本发明涉及电池管理，尤其涉及自适应环境的电池热控制方法。
背景技术：
1、随着电子设备在各种环境中的广泛应用，电池作为这些设备的重要能源，其性能和安全性受到越来越多的关注。电池在不同的环境温度下工作时，其化学反应速率和效率会发生变化，进而影响其整体性能和寿命。特别是在极端高温或低温环境下，电池的性能可能大幅度下降，甚至出现安全隐患。因此，有效的电池热管理系统对于保证电池性能和安全至关重要。
2、传统的电池热管理系统主要侧重于在固定的温度范围内维持电池的工作状态，通过基本的散热或加热手段来控制电池温度。然而，这些系统通常缺乏对环境变化的实时响应能力，不能根据电池的实际工作条件和环境变化智能调整其热管理策略。此外，这些系统往往没有考虑到电池长期健康和寿命的维护，从而无法在不断变化的应用环境中提供最佳的性能和安全保障。
3、因此，迫切需要一种能够智能适应环境变化、实时监测和调整电池热状态的高效热管理系统。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了自适应环境的电池热控制方法。
2、自适应环境的电池热控制方法，包括以下步骤：
3、s1：通过环境感知模块实时监测当前环境温度；
4、s2：基于监测单元监测电池状态，包括电池温度、电压、电流参数；
5、s3：将s1和s2收集的数据传输至中央处理单元；
6、s4：中央处理单元通过智能算法分析数据，预测电池在当前环境下的最佳工作状态；
7、s5：根据s4的分析结果，自动调节电池的热管理系统，包括冷却系统的启动、停止或功率调整；
8、s6：通过反馈系统监控调整效果，确保电池在最佳状态下运行。
9、进一步的，所述s1中的环境感知模块包括多个温度传感器，所述温度传感器分布于电池组周边的不同位置，用于捕捉环境温度的多点数据；
10、温度传感器采集的数据通过无线或有线方式实时传输给中央处理单元；
11、温度传感器采集的数据包括当前环境的温度值以及温度变化趋势，以便中央处理单元能预测短期内的温度变化。
12、进一步的，所述s2中的监测单元包括多个内置于电池组内的传感器，用于实时监测电池的温度、电压和电流；
13、电池温度通过分布在电池组不同部位的热敏电阻传感器来测量，电压监测通过电压检测电路进行，实时监测电池的工作电压，并对电压波动进行敏感反应，电流监测采用霍尔效应传感器；
14、所述热敏电阻传感器、电压检测电路以及霍尔效应传感器收集到的数据通过集成电路实时传输至中央处理单元。
15、进一步的，所述智能算法基于多层神经网络模型，捕捉输入变量之间的非线性关系，并提供准确的预测，具体包括：
16、设目标是电池的最佳工作状态，用综合性能指标p来表示，多层神经网络表示为：p＝f3(w3·f2(w2·f1(w1·x+b1)+b2)+b3)，其中，
17、x是一个包含所有输入参数的向量,et为环境温度，tb为电池温度，vb为电池电压，ib为电池电流；
18、w1,w2,w3是不同层的权重矩阵；
19、b1,b2,b3是不同层的偏置向量；
20、f1,f2,f3是激活函数，根据需要选择不同的函数，包括relu、tanh或sigmoid；
21、学习过程如下：
22、收集大量历史数据，包括环境温度、电池温度、电压、电流以及对应的电池性能指标；
23、使用历史数据训练模型，通过优化算法调整各层的w和b，以减少预测值和实际值之间的差异；
24、对模型进行多次迭代训练，直到达到满意的准确度；
25、使用验证数据集测试模型的泛化能力和预测准确性。
26、进一步的，所述优化算法具体包括前向传播、、计算误差、反向传播、梯度下降更新。
27、进一步的，所述前向传播包括：
28、定输入网络通过每层的加权求和和激活函数计算输出，对于每一层l，计算zl＝wl·al-1+bl和al＝fl(zl)，其中al-1是上一层的输出，a0＝x；
29、所述计算误差包括在网络的最后一层，计算预测值p和实际值之间的误差，使用损失函数的均方误差来计算。
30、进一步的，所述反向传播包括使用反向传播算法来计算损失函数相对于每层权重w和偏置b的梯度，从输出层开始，逆向通过每一层进行，对于每一层l，计算损失函数l相对于zl的梯度，然后基于链式法则计算和
31、所述梯度下降更新包括使用计算得到的梯度来更新权重和偏置，对于每一层l，更新wl和bl如下：
32、
33、
34、其中α是学习率，为一个小的正数；
35、还包括迭代过程：重复前向传播、计算误差、反向传播、梯度下降更新，多次迭代，在每次迭代中，神经网络学习调整权重和偏置，以减少预测值和实际值之间的误差。
36、进一步的，所述s5具体包括：
37、s51：当智能算法预测电池在高环境温度下运行时，且预测结果显示电池温度将超过安全工作范围，热管理系统自动增加冷却力度，通过增加冷却风扇的转速或启动额外的散热模块；
38、s52：当预测结果表明电池在低环境温度下工作时导致性能下降，热管理系统启动加热机制，通过加热带或调整电池内部化学反应速率来提升电池温度；
39、s53：在环境温度适中但电池负载高时，且预测结果显示电池温度正在上升，热管理系统将调整功率分配，减少充电速度或调整放电策略，以控制电池温度上升；
40、s54：当预测电池在当前环境下的工作状态为正常范围时，热管理系统将维持当前状态，且持续监测电池状态和环境变化，以便快速响应任何新的调整需求。
41、本发明的有益效果：
42、本发明，通过环境感知模块的精确温度监测和电池状态监测系统的细致数据采集，实现对电池在不同环境条件(如极高或极低温度)下的实时适应，中央处理单元内的多层神经网络模型根据这些数据预测电池的最佳工作状态，如在炎热条件下主动增强冷却或在寒冷环境中启动加热机制，从而优化电池的放电效率和响应速度，这种自动和智能化的适应机制显著提高了电池在变化环境中的性能稳定性。
43、本发明，电池热管理系统的智能调节不仅响应即时的温度变化，还考虑到电池长期健康，在连续高温环境下工作时，系统通过减少充放电频率来减轻电池的热应力，从而避免长期的化学退化和容量下降，这种预防性的保护措施减少了由温度波动引起的电池损耗，有效延长了电池的使用寿命并降低了更换频率，为用户节约了长期的维护成本。
1.自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述s1中的环境感知模块包括多个温度传感器，所述温度传感器分布于电池组周边的不同位置，用于捕捉环境温度的多点数据；
3.根据权利要求2所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述s2中的监测单元包括多个内置于电池组内的传感器，用于实时监测电池的温度、电压和电流；
4.根据权利要求3所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述智能算法基于多层神经网络模型，捕捉输入变量之间的非线性关系，并提供准确的预测，具体包括：
5.根据权利要求4所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述优化算法具体包括前向传播、、计算误差、反向传播、梯度下降更新。
6.根据权利要求5所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述前向传播包括：
7.根据权利要求6所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述反向传播包括使用反向传播算法来计算损失函数相对于每层权重w和偏置b的梯度，从输出层开始，逆向通过每一层进行，对于每一层l，计算损失函数l相对于zl的梯度，然后基于链式法则计算和
8.根据权利要求7所述的自适应环境的电池热控制方法，其特征在于，所述s5具体包括：
