CN117465297A - 一种基于电动汽车的智能冷却系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于电动汽车、智能冷却技术领域，提出了一种基于电动汽车的智能冷却系统，具体为：识别电动汽车并布置智能冷却系统场景，并从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷，然后利用散热性能负荷计算获得散热峭值，最后根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。对所有的监测单元进行时间上的横向对比，对温度值和电量值两个独立物理量之间关于充电过程温度适配的关联性进行适配度量化，保障智能冷却系统在实际应用场景中电池温度过高情况下的稳定性和可持续性，降低电池包各个电池单体温度值差异过大带来的风险，有效保障充电工作对充电装置或者环境温度的不确定外在条件下的适应性。

Description

一种基于电动汽车的智能冷却系统
技术领域
本发明属于电动汽车、智能冷却技术领域，具体涉及一种基于电动汽车的智能冷却系统。
背景技术
随着电动汽车在汽车市场上的占有率逐步上升，电动汽车的各种问题也逐步浮出水面，其中如何更好的优化电动汽车在充电时电池的散热问题一直困扰着汽车领域工作人员。在电动汽车充电的过程中，有很多位置都会产生热量，其中在充电时电动汽车电池内部的电阻在电流通过的情况下会产生一定的热量；或者电池内部本身的化学成分在发生反应时也会有许多的热量产生；以上部分均会导致在充电的过程中，电池温度大幅度的上涨，如果电池温度达到一定的高度时，会损坏电池内部的监测单元或者损坏整个充电设备，从而带来大量的经济损失；因此，如何让电池在充电过程中能保持在一定的温度范围内是一个具有挑战性的问题，现有的冷却系统可以分为两类，第一种是空气冷却方案，空气冷却方案是利用空气来冷却电池，空气冷却方案具有便利、成本低、环保等优点；第二种是液体冷却方案，液体冷却方案通常使用冷却剂来达到给电池降温的效果，这样的方案具有非常好的降温效果；然而，在现阶段冷却方案的使用中，电动汽车只能采用一种冷却方案，但是，电动汽车的电源有两个充电的过程，一个电能低情况下的快充，这时候电池充电速度快，因此产生的热量多，电池升温快，如果只采用空气冷却方案，因为空气冷却方案的降温效率低下，在快充的过程中，无法对温度过高的电源进行及时的降温，从而导致电池寿命大大缩短或者损坏；一种是电能高情况下的慢充，如果在慢充过程中汽车一直采用液体冷却方案，因为慢充过程中电池的温度变化不明显，但是液体冷却方案的电能消耗大，从而使得电动汽车的充电时间变长；
因此，根据电池在不同情况下动态的采取两种方案或者两种方案的结合，对电池降温和充电时间缩短具有实际意义上的好处，现在市面上的电动车是利用阈值判别法对冷却方案进行结合，通过电池温度的一个额定值，来判断是否使用结合的冷却方案，但是阈值判别法缺少灵活性，当充电装置或者环境温度不理想的情况，冷却方案会无法适应性调节，进一步影响充电过程的散热性能。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于电动汽车的智能冷却系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种基于电动汽车的智能冷却方法，所述方法包括以下步骤：
S100，识别电动汽车并布置智能冷却系统场景；
S200，从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷；
S300，利用散热性能负荷计算获得散热峭值；
S400，根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。
进一步地，在步骤S100中，所述布置识别电动汽车并布置智能冷却系统场景的方法是：电动汽车的智能冷却系统场景由电池包、散热器以及BMS电池系统，其中散热器包括空气冷却散热器和液体冷却散热器。
进一步地，在步骤S200中，所述从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷的方法是：以电池包内的各个电池单体作为监测单元，通过BMS电池系统测量各个监测单元的温度值，通过BMS电池系统测量电池包的电能，设定一个时间段作为测量间隔TGP,TGP∈[0.5,5]秒，每隔时间段TGP进行一次数据测量，一次数据测量包括各个监测单元的温度值和电池包的电能，以任一监测单元的温度值和电池包的电能形成的二元组记为该监测单元的散热性能负荷。
进一步地，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，对于同一时刻下各个监测单元中温度值的最大值记为第一峰值HTL，将所有时刻下的第一峰值的中位数作为第二峰值FHT，设定一个数值区间记为峰度区间HTBF，HTBF∈[FHT*(σ-1),FHT*σ]，其中σ为设定在[1.2，2]的阈值，其默认值为1.5；对于任一时刻的第一峰值，如果第一峰值在峰度区间内，则将该时刻记作第一峰度点；
