摘要：从电动车辆到储能系统，有效的热管理对于锂离子电池在各种应用中的安全性、性能和寿命至关重要。本文对热管理策略进行了全面的回顾，强调了最近的进展和未来的展望。首先对行业标准做法及其局限性进行评估，然后对单相和多相冷却方法进行详细检查。通过相关示例讨论了成功的实施和挑战。这一探索扩展到提高热效率的创新材料和结构，以及用于实时监测的先进传感器和热控制系统。本文提出了减轻过热和传播风险的策略。此外，还强调了先进模型和数值模拟在理解长期热退化方面的重要性。探索了机器学习算法的集成，以提高检测和预测热问题的精度。分析了极端条件下热管理的挑战和解决方案，包括超快充电和低温。总之，这一全面的审查为锂离子电池热管理的当前和未来战略提供了见解，重点是提高这些重要能源的安全性、性能和耐用性。
1. 简介
在可持续交通领域，电动汽车中锂离子电池（LIBs）的热管理是关键研究领域，对提高能源系统效率和确保安全至关重要。电池热管理系统（BTMSs）在LIBs保持在最佳温度范围内起决定性作用，有助于优化电池性能和延长寿命。
该领域面临着重大挑战，主要与LIBs的过热和温度变化有关，这些问题会影响电池的安全和性能，加速其老化并降低能量存储容量，在极端情况下甚至会引发热失控（TR）导致火灾或爆炸风险。
BTMSs的进步在电动汽车中显示出显著优势，如提供更准确和均匀的温度调节，提高电池效率和可靠性；相变材料（PCMs）和其他BTMS技术的创新改善了散热和TR预防，增加了电池的安全性和能量密度；对LIBs中热生成的研究越来越重要，特别是其对电池性能和安全的影响；目前有多种创新方法用于电动汽车的热管理，但仍存在关键挑战，需要进一步深入研究。
采用综合方法，不仅关注提高电池性能的热效率，还强调安全；强调了先进材料和创新设计在BTMSs中的重要作用；重视研究锂离子电池内部热生成；全面评估了电动汽车中各种热管理策略的优缺点；展示了结合液体冷却通道和PCMs的混合系统的具体结果。
文章结构如下：第2部分探讨LIBs热管理的基本原理和现有系统的缺点；第3部分关注冷却方法的进展；第4部分讨论复杂的热管理模型；第5部分研究热监测和调节的新技术；最后第6部分总结全文。
2. 锂离子电池的热管理
LIBs的热管理对其高效安全运行至关重要，尤其是在电动汽车和能量存储系统等应用中。将这些电池保持在20°C至40°C的最佳温度范围内对于防止可靠性问题至关重要。
热管理有主动、被动和混合系统三种类型，每种类型都有独特的特点，适用于不同的应用和要求。
主动系统：采用机械或电气手段（如泵和风扇）来调节电池温度，包括空气和液体冷却等方法，散热效果好，但会增加系统功耗，降低电池整体效率，且设计更复杂、成本更高。
被动系统：使用PCMs和热导管等技术，依靠传导和对流等自然过程进行热传递，不需要额外能量，能耗效率更高且设计更简单，但在处理高热负载或极端温度时可能面临挑战，且某些材料（如PCMs）可能存在热导率低和熔化后泄漏的问题。
混合系统：结合了主动和被动方法的方面，例如PCMs与空气或液体冷却系统的集成可以改善温度控制，同时避免全主动系统的高能耗，但需要仔细设计和先进的工程来实现能源效率和热管理有效性之间的最佳平衡。
选择合适的热管理系统需要考虑电池尺寸、寿命、充放电率等因素。纳米PCMs等新材料以及先进的冷却和加热技术正在提高这些系统的效率和安全性，有助于电池在各种应用中的更多采用，降低成本并鼓励使用更清洁、更可持续的能源。此外，这些系统与整体EV或存储系统设计的集成和兼容性也是一个挑战。许多研究提出了各种设计改进来提高BTMSs的效率，如表1所示。
表1.电池中的热管理系统：对比分析
BTMSs中存在显著挑战，尤其是在恶劣的运行条件下。一个关键限制是PCMs的低热导率，导致电池单元内温度分布不均匀，对LIBs的性能和效率产生不利影响。在极端情况下，如放电速率高于1°C或环境温度高于35°C，这个问题会加剧，单个电池之间的温度差异可能小于3°C，对LIBs的性能和耐久性产生重大影响。此外，当前的BTMSs也存在实质性限制，特别是在快速充电场景和高环境温度下，可能导致热管理效率低下并增加TR的风险。此外，风冷和被动冷却系统对热负载变化的快速适应能力有限，突出了开发更动态和自适应的BTMSs以在更广泛的运行条件下提高电池热稳定性的重要性。在高环境温度或高充放电率的情况下，风冷和基于PCM的系统的不足使情况进一步复杂化，这些系统的低热导率损害了电池的长期性能。
