电池热管理系统中机器学习应用的进展：建模方法、优化策略与未来趋势

《Renewable and Sustainable Energy Reviews》：Advances in machine learning applications for battery thermal management systems: modeling methods, optimization strategies, and future trends

　　

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  建立了机器学习在电池热管理系统中应用的分析框架。
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  总结了热管理中常用的机器学习模型。
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  回顾了机器学习在风冷、液冷、相变材料冷却和混合冷却中的应用。
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  分析了数据质量、可解释性、泛化能力和部署方面的挑战。
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  提出了基于机器学习的热管理系统的改进方向。

引言

随着全球能源需求的持续增长以及化石燃料消耗引发的环境问题的日益严重，世界各国正加速向清洁低碳可再生能源转型[1]。太阳能、风能和水能因其清洁特性和丰富的资源被视为未来能源结构的重要组成部分[2]。然而，这些可再生能源本身具有间歇性和波动性，大规模并入电力系统可能对电网稳定性造成挑战。因此，能够平衡电力供需并提高系统稳定性的储能技术已成为清洁能源发展不可或缺的一部分[3]。在众多储能技术中，电化学储能因其响应速度快、能量密度高而成为现代储能系统的重要组成部分。特别是锂离子电池，由于其高能量密度、低自放电率和长循环寿命，正在逐步取代传统的铅酸和镍氢电池，并广泛应用于光伏储能、电动汽车等领域[4,5]。

然而，锂离子电池在充放电过程中会持续产生热量。局部温度过高或温度分布不均匀可能导致容量大幅衰减、循环寿命缩短，甚至热失控，对人员和设备安全构成威胁。因此，高效稳定的电池热管理系统对于将电池维持在适宜的温度范围内并确保其性能和循环寿命至关重要[6,7]。目前，主要的电池热管理方法包括风冷、液冷和相变材料冷却[[8], [9], [10]]。这些技术已在工程应用中逐渐得到采用。然而，固有的局限性，如传热能力受限、对极端工况适应性不足以及附加能耗相对较高，仍未得到解决。为解决这些问题，现有研究主要集中在调节冷却介质和电池布局的传热路径、优化冷却组件结构以及改善热管理材料性能方面。这些努力旨在提高散热能力和温度均匀性，同时降低系统能耗[[11], [12], [13]]。这些热管理优化方法主要依赖于实验测试和数值模拟。实验方法只能在有限的预设条件下提供参考结果。数值模拟，如计算流体力学（CFD），需要大量的计算资源和时间，且在多种工况下的适应性和可扩展性仍然有限[14]。因此，将更高效的数据驱动方法引入电池热管理已成为重要的研究趋势。

得益于近年来人工智能的快速发展，机器学习（ML）已被广泛应用于储能材料[15,16]、电子设备[[17], [18], [19], [20]]和复杂机械系统[[21], [22], [23]]。与传统方法相比，ML在处理非线性、高维和高耦合问题方面具有显著优势。它可以高效地进行温度预测、参数敏感性分析和结构性能评估，为电池热管理系统（BTMSs）的快速建模和优化提供了新方法[23,24]。基于机器学习的热管理研究发展迅速，方法从早期的线性回归和支持向量回归（SVR）演进到基于树模型、深度神经网络和物理信息神经网络（PINNs）。结合遗传算法（GAs）和粒子群优化（PSO）等智能优化方法，这些方法实现了从参数调优到结构优化的集成优化过程。近年来，已有若干综述总结了机器学习在电池温度预测和热管理优化中的应用，大多数研究侧重于算法类型、预测性能以及物理信息神经网络（PINNs）等具体方法。尽管这些研究提供了有用的基础，但机器学习方法与电池热管理系统（BTMSs）特定挑战之间的关系尚未系统建立。多物理场耦合、电化学-热耦合、瞬态热失控、数据有限以及实时控制等问题仍缺乏统一的分析框架[25,26]。本文从BTMSs的实际需求出发，将相关方法分为纯数据驱动模型、半物理模型、物理约束模型和领域专用大语言模型，并讨论了它们的适用场景和局限性。在应用层面，特别关注了非均匀热产生和多物理场热行为、电池材料热安全、瞬态热失控、跨场景状态估计和实时热管理控制。进一步分析了多保真度建模、迁移学习、不确定度量化和预测控制在不同BTMS任务中的作用。通过建立BTMS关键挑战、建模方法和具体应用任务之间的关系，本综述为不同热管理场景下的模型选择和工程应用提供了参考（见表5）。