在最近的TL时段内，将一时刻下各个监测单元的中温度值的最大值与最小值的差值记为温差偏移，则该时刻下的温差偏移与该时刻对应的电能的比值记为第一偏移属性DHGC，记所有时刻下的第一偏移属性的平均值为第二偏移属性，如果一个时刻下的第一偏移属性大于第二偏移属性，则将该时刻记为第二峰度点；将在最近的TL时段内同时满足第一峰度点和第二峰度点的时刻记为域静温点，将检索得到域静温点的总数量记作nZQTD；利用域静温点的第一峰值和第一偏移属性计算散热峭值：将各个域静温点的第一峰值的平均值，与各个域静温点的第一偏移属性的平均值的比值作为散热峭值。
由于在筛选第一峰度点的时候，会出现所有时刻的第一峰值一样的情况，进一步导致数据筛选过程精确性下降，在筛选第二峰度点的时候，会出现析温偏差数值过小或者差值为零的情况，导致域静温点的相关数据筛选具有约束，尤其是第一峰值差异小的情况，进而导致计算获得的散热峭值量化精确度下降，但是现有的技术并无法解决这种筛选方式全面性和精确性不够的问题，为了使得散热峭值的结果更加具有可靠性和容错性并解决该问题，因此本发明还提出了一个更加优选的方案如下：
优选地，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，以同一时刻下不同监测单元的散热性能负荷为一列，以不同时刻下同一监测单元的散热性能负荷为一行构建一个矩阵作为拟似分析模型；将同一时刻下各个监测单元中温度值的的平均值记作时源均温值TATN，把所有时刻下的时源均温值的平均值记为域源均温值e.TATN，若一个时刻下时源均温值大于域源均温值，则标记该时刻为高热时点；将所有时源均温值中的最大值和最小值分别记为峰源均温值m.TATN和低源均温值n.TATN；
对拟似分析模型中的任一散热性能负荷，记其温度值与电能之比为热峭比HHC，则任一监测单元在不同时刻下均有一个对应的热峭比，记在同一时刻下所有监测单元的热峭比之和为时点热峭比，如果当前时刻下时点热峭比大于其前一个时刻的时点热峭比，则记当前时刻为热高走时点；如果一个时刻属于高热时点且属于热高走时点，则将该时刻标记为热峭时刻，拟似分析模型中热峭时刻的总量记作nHTD；通过热峭时刻下监测单元的散热性能负荷：以监测单元所有热峭时刻下温度值和电能之比的平均值，作为监测单元的峭负载度，以各个监测单元的峭负载度中的最大值，与峰源均温值和低源均温值的差值之比作为散热峭值。
有益效果：由上可见，散热峭值的计算是对整个拟似分析模型中温度值和电量值的关系进行时间上连续的量化计算，对所有的监测单元进行时间上的横向对比，减少了模型中温度值异常或者存在电池特殊处理行为的时刻的权重，从而使得数据筛选更加具有兼容性，更加准确的量化了温度值和电量值两个独立物理量之间关于充电过程温度适配的关联性，进一步保障了模型在实际应用场景中电池温度过高情况下的稳定性和可持续性，降低了电池包各个电池单体温度值差异过大带来的风险，有效保障充电工作对充电装置或者环境温度的不确定外在条件下的适应性。
进一步地，在步骤S400中，所述根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控的方法是：设定一个时间段作为散热窗口TL，TL∈[0.5,5]分钟，每隔TL获取一次散热峭值；设定一个时间段TP，TP∈[0.5,5]小时；获取最近TP时段内的各个散热峭值并构成一个序列记作峭值序列；将峭值序列的第一四分位点和第三四分位点分别记为第一峭点和第二峭点；以第一峭点和第二峭点之间的数值区间记为汽液置信域；
如果电动汽车的散热峭值小于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案降温；如果电动汽车的散热峭值大于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案和液体冷却方案同时降温，且该电动汽车在下一个即将到来的TP的时段内，不单独采用气体冷却方案对电源进行降温；如果电动汽车的散热峭值在汽液置信域内，则该电动汽车的电源在当前时段下采用液体冷却方案降温。
散热峭值偏小的时候，说明充电工作对充电桩或者环境温度的不确定外在条件下的适应性充足，采用气体冷却；如果散热峭值偏大的时候，则说明充电工作对充电桩或者环境温度的不确定外在条件下的适应性严重不足，需要同时采用气体冷却和液体冷却。
优选地，其中，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。
本发明还提供了一种基于电动汽车的智能冷却系统，所述一种基于电动汽车的智能冷却系统包括：处理器、存储器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所述一种基于电动汽车的智能冷却方法中的步骤，所述一种基于电动汽车的智能冷却系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
