CN114185374B - 目标进液温度控制方法、系统、温度控制方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种目标进液温度控制方法、系统、温度控制方法及相关设备，该方法通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的目标进液温度，由于储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。进一步地，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。

Description

目标进液温度控制方法、系统、温度控制方法及相关设备
技术领域
本发明涉及储能电池技术领域，具体涉及一种目标进液温度控制方法、系统、温度控制方法及相关设备。
背景技术
采用液冷方式进行温度控制的储能电池系统，目前一般采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度。这种方式能比较可靠地维持电池温度在允许范围内，缺点是制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度的波动较大。
相关技术所用的模型预测控制方法，采用的电池发热模糊模型比较复杂，建模过程较为困难。而在液冷储能电池领域，每套储能电池都含有数量众多的电池单体和电池模组，且发热、散热并不均匀，用该方法难以建模且难以优化求解。另外，储能电池所采用的温度控制器基本为嵌入式系统，计算能力有限，从而导致相关技术难以在储能电池的温度控制领域使用。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种目标进液温度控制方法、系统、温度控制方法及相关设备，以解决现有技术控制方法复杂不实用的问题。
根据本发明实施例的第一方面，提供一种储能电池的目标进液温度控制方法，应用于储能电池液冷系统，包括：
将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度。
优选地，所述方法，还包括：
将所述储能电池的充放电特征值作为一路输入，将所述储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值作为另一路输入，将电池实际温度与基准温度的差值作为输出，构建所述储能电池温度辨识模型。
优选地，所述电池实际温度包括以下项中的任一项或多项的组合，包括：
电池最高温度实际值、电池最低温度实际值、电池加权平均温度实际值；
所述电池目标温度对应包括以下项中的任一项或多项的组合，包括：
电池最高温度门槛值、电池最低温度门槛值、电池加权平均温度目标值；
其中，所述电池加权平均温度实际值TA＝x×Th+(1-x)×TL，其中，Th为电池最高温度实际值，TL为电池最低温度实际值，x为权重，取值范围为[0，1]。
优选地，所述进液温度与基准温度差值的特征值，包括：
进液温度与基准温度差值的M次方；或者，
进液温度与基准温度差值的M次方的实数倍；M≥1。
优选地，若所述进液温度与基准温度差值的特征值为进液温度与基准温度差值的M次方，所述根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到所述目标进液温度，包括：
对所述进液温度与基准温度差值的特征值，求M次根；
对求M次根后得到的计算结果，与基准温度求和，得到所述目标进液温度。
优选地，所述M值根据储能电池到冷却液的传热量QL与进液温度TL的实验数据，根据如下关系式拟合求解得到：
QL＝a×TL M-1×(TBat-TL)；
其中，TBat为电池实测温度，a为拟合系数。
优选地，所述充放电特征值包括以下项中的任一项：
充放电倍率的N次方、充放电电流的N次方、充放电倍率的N次方的实数倍、充放电电流的N次方的实数倍；N≥1。
优选地，所述N值根据电池发热量Qbat与充放电倍率Crate的实验数据，根据如下按关系式拟合求解得到：
Qbat＝k*CrateN；其中，k为拟合系数。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种储能电池的温度控制方法，包括：
上述的储能电池的目标进液温度控制方法。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种储能电池的目标进液温度控制系统，包括：
预测控制求解模块，用于将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
后处理模块，用于根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度。
根据本发明实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，
所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的目标进液温度控制方法，和/或，上述的储能电池的温度控制方法。
根据本发明实施例的第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；
当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的目标进液温度控制方法，和/或，执行上述的储能电池的温度控制方法。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的液冷储能电池系统中冷却液的流路图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的储能电池温度辨识模型的示意图；
图5是根据另一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图；
图6是根据另一示例性实施例示出的储能电池温度辨识模型的示意图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制系统的示意框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例一
图1是根据一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图，如图1所示，该方法，应用于储能电池液冷系统，包括：
步骤S11、将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
步骤S12、根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制方法中，基于本实施例得到目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
