锂离子电池底部与双面冷却构型下的快速充电方法研究及实现

本研究针对电动汽车锂离子电池快速充电过程中安全性与寿命平衡的难题，开发了MSCC和样条曲线两种优化充电曲线，结合独创的双面冷却系统（顶部+底部冷却板）和内部连接改进方案，使充电时间缩短30%、热梯度降低63%，为突破快充技术瓶颈提供了创新性解决方案。

　　

随着电动汽车市场爆发式增长，消费者对充电速度的期待已与传统燃油车加油效率看齐。然而锂离子电池快充面临"不可能三角"困境——充电速度、电池寿命和安全性难以兼得。高电流充电会导致电压超限、局部过热等问题，而传统单面冷却系统无法有效控制热梯度，极端环境下的快充更是行业痛点。

法国波尔多大学联合Stellantis汽车集团的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表突破性成果，创新性地将充电曲线优化与双面冷却技术结合。研究采用独创的"果冻卷"(JR)网格电池模型，开发出多级恒流(MSCC)和样条曲线两种智能充电算法，配合顶部+底部冷却板协同散热方案，成功将充电时间压缩30%，热梯度降低63%。该研究首次通过总线散热直接靶向电芯产热核心区，并建立自适应算法解决模型与实际电池的参数漂移问题。

关键技术包括：1)基于电热耦合模型的参数优化算法；2)双冷却板(h_PR1/h_PR2对流系数调控)构型设计；3)电池内部连接结构改进；4)考虑SOC(State of Charge)和OCV(Open Circuit Voltage)动态特性的自适应控制策略。实验采用12电芯模块验证，对比传统底部冷却方案。

【Charge profile definition】
通过分析4类基础充电曲线(CC-CV、多级恒流等)，筛选出MSCC和样条曲线作为优化框架。这两种曲线参数少、形态可变，适合构建带约束(电压V_max、温度θ_max)的最优化问题。

【Optimization problem definition】
建立以充电时间t_max最小化为目标的非线性规划模型，约束条件包含所有电芯在[0,t_max]时段的温度θ_i(t)和电压V_i(t)极值。采用电热耦合模型预测Q(热生成量)分布，特别关注总线区域散热效率。

【Optimal profile implementation】
针对模型与实际电池参数失配问题，提出动态调整策略：当检测到电压/温度接近阈值时，按比例衰减电流，形成闭环控制。该方案使优化曲线具备实际应用鲁棒性。

【Conclusion】
双面冷却构型使热梯度从单冷却板的15°C降至5.6°C。MSCC曲线在20%-80%SOC区间快充表现最优，而样条曲线在全区间更均衡。内部连接改进使总线区域散热效率提升40%，验证了"精准散热"理念的可行性。

该研究的意义在于：首次系统论证双面冷却对快充性能的倍增效应；建立可迁移的充电曲线优化框架；提出的自适应机制解决了学术模型与工程实践的鸿沟。这些突破为电动汽车快充标准制定提供了理论依据和技术路径，对推动交通领域碳中和具有重要实践价值。