新能源汽车领域。
背景技术：
1、在新能源汽车智能化的发展过程中，对能量的精细化管理是实现车辆舒适驾驶与提升续航里程的关键技术之一。而在此过程中，实现能量精细化管理的重要手段则以热管理技术的车载应用为关键。在此背景之下，一种通过基于机器学习和数据驱动的软件预测模型，可通过结合整车实时工况和预定的行驶计划，对整车热管理策略进行提前预判与优化，从而动态地实现整车各子系统之间的能量交互，对此发明产品取名：智能热管理（intelligent thermal management，itm）。
技术实现思路
1、系统架构：智能热管理系统架构以保证动力电池的安全应用为主要核心，其通过对各子系统的实时监控，以采取智能决策和精准执行来实现整车高效、安全的热量管理，在此过程中让动力电池始终工作于最佳温度范围内，从而确保了车辆应用的安全性。
2、系统流程：智能热管理系统是在整车热管理相关硬件具有一定集成度及电动化的基础上，根据系统需求和实时监测数据，按照事先设计的逻辑规则和控制算法，对热管理系统内的各个组件进行有序、定时的启动、停止或调节其运行状态的过程。
3、工作流程大致可将其分为远程与本地管理两部分，在这两部分中又可将其细分出多种功能，在本地管理方面，控制单元通过对各子系统温度的采集与分析，并结合整车运行所处状态以及动力电池 soc状态，在以整车安全应用为首要的前提下，通过判断此时子系统的温度，再对其采取相关的制冷或加热措施。
4、同时系统可通过预测算法，对运行过程中可能存在的故障进行预警，如对某组件的寿命、运行状态的分析，以判断其在下一刻对热管理系统运行的影响。通过系统对数据进行采集与应用，软件模型将通过历史数据与实时数据的对比分析，实现在不同工况下按照能量最优策略快速对热管理系统做出调整，以此来提高整车相关子模块的散热效率和能源利用率。
5、在远程管理方面，主要是通过相关车载无线通信技术，实现对车辆的实时热管理诊断、远程热管理系统运行等功能。
6、智能热管理系统会根据车辆所处的如临时停车、低速行驶、高速行驶、充电以及特定需求等不同状态切换去热管理策略。
7、停车状态热管理策略：当车辆处于临时停车或远程唤醒状态时，此时整车相关系统的运行功率将相对较低，而鉴于此时的环境温度可能处于严寒或炎热状态，为此，此环境下的热管理系统将重点以维持动力电池温度于适宜范围为重点，以防止其过热或过冷，此时热管理系统将以低功耗模式运行，以只维持动力电池的基本温度为目标。
8、低速行驶状态热管理策略：当车辆运行于拥堵的城市路况或以低速行驶状态行驶时，由于此时的功率输出相对小，因此驱动电机、动力电池等部件的产热也相对较低，在此状态下，可根据环境温度智能调节系统的工作强度。如在寒冷的天气中，可以适当开启动力电池加热功能，以保证其活性，而在炎热天气中，保持适当的冷却以避免动力电池过热。
9、高速行驶状态热管理策略：当车辆处于高速行驶过程中时，由于此时输出功率、风阻等因素的制约，动力电池、驱动电机等部件的产热将增加，此状态下，热管理系统将提高其冷却能力，以确保动力电池和驱动电机的温度维持在安全且高效的范围内，同时通过利用整车的气流通道设计，配合车速让零部件实现风冷效果。
10、充电状态热管理策略：当车辆处于充电过程中时，动力电池将会产生较多热量，尤其是在快充模式下，此时热管理系统将严格对此状态下的 soc进行监控，并按照 soc和充电过程所处阶段去调整系统策略，如在充电开始的涓流阶段以及充电即将结束的恒压阶段，为防止低温导致充电效率的降低，则可通过适时、适度加热以确保动力电池的活性，而在进入恒流阶段的初期，为避免动力电池应大电流而导致温度骤升，则可采用预冷措施。