所述模型预测控制器中加载有模型预测控制算法(Model Predictive Control，MPC)，储能电池温度辨识模型是加载在模型预测控制器中的，模型预测控制器通过储能电池温度辨识模型求解得到进液温度与基准温度差值的特征值，具体求解方法可参照MPC算法相关介绍，本实施例不再赘述。
在具体实践中，所述方法，还包括：
将储能电池的充放电特征值作为一路输入，将储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值作为另一路输入，将电池实际温度与基准温度的差值作为输出，构建所述储能电池温度辨识模型。
所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，包括但不限于：阶跃响应模型、状态空间模型等。可利用传统的系统辨识方法和工具来获取该模型的相关参数。
所述步骤S12中的“基准温度”可以为储能电池的最佳工作温度，或最佳工作温度范围的中间值，或最常用的目标温度。
所述步骤S12中的“充放电特征值”可以为以下项中的任一项：
充放电倍率的N次方、充放电电流的N次方、充放电倍率的N次方的实数倍、充放电电流的N次方的实数倍；N≥1。
在具体实践中，所述N值根据电池发热量Qbat与充放电倍率Crate的实验数据，根据如下按关系式拟合求解得到：
Qbat＝k*CrateN；其中，k为拟合系数。
图2为液冷储能电池系统中冷却液的流路图。储能电池进液管道布设有温度传感器，用于测量进液温度；储能电池内包含数个电池模组，布设有若干个温度传感器，可用于测量电池温度(电池最高温度、电池最低温度、电池平均温度等)。
因此，在具体实践中，所述电池实际温度包括以下项中的任一项或多项的组合，包括：
电池最高温度实际值、电池最低温度实际值、电池加权平均温度实际值；
所述电池目标温度对应包括以下项中的任一项或多项的组合，包括：
电池最高温度门槛值、电池最低温度门槛值、电池加权平均温度目标值；
其中，所述电池加权平均温度实际值TA＝x×TH+(1-x)×TL，其中，TH为电池最高温度实际值，TL为电池最低温度实际值，x为权重，取值范围为[0，1]，x根据电池温度过高、过低的危害严重程度取经验值，或者直接取中值0.5。
对应地，在模型预测控制器中设置如下限制条件：
TH<电池最高温度门槛值；
-TL<-电池最低温度门槛值。
在具体实践中，所述步骤S12中的“进液温度与基准温度差值的特征值”包括：
进液温度与基准温度差值的M次方；或者，
进液温度与基准温度差值的M次方的实数倍；M≥1。
所述M值根据储能电池到冷却液的传热量QL与进液温度TL的实验数据，根据如下关系式拟合求解得到：
QL＝a×TL M-1×(TBat-TL)；
其中，TBat为电池实测温度，a为拟合系数。
在具体实践中，若所述进液温度与基准温度差值的特征值为进液温度与基准温度差值的M次方，所述步骤S13中的“根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到所述目标进液温度”，包括：
对所述进液温度与基准温度差值的特征值，求M次根；
对求M次根后得到的计算结果，与基准温度求和；
对求和得到的计算结果，进行滤波，得到所述目标进液温度。
其中，所述滤波，具体为：对连续多个时刻的计算结果求平均值，以使相邻时刻得到的目标进液温度数值波动更小，控制更平滑。
综上，可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例二
图3是根据另一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图，如图3所示，该方法，应用于储能电池液冷系统，包括：
步骤S21、将当前时刻储能电池的充放电倍率的N次方、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
步骤S22、对所述进液温度与基准温度差值的M次方，求M次根；
步骤S23、对求M次根后得到的计算结果，与基准温度求和；
步骤S24、对求和得到的计算结果，进行滤波，得到目标进液温度。
参见图4，将储能电池的充放电倍率的N次方作为一路输入，将储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方作为另一路输入，将电池实际温度与基准温度的差值作为输出，构建所述储能电池温度辨识模型。
所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，包括但不限于：阶跃响应模型、状态空间模型等。图4所示的储能电池温度辨识模型是加载在步骤S21中的模型预测控制器中的，模型预测控制器通过所述储能电池温度辨识模型求解出进液温度与基准温度差值的M次方。在具体实践中，可利用传统的系统辨识方法和工具来获取所述储能电池温度辨识模型的模型参数。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制方法中，基于本实施例得到的目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例三
图5是根据另一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制方法的流程图，如图5所示，该方法，应用于储能电池液冷系统，包括：
步骤S31、将当前时刻储能电池的充放电倍率的N次方、电池最高温度/电池最低温度门槛值与基准温度的差值、电池加权平均温度目标值与基准温度的差值、电池最高温度/电池最低温度实际值与基准温度的差值、电池加权平均温度实际值与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
步骤S32、对所述进液温度与基准温度差值的M次方，求M次根；
步骤S33、对求M次根后得到的计算结果，与基准温度求和；
步骤S34、对求和得到的计算结果，进行滤波，得到目标进液温度。
参见图6，将储能电池的充放电倍率的N次方作为一路输入，将储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方作为另一路输入，将电池最高温度实际值与基准温度的差值、电池最低温度实际值与基准温度的差值、电池加权平均温度实际值与基准温度的差值作为三路输出，构建所述储能电池温度辨识模型。所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，包括但不限于：阶跃响应模型、状态空间模型等。
图6所示的储能电池温度辨识模型是加载在步骤S31中的模型预测控制器中的，模型预测控制器通过所述储能电池温度辨识模型求解出进液温度与基准温度差值的M次方。在具体实践中，可利用传统的系统辨识方法和工具来获取所述储能电池温度辨识模型的模型参数。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制中，基于本实施例得到的目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
