[發明專利]一種二階振蕩粒子群的動力電池組風冷系統能效優化方法

在審

• 申請號: 201911095485.6
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110941876A
• 公開（公告）日: 2020-03-31
• 發明（設計）人: 王佳;張盛龍;胡俠;姚建紅
• 申請（專利權）人: 常熟理工學院
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F119/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 向文

1.一種基于二階振蕩粒子群算法的動力電池組風冷系統能效優化方法，是基于電動汽車動力電池風冷系統實現的，所述電動汽車動力電池風冷系統包括動力電池組、第一冷卻風扇、第二冷卻風扇、第三冷卻風扇、第四冷卻風扇、驅動電機和車輛變速器；所述動力電池組共有九個電池模塊；

其特征在于：采用二階振蕩粒子群算法對電動汽車動力電池風冷系統能效進行優化，包括如下步驟：

S1：確定優化設計變量：

設計變量一共包括四個參數，分別為：第一冷卻風扇風速vv₁，第二冷卻風扇風速vv₂，第三冷卻風扇風速vv₃和第四冷卻風扇風速vv₄；

S2：確定優化設計目標：系統為單目標優化，優化目標為動力電池組冷卻系統中九個電池模塊中溫度最大電池模塊和溫度最小的電池模塊的溫差最小；

S3：確定優化限制條件；

S4：對設計變量進行優化，其具體的優化流程如下：

S4-1：初始化粒子群優化算法參數，包括：最大迭代次數T_max、粒子數目m、慣性權重系數ω、加速系數c₁、c₂，將當前優化代數設置為t＝1(t≤T_max)，在四維空間中，隨機產生m個粒子x₁，x₂，...,x_i,...,x_m，構成種群X(t)，隨機產生各粒子初始速度v₁，v₂，...,v_i,...,v_m，構成種群V(t)，其中第i個粒子的位置為x_i＝(x_i,1，x_i,2，x_i,3，x_i,4)，速度為v_i＝(v_i,1，v_i,2，v_i,3，v_i,4)，x_i,1表示第i個個體第k時刻電池組冷卻風扇1的風速大小vv₁(k)_i，x_i,2表示第i個個體第k時刻電池組冷卻風扇2的風速大小vv₂(k)_i，x_i,3表示第i個個體第k時刻電池組冷卻風扇3的風速大小vv₃(k)_i，x_i,4表示第i個個體第k時刻電池組冷卻風扇4的風速大小vv₄(k)_i；

S4-2：計算X(t)中的每個粒子x_i的溫度T_l(k+1)_i，即第i個粒子第k+1時刻第l個電池模塊的溫度大小；

S4-3：將第i個粒子計算得到的每個電池模塊的最終溫度T_l(k+1)_i按降序排列，然后令所有電池模塊中溫度最高的電池溫度記為T_ma(k)_i＝Max(T_l(k+1)_i)，溫度最小的電池模塊溫度記為T_mi(k)_i＝Min(T_l(k+1)_i)；

S4-4：通過適應度函數，將計算的最大溫度和最小溫度之差TT(k)_i定義為適應值大小來評價每個粒子的好壞，存儲當前各粒子的最佳位置pbest和與之對應的最大溫度和最小溫度之差，即適應度值，并將種群中適應度值最優的粒子作為整個種群中的最佳位置gbest；

S4-5：更新粒子的速度和位置，產生新的種群X(t+1)：

如果當前進化代數t小于最大進化代數T_max的1/2，通過公式(5)-(6)更新粒子的速度和位置，產生新的種群X(t+1)；

v_i,j(t+1)＝ωv_i,j(t)+c₁r₁[p_i,j-(1+ξ₁)x_i,j(t)+ξ₁x_i,j(t-1)]+c₂r₂[p_g,j-(1+ξ₂)x_i,j(t)+ξ₂x_i,j(t-1)]

(5)

x_i,j(t+1)＝x_i,j(t)+v_i,j(t+1) (6)

其中，

如果當前進化代數t大于最大進化代數T_max的1/2，通過公式(8)-(9)更新粒子的速度和位置，產生新的種群X(t+1)。

v_i,j(t+1)＝ωv_i,j(t)+c₁r₁[p_i,j-(1+ξ₁)x_i,j(t)+ξ₁x_i,j(t-1)]+c₂r₂[p_g,j-(1+ξ₂)x_i,j(t)+ξ₂x_i,j(t-1)]

(8)

x_i,j(t+1)＝x_i,j(t)+v_i,j(t+1) (9)

其中，

上式中，i＝1,2,...,m；j＝1,2,…,4；v_i，j為第i個粒子的當前速度；ω表示慣性權重系數；c₁和c₂表示正的加速系數；r₁、r₂、ξ₁、ξ₂為隨機數，在算法前期，即當前進化代數t小于最大進化代數T_max的1/2時，按照公式(7)計算ξ₁和ξ₂，目的保證算法具有較強的全局搜索能力，在算法后期，即當前進化代數t大于最大進化代數T_max的1/2時，按照公式(10)計算ξ₁和ξ₂，保證算法良好的收斂性能；p_i,j表示第i個例子迄今找到的最佳位置pbest；p_g，j是整個粒子群搜索到的最佳位置gbest；x_i，j為第i個粒子的當前位置；

S4-6：更新粒子的pbest和gbest；

S4-7：判斷當前優化代數t是否等于T_max，若為是則停止計算，取X(t)中適應度值最小的粒子，即所有電池模塊中溫度差最小的粒子x_i作為所求結果，然后判斷最佳粒子得到的適應值TT(k)_i是否小于設定溫度值，如果小于設定溫度值，將最佳粒子x_i所對應的四個風扇的風速x_i,1、x_i,2、x_i,3和x_i,4做為四個電池組冷卻風扇的風速，然后結束流程；如果大于設定溫度值，同樣采用最佳粒子x_i得到的四個風扇的風速進行通風降溫工作，此時系統報故障處理，并停止優化；如果t<T_max，則另t＝t+1，并返回步驟S4-5繼續搜索。