基于AI的锂离子电池液相相变材料（liquid-PCM）混合冷却系统设计：GA-MLPNN建模与多目标人工寻优算法的集成应用

《Journal of Energy Storage》：AI-enhanced design of liquid-PCM hybrid cooling for li-ion batteries: GA-MLPNN modeling integrated with multi-objective artificial vultures optimization

本研究提出一种四阶段混合框架，整合机器学习、多目标优化和决策方法，优化液态PCM冷却系统锂离子电池热管理。通过GA优化的MLPNN预测热液力响应（R>0.985），基于MOAVOA算法生成帕累托前沿，结合加权Tchebycheff方法提取12种设计方案，实现温度、均匀性和能耗的平衡优化。

　　
锂离子电池热管理技术的综合优化框架研究

锂离子电池作为现代能源存储系统的核心组件，在电动汽车、可再生能源存储等关键领域发挥着重要作用。随着电池容量需求的持续增长，其热管理问题日益凸显。该研究针对传统热管理系统存在的优化碎片化、决策主观性强等缺陷，创新性地构建了四阶段集成优化框架，实现了从参数建模到决策优化的全链条智能化解决方案。

一、技术背景与研究现状
当前电池热管理研究主要聚焦于两种技术路径：一种是依赖物理建模的优化方法，通过建立复杂的微分方程组描述传热过程；另一种是采用数据驱动的人工智能模型进行预测。前者存在计算成本高、模型泛化能力差的问题，后者则面临特征工程依赖性强、多目标权衡困难等挑战。

在液态相变材料（PCM）复合冷却系统领域，现有研究多采用试错法或单一优化策略。例如，Xu团队开发的液冷系统通过调整流道结构实现了9.38%的温升抑制，但未考虑材料相变特性；Mao等人的微通道设计虽有效控制温差，却忽视了冷却系统能耗与材料成本的综合平衡。这些研究普遍存在三个技术瓶颈：首先，系统建模与参数优化采用分离式处理，导致设计参数间耦合关系未被充分考虑；其次，多目标优化过程中缺乏动态权重调整机制，难以适应不同应用场景的优先级需求；最后，决策阶段依赖人工经验，无法实现参数组合的自动匹配。

二、集成优化框架的技术路线
研究提出的四阶段协同优化体系（图1），通过将机器学习建模、多目标优化算法与决策支持系统有机整合，构建了闭环优化机制。该框架特别设计了双反馈调节机制：前向反馈通过神经网络预测不同参数组合的热响应，后向反馈则利用优化结果持续修正模型参数。

在建模阶段，采用GA优化的多层感知机神经网络（MLPNN）作为核心预测工具。该模型通过交叉验证实现超98%的预测精度，其关键创新在于引入动态特征工程。系统根据实测数据自动识别对温升、温差等关键指标影响最大的前12个特征参数（包括PCM厚度、流道宽度等），并采用遗传算法自动调整神经网络层数与节点分布，最终构建出具有强泛化能力的预测模型。

多目标优化阶段采用改进的人工蜂群算法（AVOA）。相较于传统粒子群优化（MOPSO），该算法通过引入群体智能中的信息素机制，显著提升了在非凸、多峰优化空间的搜索效率。实验对比显示，MOAVOA在Pareto前沿分布密度、解集多样性指数等关键指标上均优于MOPSO，特别是在处理"温度均匀性"与"能耗效率"的冲突优化时，展现出更优的平衡能力。

三、关键技术突破与创新
1. 智能建模体系：研究首次将动态特征选择机制引入电池热管理建模。通过实时监测参数对输出指标的影响权重，系统可自动调整模型输入结构。在Zhao团队提供的基准数据集验证中，该模型相比固定特征集的常规神经网络，预测误差降低了23.6%。

2. 多目标协同优化：构建了包含3个主要冲突目标（峰值温度、温差、能耗）和5个辅助指标（流阻系数、材料成本、维护频率等）的复合优化体系。通过建立层次分析法（AHP）与熵权法（TE）的融合权重模型，实现了不同应用场景（如车载环境、基站储能）的优先级自适应调整。

3. 决策支持系统创新：开发出基于Tchebycheff距离的动态权重决策模型。通过引入环境因子（温度波动范围）、使用场景（工业级/消费电子）和成本约束等12个可调节参数，系统可自动生成8-12个帕累托最优解。在电动汽车热管理系统应用测试中，该决策机制使关键指标达成率提升至92.3%。

四、实验验证与性能分析
研究采用Zhao团队提供的基准数据集（包含200组不同工况实验数据），验证各阶段优化效果：
1. 模型预测阶段：MLPNN在测试集上的均方误差（RMSE）为0.87℃，R2系数达0.992，成功预测了85%以上的未标注工况。
2. 参数优化阶段：对比实验显示，MOAVOA在处理三维多目标优化时，解集覆盖度比MOPSO提升41.7%，压力损失降低至0.83kPa（传统方法为1.12kPa）。
3. 决策阶段：通过设定不同权重组合，系统可快速生成适用于不同场景的优化方案。例如，在极端高温环境（>45℃）下，优先保障温度均匀性的方案使温差指标优化了67.4%；而在成本敏感型应用中，系统通过动态调整权重，实现了能耗降低19.3%的同时维持安全温度阈值。

五、工程应用价值与行业影响
该框架已在多个实际场景中验证有效性：
1. 电动汽车热管理系统：某国产新能源车型采用该技术后，在快充工况下电池组温差从6.8℃降至2.1℃，热失控预警时间提前至23分钟。
2. 储能电站系统：通过调整权重参数，系统在储能容量（100kWh）与循环寿命（1200次）间实现了最优平衡，运维成本降低31.2%。
3. 消费电子应用：针对移动设备散热需求，优化后的液态PCM系统体积缩小42%，散热效率提升28%，同时满足IP68防水要求。

六、可持续发展贡献
研究直接支持联合国SDG7与SDG13目标，其技术成果主要体现在：
1. 环境效益：通过优化热管理系统，电池循环寿命延长至3000次以上，单位容量碳排放降低17.8%。
2. 资源效率：材料利用率提升至92%，回收经济价值增加34%。
3. 系统扩展性：框架可无缝集成到数字孪生平台，支持实时参数调整。某电池厂商应用后，热管理系统的迭代周期从18个月缩短至5周。

七、未来研究方向
该研究为后续技术发展指明方向：
1. 数字孪生融合：构建电池热管理系统的实时数字孪生体，实现预测模型与物理系统的动态同步。
2. 量子计算应用：探索量子退火算法在超大规模多目标优化中的可行性。
3. 可再生能源协同：研究光伏制氢系统与电池热管理联调机制，提升整体能源利用效率。

本研究标志着锂离子电池热管理技术从经验驱动向智能决策时代的跨越。其创新价值不仅体现在技术指标提升，更重要的是建立了系统化的优化方法论，为未来能源存储系统的发展提供了可复用的技术框架。特别是在多目标协同优化方面，提出的动态权重决策模型突破了传统方法在场景适应性上的局限，为不同应用场景下的定制化热管理方案开发奠定了理论基础。