11、其中，不同状态下的热管理策略的关注点略有差异，如在整车低速、高速等工作状态下，动力电池、电机等零部件始终处于运行模式，此时这些子系统的热管理需求主要是以冷却为主，因而对于加热部分的策略将得到弱化。同时根据整车状态的差异，对于冷却调节的强度也将有所不同。
12、特定需求热管理策略：主要是根据用户对座舱空调系统的需求，热管理系统会联动调整电池热管理、电机管理策略，如在有空调制冷需求时，可以利用动力电池系统或驱动电机系统所产生的废热来预热空调系统，以提高空调的运行效率，从而实现能量的回收与再利用。
13、动力电池 soc与热管理：在智能热管理系统中，对动力电池 soc进行实时监控的目的是，根据动力电池的化学性质，以确定不同 soc水平下动力电池的理想工作温度范围以及温度变化趋势，通过此二者的关联，可以更准确的实现动力电池的热量管理，从而进一步保证动力电池的应用安全性。
14、此应用策略下，当 soc发生变化时，热管理系统将通过算法，自动计算所需的目标温度或冷却/加热强度，并将这些参数发送给循环泵、冷却风扇、加热器等执行机构，以调整它们的工作状态。过程中，系统将不断监测动力电池温度的变化，并将其与目标温度进行比较，一方面是通过控制策略，及时地可调整系统的加热/冷却设置，直到让动力电池温度回归至设定的适宜范围。
15、另一方是通过对数据的收集与应用，不断优化 soc与温度控制策略之间的关系模型，以此去确保在各种工况下，都能实现最优化的热管理效果，进而实现对动力电池热管理的精细化、智能化控制。如系统可通过温度传感器获取实时温度数据，然后根据当前的充电状态和计算的目标温度，以形成需求温度，然后智能地调节冷却液的循环流量、冷却风扇的速度、动力电池加热器的工作状态等，以保持其运行在理想的温度窗口内，同时减少不必要的能耗。
16、热管理的预测性维护系统：智能热管理的预测功能是基于系统相关标准及功能安全等级，对相关故障进行分类与定义的前提下，通过智能算法实现‘有问题，早发现’的目的，以在热管理角度起到最大限度的确保用车辆和用户的安全。由于此模块的功能具有预测及维护的目的，为此常将其称之为智能热管理的预测性维护系统。
17、此系统对于故障的预测通常包括以下几个核心步骤：
18、1.数据收集与监测：通过传感器层对如动力电池温度、冷却液温度、流量、电流、电压、系统工作状态等实时运行数据进行收集；
19、2.数据分析与模型建立：通过大数据及机器学习算法对历史数据进行分析，找出故障发生的规律或前兆特征，并基于统计分析或数据驱动建立故障率模型，以此去识别潜在故障模式和趋势；
20、3.实时监测与报警：将采集到的实时数据与预测模型进行比较，当模型预测到故障的可能性超出阈值时，系统将会触发预警信号，通知用户潜在的风险；
21、4.健康评估：通过算法评估动力电池和热管理系统的关键组件健康状态，如对动力电池的 soh（state of health）或 soe（state of energy）以及热管理系统的性能退化程度进行评估；
22、5.故障根源分析：对系统所预测到的潜在故障进行分析，以判断是单一组件问题还是系统间交互导致的问题。其中，‘系统间的交互问题’如冷却功能失效，导致电池、电机可能过温或动力电池等组件老化，可能导致热管理难度增大，从而存在潜在风险；
23、6.剩余寿命预测：基于当前状态和历史数据预测关键组件的剩余使用寿命，以便提前制定维护计划或更换热管理策略。如在不影响安全的前提下，系统会根据潜在故障的严重度去调整工作模式，如采用降低充电电流、优化资源分配（增加对特定区域的冷却或加热），防止潜在故障区域的进一步恶化或切换至安全模式等策略，以此去降低系统性能或关闭非关键功能，以延缓故障的发生和发展；
