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针对电池冷却系统的高度非线性、参数时变和迟滞等特点，为了快速降低电池的温度，使电池工作在理想温度范围，并实现节能的目的，论文采用迭代动态规划算法优化电池的冷却系统，以最小的能量损耗使电池组的温度稳定在目标温度范围内。
研究内容
1. 基于电池的生热特性和牛顿冷却定律，建立电池组集中质量热模型，并与AMESim中建立的电池液冷系统模型进行对比，验证其准确性。
图2 AMESim电池组冷却系统模型
2. 针对电池热管理系统的高度非线性与时变性，提出一种在多维搜索空间迭代逼近最优值的IDP策略。
图3 迭代动态算法边界收敛图
3. 通过MATLAB-AMESim联合仿真对比，以验证IDP优化策略的高效性与节能性。
图5 IDP冷却优化策略设计框图
1. 基于论文提出的优化策略，终端电池的温度稳定时间提高了76.49%，最大温度误差减小了52.79%，超调量减小了53%。同时，在不同循环测试下电池组最大温差始终保持在2K以内。故基于IDP的优化策略，动力电池组的冷却速率更快，终值更接近目标温度。
表1 U_N_N工况温度曲线的响应参数
图8 U_N_U工况冷却液流速与能量消耗对比
图9 U_N_U工况冷却系统瞬时能耗
图10 冷却系统总能耗
创新点和意义
针对目前动力电池热管理系统中能量过度损耗的问题，论文提出了IDP优化策略，仿真结果表明该策略以最小的能耗对电池组温度进行快速冷却，冷却液流速稳定，验证了IDP优化策略的高效性与节能性。具有重要的理论指导意义与工程应用价值。
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