智能冷却系统布置单元，用于识别电动汽车并布置智能冷却系统场景；
负荷实时识别单元，用于从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷；
热峭值运算单元，用于利用散热性能负荷计算获得散热峭值；
冷却调控单元，用于根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。
本发明的有益效果为：本发明提供一种基于电动汽车的智能冷却系统，对整个智能冷却系统中温度值和电量值的关系进行时间上连续的量化计算，对所有的监测单元进行时间上的横向对比，对温度值和电量值两个独立物理量之间关于充电过程温度适配的关联性进行适配度量化，进一步保障了智能冷却系统在实际应用场景中电池温度过高情况下的稳定性和可持续性，降低了电池包各个电池单体温度值差异过大带来的风险，有效保障充电工作对充电装置或者环境温度的不确定外在条件下的适应性。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为一种基于电动汽车的智能冷却方法的流程图；
图2所示为一种基于电动汽车的智能冷却系统的结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为一种基于电动汽车的智能冷却方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于电动汽车的智能冷却方法，所述方法包括以下步骤：
S100，识别电动汽车并布置智能冷却系统场景；
S200，从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷；
S300，利用散热性能负荷计算获得散热峭值；
S400，根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。
进一步地，在步骤S100中，所述布置识别电动汽车并布置智能冷却系统场景的方法是：电动汽车的智能冷却系统场景由电池包、散热器以及BMS电池系统，其中散热器包括空气冷却散热器和液体冷却散热器。
进一步地，在步骤S200中，所述从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷的方法是：以电池包内的各个电池单体作为监测单元，通过BMS电池系统测量各个监测单元的温度值，通过BMS电池系统测量电池包的电能，设定一个时间段作为测量间隔TGP,TGP∈[0.5,5]秒，每隔时间段TGP进行一次数据测量，一次数据测量包括各个监测单元的温度值和电池包的电能，以任一监测单元的温度值和电池包的电能形成的二元组记为该监测单元的散热性能负荷。
进一步地，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，对于同一时刻下各个监测单元中温度值的最大值记为第一峰值HTL，将所有时刻下的第一峰值的中位数作为第二峰值FHT，设定一个数值区间记为峰度区间HTBF，HTBF∈[FHT*(σ-1),FHT*σ]，其中σ为设定在[1.2，2]的阈值，其默认值为1.5；对于任一时刻的第一峰值，如果第一峰值在峰度区间内，则将该时刻记作第一峰度点；
在最近的TL时段内，将一时刻下各个监测单元的中温度值的最大值与最小值的差值记为温差偏移，则该时刻下的温差偏移与该时刻对应的电能的比值记为第一偏移属性DHGC，记所有时刻下的第一偏移属性的平均值为第二偏移属性，如果一个时刻下的第一偏移属性大于第二偏移属性，则将该时刻记为第二峰度点；将在最近的TL时段内同时满足第一峰度点和第二峰度点的时刻记为域静温点，将检索得到域静温点的总数量记作nZQTD；利用域静温点的第一峰值和第一偏移属性计算散热峭值：将各个域静温点的第一峰值的平均值，与各个域静温点的第一偏移属性的平均值的比值作为散热峭值。
或者，利用域静温点的第一峰值和第一偏移属性计算散热峭值ETHN：
其中j1为累加变量；HTLj1以及DHGCj1代表第j1个域静温点的第一峰值和第一偏移属性。
优选地，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，以同一时刻下不同监测单元的散热性能负荷为一列，以不同时刻下同一监测单元的散热性能负荷为一行构建一个矩阵作为拟似分析模型；将同一时刻下各个监测单元中温度值的的平均值记作时源均温值TATN，把所有时刻下的时源均温值的平均值记为域源均温值e.TATN，若一个时刻下时源均温值大于域源均温值，则标记该时刻为高热时点；将所有时源均温值中的最大值和最小值分别记为峰源均温值m.TATN和低源均温值n.TATN；