综上所述，本综述聚焦于机器学习在BTMS建模、预测、优化和控制中的应用。首先介绍了机器学习的开发过程和常用评估指标，并从电池产热、温度控制、热失控和运行状态的角度总结了BTMS的主要需求和挑战。随后回顾了纯数据驱动模型、半物理模型、物理约束模型和领域专用大模型的特征和适用场景，以及遗传算法和粒子群优化等常用优化方法。在此基础上，特别关注了机器学习在非均匀产热和多物理场建模、热安全导向的材料设计、瞬态热失控预测、跨场景状态估计和实时热管理控制方面的应用进展。最后，总结了当前在数据采集、物理一致性、跨场景泛化和实时部署方面的局限性，并讨论了未来研究方向。本文的其余部分组织如下。第1节介绍了本综述的研究背景和意义。第2节介绍了BTMS机器学习的基础知识、热管理需求和模型评估指标。第3节总结了BTMS中常用的机器学习模型。第4节介绍了常用的智能优化算法。第5节分析了机器学习在不同BTMS研究任务中的具体应用。第6节讨论了现有方法的局限性和未来研究方向。第7节总结了本综述的主要结论（见图1）。

章节摘要

机器学习技术的发展与演进

机器学习方法已从传统的回归和分类模型逐渐演进到深度学习、物理信息建模和大语言模型。早期模型主要用于处理结构化数据和相对简单的预测任务，而深度神经网络的发展提高了对高维数据和复杂非线性关系的建模能力[27,28]。近年来，控制方程、边界条件和先验物理知识已被

BTMS中常用的机器学习模型

为了提高BTMS的整体性能，机器学习方法被广泛用于解决多参数、强耦合和非线性问题。不同模型在训练速度、预测稳定性和适用场景方面存在差异。BTMS中的温度预测、冷却结构优化和运行状态预测等任务涉及不同的数据特征和建模要求，因此对模型精度、泛化能力和物理

遗传算法

遗传算法（GA）是一种受自然选择和遗传机制启发的随机优化方法。候选解通过适应度函数进行评估，同时通过选择、交叉和变异不断更新参数组合，使种群逐渐收敛到更优区域。遗传算法具有较强的全局搜索能力，对目标函数形式的要求较少，适用于涉及多个设计

非均匀热源下热管理的结构优化

在实际运行中，电池和电池组的产热通常表现出明显的空间不均匀性，高温产生区域容易出现热点。如果冷却能力仍均匀分布，则高热负荷区域可能出现冷却不足，而低热负荷区域则可能过度冷却。因此，机器学习可用于识别热负荷差异及其与冷却参数的关系，并进一步优化冷却剂

BTMS中机器学习面临的挑战与未来发展方向

机器学习在热管理中引起了广泛关注，数据驱动方法已逐渐成为分析、预测和优化复杂热系统的重要工具。通过构建基于数据的模型，机器学习可以快速地执行温度预测和结构参数优化，从而降低传统实验和数值模拟的高计算成本和长开发周期。然而，当前研究仍处于发展

结论

综上所述，机器学习为复杂BTMS的分析和优化提供了新方案。随着储能系统规模和电池功率密度的不断提高，传统基于实验和数值模拟的方法在计算效率和开发时间方面正显示出局限性。未来，将数据驱动方法与物理信息相结合可以进一步提高非均匀热行为建模、材料热安全

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到国家自然科学基金（编号：51806096）、江苏省高校自然科学基金（编号：18KJB560007）以及中国空气动力研究与发展中心（CARDC）结冰与防除冰重点实验室（编号：IADL20230410）的资助。

顾俊龙|陈宗奇|王宇