相比实施例二，本实施例提供的技术方案，适用于对储能电池温度上下限要求特别严格的应用场景。
可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过当前时刻储能电池的充放电倍率的N次方、电池最高温度/电池最低温度门槛值与基准温度的差值、电池加权平均温度目标值与基准温度的差值、电池最高温度/电池最低温度实际值与基准温度的差值、电池加权平均温度实际值与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的M次方，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例四
根据一示例性实施例示出的一种储能电池的温度控制方法，该方法应用于储能电池液冷系统，包括：
实施例一，和/或，实施例二，和/或，实施例三所述的目标进液温度控制方法。
可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例五
图7是根据一示例性实施例示出的一种目标进液温度控制系统100的示意框图，如图7所示，该系统100，包括：
预测控制求解模块101，用于将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型；
后处理模块102，用于根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制方法中，基于本实施例得到的目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例六
根据一示例性实施例示出的一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，
所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的目标进液温度控制方法，和/或，上述的储能电池的温度控制方法。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制方法中，基于本实施例得到的目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
实施例七
根据一示例性实施例示出的一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；
当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的目标进液温度控制方法，和/或，执行上述的储能电池的温度控制方法。
需要说明的是，所述储能电池为液冷储能电池，本实施例提供的技术方案，适用于对液冷储能电池的温度控制方法中，基于本实施例得到的目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
本实施例中各模块的实现方式及有益效果可参见实施例一相关步骤的介绍，本实施例不再赘述。
可以理解的是，本实施例提供的技术方案，通过将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，使得模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值，进而得到储能电池的目标进液温度，由于模型预测控制器中的储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，可利用成熟的方法和工具进行辨识，且容易实现，因此非常有利于在嵌入式系统中应用实施。
进一步地，在得到当前时刻储能电池的目标进液温度后，基于该目标进液温度，可以实时动态控制储能电池温度，操作简单、计算量小；同时解决了现有技术中因为采用定冷却液流量、定目标进液温度的方法来控制电池温度，导致制冷系统、供热系统的能耗大，电池温度波动大的问题。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (11)

1.一种目标进液温度控制方法，其特征在于，应用于储能电池液冷系统，包括：
将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，其中，所述电池目标温度包括以下项中的任一项或多项的组合：电池最高温度门槛值、电池最低温度门槛值；所述基准温度为储能电池的最佳工作温度，或最佳工作温度范围的中间值；
根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度；
其中，将所述充放电特征值作为一路输入，将所述进液温度与基准温度差值的特征值作为另一路输入，将电池实际温度与基准温度的差值作为输出，构建所述储能电池温度辨识模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电池实际温度包括以下项中的任一项或多项的组合：
电池最高温度实际值、电池最低温度实际值、电池加权平均温度实际值；
其中，所述电池加权平均温度实际值，其中，Th为电池最高温度实际值，TL为电池最低温度实际值，/>为权重，取值范围为[0，1]。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进液温度与基准温度差值的特征值包括：
进液温度与基准温度差值的M次方；或者，
进液温度与基准温度差值的M次方的实数倍；M≥1。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述进液温度与基准温度差值的特征值为进液温度与基准温度差值的M次方，所述根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到所述目标进液温度，包括：
对所述进液温度与基准温度差值的特征值，求M次根；
对求M次根后得到的计算结果，与基准温度求和，得到所述目标进液温度。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述M值根据储能电池到冷却液的传热量与进液温度/>的实验数据，根据如下关系式拟合求解得到：
；
其中，为电池实测温度，/>为拟合系数。
6.根据权利要求1~5任一项所述的方法，其特征在于，所述充放电特征值包括以下项中的任一项：
充放电倍率的N次方、充放电电流的N次方、充放电倍率的N次方的实数倍、充放电电流的N次方的实数倍；N≥1。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述N值根据电池发热量与充放电倍率的实验数据，根据如下按关系式拟合求解得到：