对拟似分析模型中的任一散热性能负荷，记其温度值与电能之比为热峭比HHC，则任一监测单元在不同时刻下均有一个对应的热峭比，记在同一时刻下所有监测单元的热峭比之和为时点热峭比，如果当前时刻下时点热峭比大于其前一个时刻的时点热峭比，则记当前时刻为热高走时点；如果一个时刻属于高热时点且属于热高走时点，则将该时刻标记为热峭时刻，拟似分析模型中热峭时刻的总量记作nHTD；通过热峭时刻下监测单元的散热性能负荷：以监测单元所有热峭时刻下温度值和电能之比的平均值，作为监测单元的峭负载度，以各个监测单元的峭负载度中的最大值，与峰源均温值和低源均温值的差值之比作为散热峭值。
或者，计算散热峭值的方法可以替换为：通过热峭时刻下监测单元的散热性能负荷，计算得任一监测单元的峭负载度HBL，
其中i1为累加变量，TPYi1和ELY i1分别代表第i1个热峭时刻的温度值和电能，θ为黄金比列系数；通过利用所有监测单元的峭负载度、峰源均温值和低源均温值，计算得散热峭值ETHN，
其中i3为电动汽车电源中所有监测单元的总数,ln()为自然常数e为底数的对数函数；e为自然常数。
进一步地，在步骤S400中，所述根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控的方法是：设定一个时间段作为散热窗口TL，TL∈[0.5,5]分钟，每隔TL获取一次散热峭值；设定一个时间段TP，TP∈[0.5,5]小时；获取最近TP时段内的各个散热峭值并构成一个序列记作峭值序列；将峭值序列的第一四分位点和第三四分位点分别记为第一峭点和第二峭点；以第一峭点和第二峭点之间的数值区间记为汽液置信域；
如果电动汽车的散热峭值小于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案降温；如果电动汽车的散热峭值大于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案和液体冷却方案同时降温，且该电动汽车在下一个即将到来的TP的时段内，不单独采用气体冷却方案对电源进行降温；如果电动汽车的散热峭值在汽液置信域内，则该电动汽车的电源在当前时段下采用液体冷却方案降温。
本发明的实施例提供的一种基于电动汽车的智能冷却系统，如图2所示为本发明的一种基于电动汽车的智能冷却系统结构图，该实施例的一种基于电动汽车的智能冷却系统包括：处理器、存储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上述一种基于电动汽车的智能冷却方法实施例中的步骤。
所述系统包括：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运行在以下系统的单元中：
智能冷却系统布置单元，用于识别电动汽车并布置智能冷却系统场景；
负荷实时识别单元，用于从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷；
热峭值运算单元，用于利用散热性能负荷计算获得散热峭值；
冷却调控单元，用于根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。
所述一种基于电动汽车的智能冷却系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种基于电动汽车的智能冷却系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于电动汽车的智能冷却系统的示例，并不构成对一种基于电动汽车的智能冷却系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于电动汽车的智能冷却系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于电动汽车的智能冷却系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于电动汽车的智能冷却系统可运行系统的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于电动汽车的智能冷却系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

Claims (7)

1.一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，识别电动汽车并布置智能冷却系统场景；
S200，从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷；
S300，利用散热性能负荷计算获得散热峭值；
S400，根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控。
2.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，在步骤S100中，所述布置识别电动汽车并布置智能冷却系统场景的方法是：电动汽车的智能冷却系统场景由电池包、散热器以及BMS电池系统，其中散热器包括空气冷却散热器和液体冷却散热器。
