载电流，为电池模组的动态内阻，表示第个电池模组的温度，为荷电状态，为健康状态，为熵热系数，为第个电池模组在温度和当前荷电状态下的基准内阻，为老化敏感系数； 建立电池模组的对流换热方程，表达式为： 其中，为第个电池模组的对流换热量，为对流换热系数，为有效换热面积，为第个电池模组范围内冷却液的温度，为雷诺数，为普朗特数，为冷却液的导热系数，为导热系数基准值，为冷却液管道直径，为冷却液密度，为冷却液密度基准值，为冷却液流速，为冷却液动力粘度，为冷却液动力粘度基准值，为温度校准值，为冷却液比热容，为冷却液比热容基准值； 建立电池模组之间的热传导换热方程，表达式为： 其中，表示第个电池模组的热传导量，为相邻电池模组间的热传导系数，为电池模组间的接触面积，为电池模组之间的热传导特征长度，表示第个电池模组的温度，表示第个电池模组的温度； 建立电池节点能量平衡方程： 其中，为单个电池模组的比热容，为单个电池模组的质量；表示第个电池模组的温度随时间的变化率； 建立流体节点能量平衡方程： 其中，为单个电池模组范围内的冷却液质量，表示第个电池模组范围内冷却液的温度变化率，为冷却液质量流量，为第个电池模组范围内冷却液的温度； 对电池节点能量平衡方程和流体节点能量平衡方程进行离散化处理，得到热阻-热容动态网络模型的状态更新方程： 其中，表示第个电池模组在时刻的温度，为仿真步长，表示第个电池模组在时刻的温度，为时刻第个电池模组范围内冷却液的温度，为时刻第个电池模组范围内冷却液的温度，为第个电池模组范围内冷却液的温度。

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