；其中，/>为拟合系数。
8.一种储能电池的温度控制方法，其特征在于，包括：
权利要求1~7任一项所述的目标进液温度控制方法。
9.一种目标进液温度控制系统，其特征在于，包括：
预测控制求解模块，用于将当前时刻储能电池的充放电特征值、电池目标温度与基准温度的差值、电池实际温度与基准温度的差值输入到模型预测控制器，以使所述模型预测控制器根据预先构建的储能电池温度辨识模型，求解得到储能电池的进液温度与基准温度差值的特征值；所述储能电池温度辨识模型为线性时不变模型，其中，所述电池目标温度包括以下项中的任一项或多项的组合：电池最高温度门槛值、电池最低温度门槛值；所述基准温度为储能电池的最佳工作温度，或最佳工作温度范围的中间值；
后处理模块，用于根据所述进液温度与基准温度差值的特征值，得到目标进液温度；
其中，将所述充放电特征值作为一路输入，将所述进液温度与基准温度差值的特征值作为另一路输入，将电池实际温度与基准温度的差值作为输出，构建所述储能电池温度辨识模型。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，
所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行权利要求1~7任一项所述的目标进液温度控制方法，和/或，执行权利要求8所述的储能电池的温度控制方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有可擦写的计算机程序；
当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如权利要求1~7任一项所述的目标进液温度控制方法，和/或，执行权利要求8所述的储能电池的温度控制方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115939583B (zh) * 2023-01-03 2023-07-21 深圳市派沃新能源科技股份有限公司 一种储能液冷系统及其控制方法
CN115832532B (zh) * 2023-02-14 2023-05-23 广东采日能源科技有限公司 液冷储能系统的控制方法、装置及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005005040A (ja) * 2003-06-10 2005-01-06 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池の冷却制御装置
JP2016115607A (ja) * 2014-12-17 2016-06-23 ダイムラー・アクチェンゲゼルシャフトＤａｉｍｌｅｒ ＡＧ バッテリ冷却装置
CN108134114A (zh) * 2017-12-07 2018-06-08 电子科技大学 一种质子交换膜燃料电池温度控制方法
CN108376810A (zh) * 2018-02-12 2018-08-07 威马智慧出行科技（上海）有限公司 动力电池热管理方法及系统
WO2019244489A1 (ja) * 2018-06-22 2019-12-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池システム
WO2020152404A1 (fr) * 2019-01-22 2020-07-30 Psa Automobiles Sa Procede de diagnostic d'efficacite d'un circuit de refroidissement d'une batterie
CN112490540A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 珠海格力电器股份有限公司 动力电池系统及其温度控制方法、装置、介质及处理器
CN112635803A (zh) * 2020-12-21 2021-04-09 中通客车控股股份有限公司 一种pemfc电堆温度控制方法及系统
CN113300027A (zh) * 2021-04-19 2021-08-24 江苏大学 一种基于预测控制的动力电池热管理系统及其控制方法
CN113581014A (zh) * 2021-07-22 2021-11-02 上汽通用五菱汽车股份有限公司 自适应电池工况冷策略方法、装置、设备及可读存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005005040A (ja) * 2003-06-10 2005-01-06 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池の冷却制御装置
JP2016115607A (ja) * 2014-12-17 2016-06-23 ダイムラー・アクチェンゲゼルシャフトＤａｉｍｌｅｒ ＡＧ バッテリ冷却装置
CN108134114A (zh) * 2017-12-07 2018-06-08 电子科技大学 一种质子交换膜燃料电池温度控制方法
CN108376810A (zh) * 2018-02-12 2018-08-07 威马智慧出行科技（上海）有限公司 动力电池热管理方法及系统
WO2019244489A1 (ja) * 2018-06-22 2019-12-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池システム
WO2020152404A1 (fr) * 2019-01-22 2020-07-30 Psa Automobiles Sa Procede de diagnostic d'efficacite d'un circuit de refroidissement d'une batterie
CN112490540A (zh) * 2020-11-16 2021-03-12 珠海格力电器股份有限公司 动力电池系统及其温度控制方法、装置、介质及处理器
CN112635803A (zh) * 2020-12-21 2021-04-09 中通客车控股股份有限公司 一种pemfc电堆温度控制方法及系统
CN113300027A (zh) * 2021-04-19 2021-08-24 江苏大学 一种基于预测控制的动力电池热管理系统及其控制方法
CN113581014A (zh) * 2021-07-22 2021-11-02 上汽通用五菱汽车股份有限公司 自适应电池工况冷策略方法、装置、设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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