3.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，在步骤S200中，所述从智能冷却系统中获得电能值和温度值，将电能值和温度值构成的二元组作为散热性能负荷的方法是：以电池包内的各个电池单体作为监测单元，通过BMS电池系统测量各个监测单元的温度值，通过BMS电池系统测量电池包的电能，设定一个时间段作为测量间隔TGP,TGP∈[0.5,5]秒，每隔时间段TGP进行一次数据测量，一次数据测量包括各个监测单元的温度值和电池包的电能，以任一监测单元的温度值和电池包的电能形成的二元组记为该监测单元的散热性能负荷。
4.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，对于同一时刻下各个监测单元中温度值的最大值记为第一峰值HTL，将所有时刻下的第一峰值的中位数作为第二峰值FHT，设定一个数值区间记为峰度区间HTBF，HTBF∈[FHT*(σ-1),FHT*σ]，其中σ为设定在[1.2，2]的阈值，其默认值为1.5；对于任一时刻的第一峰值，如果第一峰值在峰度区间内，则将该时刻记作第一峰度点；
在最近的TL时段内，将一时刻下各个监测单元的中温度值的最大值与最小值的差值记为温差偏移，则该时刻下的温差偏移与该时刻对应的电能的比值记为第一偏移属性DHGC，记所有时刻下的第一偏移属性的平均值为第二偏移属性，如果一个时刻下的第一偏移属性大于第二偏移属性，则将该时刻记为第二峰度点；将在最近的TL时段内同时满足第一峰度点和第二峰度点的时刻记为域静温点，将检索得到域静温点的总数量记作nZQTD；利用域静温点的第一峰值和第一偏移属性计算散热峭值：将各个域静温点的第一峰值的平均值，与各个域静温点的第一偏移属性的平均值的比值作为散热峭值。
5.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，在步骤S300中，所述利用散热性能负荷计算获得散热峭值的方法是：设定一个时间段TL，TL∈[0.5,5]分钟，在最近的TL时段内，以同一时刻下不同监测单元的散热性能负荷为一列，以不同时刻下同一监测单元的散热性能负荷为一行构建一个矩阵作为拟似分析模型；将同一时刻下各个监测单元中温度值的的平均值记作时源均温值TATN，把所有时刻下的时源均温值的平均值记为域源均温值e.TATN，若一个时刻下时源均温值大于域源均温值，则标记该时刻为高热时点；将所有时源均温值中的最大值和最小值分别记为峰源均温值m.TATN和低源均温值n.TATN；
对拟似分析模型中的任一散热性能负荷，记其温度值与电能之比为热峭比HHC，记在同一时刻下所有监测单元的热峭比之和为时点热峭比，如果当前时刻下时点热峭比大于其前一个时刻的时点热峭比，则记当前时刻为热高走时点；如果一个时刻属于高热时点且属于热高走时点，则将该时刻标记为热峭时刻，拟似分析模型中热峭时刻的总量记作nHTD；通过热峭时刻下监测单元的散热性能负荷：以监测单元所有热峭时刻下温度值和电能之比的平均值，作为监测单元的峭负载度，以各个监测单元的峭负载度中的最大值，与峰源均温值和低源均温值的差值之比作为散热峭值。
6.根据权利要求1所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法，其特征在于，在步骤S400中，所述根据散热峭值对电动汽车的电源进行智能冷却调控的方法是：设定一个时间段作为散热窗口TL，TL∈[0.5,5]分钟，每隔TL获取一次散热峭值；设定一个时间段TP，TP∈[0.5,5]小时；获取最近TP时段内的各个散热峭值并构成一个序列记作峭值序列；将峭值序列的第一四分位点和第三四分位点分别记为第一峭点和第二峭点；以第一峭点和第二峭点之间的数值区间记为汽液置信域；
如果电动汽车的散热峭值小于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案降温；如果电动汽车的散热峭值大于汽液置信域，则该电动汽车的电源在当前时段下采用气体冷却方案和液体冷却方案同时降温，且该电动汽车在下一个即将到来的TP的时段内，不单独采用气体冷却方案对电源进行降温；如果电动汽车的散热峭值在汽液置信域内，则该电动汽车的电源在当前时段下采用液体冷却方案降温。
7.一种基于电动汽车的智能冷却系统，其特征在于，所述一种基于电动汽车的智能冷却系统包括：处理器、存储器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权利要求1-6中任一项所述的一种基于电动汽车的智能冷却方法中的步骤，所述一种基于电动汽车的智能冷却系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中。
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