基于预测控制的电动汽车快充模块热管理策略

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电动汽车快充充电桩在高功率工作下功率器件容易超温造成安全隐患,而现有的冷却策略采用基于规则控制的强制风冷方式,散热风扇转速大且产生较大的环境噪声。为了保护模块核心器件的热安全同时优化冷却调节策略,本文提出了一种基于数据驱动模型预测控制的电动汽车快充模块优化热管理方法。该方法采用数据驱动构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的模块温度分布的预测模型,并结合模型预测控制(MPC)对风扇转速进行调控,优化快充模块热管理策略并降低风扇噪声。经过实验测试,验证了该方法在保证各关键器件不超温的同时,有效降低风扇平均转速1293r/min,降低平均噪声4.99dB,保障了核心器件热安全性以及散热风扇耐久性。
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