24、7.维护建议与调度：根据预测结果提出预防性维护建议，包括何时更换零件、何时进行系统检修，以及如何优化系统运行以延长组件寿命等。
25、通过智能热管理的预测性维护系统，可以实时监控整车热管理系统的状态，并在潜在故障发生前给予预警，从而降低突发故障对整车及用户带来的风险，提高了系统的可靠性和安全性，同时也降低了系统后期的维护成本。
26、热管理系统的远程诊断：在智能热管理的远程应用中，远程诊断功能是在不占用本地资源、算力的基础上，通过整车端所收集到的数据，应用如 4g/5g等远程无线技术，将其上传至云端。云端服务器可依靠其强大的算力，对系统进行相较于本地诊断更为深入且全面的精确分析，并在诊断有异常时，将系统存在故障的可能性、可能的问题、原因、现象、严重程度、建议的检查方式、初步维护措施等以诊断报告的形式推送至用户端，以实现对故障的实时预警。当存在软件类或通过软件更新可解决的简单故障时，云端将以远程推送并通过 ota技术对软件进行更新以完成故障的修复。而对于硬件类故障，云端将建议用户及时至维修点进行相关维护，或让维修工作人员主动向用户发起联系，以提醒其及时对故障进行处理。
27、当诊断结果存在严重度较高的故障或潜在严重度较高的故障时，将通过远程干预形式对车载系统实现热管理策略的优化，以避免故障加剧或形成新的风险。
28、智能热管理控制算法：在智能热管理中，通过软件算法结合多种控制策略，以构建混合控制架构，从而实现对动力电池、电机以及其他电控系统的温度、能量控制，在让其始终工作于适宜的温度范围，以防止因过热或过冷状态对产品性能和寿命造成负面影响的同时，通过如模糊逻辑、pid控制、预测控制等智能算法，根据实时监测的温度，动态地调度系统热量，以及时调整系统的运行状态，让其尽可能运行于最佳的效率区间中，进而实现最低的能耗最佳的效果。
29、简而言之，该智能热管理的实现目标是，通过本地及远程技术对整车热量、温度进行精细化管理，从而降低如动力电池、驱动电机以及相关电控组件失效的风险或概率，并在提升相关零件使用效率的基础上，延长零部件、子系统的使用寿命。同时，在基于系统智能控制以确保其安全应用的前提下，通过能量最优、效率最优等策略的应用，可在进一步提升车辆动力性、续航的基础上，通过如预测、诊断等功能去确保整车的行车安全，以此来降低后期的维护成本，从而提高用户的用车体验和安全性，进而让用户具有更高的用车满意度。
1.本发明《一种基于预测与智能控制的车载智能热管理系统开发方法》可分为车辆本地热管理及远程热管理两部分。
2.通过对车辆各子系统温度的采集与分析，并结合整车运行所处状态以及动力电池soc状态，去判断子系统的温度适应性，再对其采取相关的制冷或加热措施。通过预测算法，对系统组件运行过程中可能存在的故障进行预警。通过历史数据与实时数据的对比分析，系统可在不同工况下按照能量最优策略快速对热管理系统做出调整，以此来提高整车相关子模块的散热效率和能源利用率。
3.关联电池soc水平和理想工作温度范围以及温度变化趋势，更准确的实现动力电池的热量管理，从而进一步保证动力电池的应用安全性。
4.通过实时监控整车热管理系统状态，并通过智能算法在潜在故障发生前给予预警，实现‘有问题，早发现’，从而最大限度的确保用车辆和用户的安全。
5.通过整车端所收集到的数据，应用远程无线技术，将其上传至云端，并依靠其强大的算力进行更深入且全面的精确分析，在诊断有异常时，将系统存在故障的可能性、可能的问题、原因、现象、严重程度、建议的检查方式、初步维护措施等以诊断报告的形式推送至用户端，以实现对故障的实时预警。
