随着电化学储能（尤其是锂离子电池）朝着更高能量密度、更大容量（如兆瓦级储能柜）的方向发展，其产热量急剧增加。传统的风冷技术已逐渐无法满足高效、均匀的散热需求，液冷技术凭借其更高的导热效率和精准温控能力，成为下一代储能热管理的核心技术路径。

​ 本项目并非简单的液冷装置集成，而是专注于其控制系统的关键技术进行前瞻性研究。目标是开发一套智能、高效、可靠的液冷控制算法与策略，确保储能电池包在全生命周期内工作在最佳温度区间，从而显著提升系统的安全性、能效和使用寿命。

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高精度电池热-电-老化耦合建模技术

• 研究内容：​ 建立精确的电池产热模型。不仅要考虑欧姆热、反应热，还需耦合电池的SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）、充放电倍率（C-rate）以及内阻变化（老化影响）。这是实现精准温度预测和控制的基础。

• 预期成果：​ 高保真的电池热仿真模型，能够准确预测不同工况下电池的温度分布和热流量。

3.2 智能多变量协同控制策略研究

• 研究内容：​ 液冷系统是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统。需研究先进控制算法（如模型预测控制MPC、模糊PID、自适应控制）来协同调节：

  • 泵速：​ 控制冷却液流量。

  • 风扇转速：​ 控制冷凝器的散热强度。

  • 电子膨胀阀（EXV）开度/压缩机频率（针对制冷循环）：​ 精确控制蒸发温度和制冷功率。

  • 三通阀/加热器（用于低温加热）：​ 实现宽温域范围（如-30℃至+50℃）的温度控制。

• 预期成果：​ 一套优于传统PID的多变量智能控制算法，实现快速响应、超调小、抗干扰能力强的温控效果。

3.3 基于数据驱动的故障预测与健康管理技术

• 研究内容：

  • 故障诊断：​ 研究基于传感器数据（温度、压力、流量、电流电压）的故障诊断算法，及时发现水泵堵转、管路泄漏、制冷剂不足等故障。

  • 健康预测：​ 分析冷却液理化性质（如电导率、粘度）的长期变化趋势，预测系统性能衰减，实现预防性维护。

• 预期成果：​ 故障诊断规则库和PHM模型，集成到控制系统中，提升系统可靠性。

3.4 系统级能效优化与管理技术

• 研究内容：​ 研究以“系统总能耗最低”为目标的全局优化策略。例如，在夜间低温、低负荷时，优先利用自然冷源（板式换热器），减少压缩机启停；在高峰负荷时，平衡温控精度与能耗关系。

• 预期成果：​ 动态能效优化策略，显著降低液冷系统全年平均运行功耗。

1. 技术研究报告：​ 详细阐述各项关键技术的研究方法与成果。

2. 控制算法软件包：​ 经过HIL测试验证的核心控制算法代码/模型。

3. 系统设计与仿真报告：​ 包含系统架构图、控制逻辑图、仿真分析结果。

4. 原型系统测试报告：​ 在实验储能柜上进行测试的性能数据。