3.电池管理系统冷却方式的创新
制冷技术的进步在单相和多相领域都很显著。单相制冷设计简单，但传热能力相对多相技术有限。在单相冷却中，新的纳米流体被探索用于提高热导率和传热效率，如含Fe2O3的发动机油纳米流体和含多壁碳纳米管（MWCNTs）的纳米流体。沉浸式冷却系统（使用Novec - 7200）也表现出良好的热调节效率。
在多相制冷中，传统制冷剂如HFCs和HCFCs对环境有影响，因此正在探索具有更低沸点的新介电流体，如SF33可有效维持电池温度，迷你通道冷板冷却系统和使用特定制冷剂（如R410a、R134a和R600a）的系统可改善温度分布和提高热传递系数。
为了延长电池寿命和提高电池安全性，引入热管理模型至关重要。例如，多尺度和多相模型、NTGK模型、两相浸没冷却模型、伪二维（P2D）模型等。人工神经网络（ANNs）可准确预测电池温度，Elman - NN网络、LSTMs、DNNs和CNNs等在热管理中各有优势，MLP网络在建模非线性交互方面有效。
基于卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和粒子滤波（PF）等工具的模型可以深入研究电池的内部反应和属性，以模拟其行为和电池磨损。UKF在估计锂离子电池的SOC时准确性最高，EKF结合简单的电阻 - 电容（1 - RC）模型可估计电池的SOC，但无法识别单个电池之间的具体变化，PF通过使用加权粒子来表示可能的状态来估计电池的SOC。
图1：机器学习（ML）系统的核心结构
材料和结构的创新正在改变热效率，如使用PCMs可保持电池温度在安全范围内，但热导率低，通过引入高导电金属基质和添加金属纳米颗粒或多孔材料来解决；微型通道冷却板可有效管理电池组温度，但生产复杂且成本高；混合结构结合了被动和主动冷却系统的优点，但增加了重量和复杂性；石墨烯等创新材料可改善热消散，但生产成本高。
尽管在提高热效率方面取得了显著进展，但仍存在成本优化、制造过程简化和有效集成等挑战，需要继续研究和开发以应对这些挑战并充分利用先进技术的优势。表2总结了电池热管理的创新。
表2.热效率方面的创新
4. 新兴技术在热监测和控制中的应用：
先进传感器
传感器类型及作用：薄膜RTD（TFRTD）传感器（如铜 - 镍合金传感器）能快速准确地测量内部温度，避免过热和热失控；非接触磁电复合传感器可检测外部短路，区分短路和机械振动；OFDR - 基于光纤的传感器能提供分布式温度测量，识别热积累；FBG传感器具有低侵入性和抗电磁干扰性，可用于估算电荷和健康状态；光纤传感器可监测应变和温度变化，估算电池组的SOC。
传感器发展：分布式光纤传感器、电场传感器和纳米传感器等新兴技术提供了高空间和时间分辨率，有助于详细的热映射；纳米传感器基于金属氧化物和碳等材料，能分布式测量温度；光纤在电池内部的使用可实时监测热分布；这些传感器的集成有助于详细的热映射和检测与热变化相关的变化；电池监测系统包括多个传感器的分布式网络，可提供电池状态的完整信息。
图2.高级传感器的分类
智能技术和机器学习的应用
电池和电力分配系统中的应用：MSCC - DRL模型使用深度强化学习，在减少充电时间的同时保持安全并最小化电池退化；ML应用在智能配电系统中正在改变电网的规划和运营；在电动汽车领域，电池技术和电池管理系统取得了显著进展，ANNs和混合ML模型提高了电池的安全性、效率和耐久性；深度学习可用于估计电池的电荷状态、健康状态和剩余寿命。
BMSs中的集成：ML模型的集成显著改变了锂离子电池管理，如深度强化学习可优化充电效率，智能BMSs使用ML模型对SOC和电池平衡等关键功能至关重要；ANNs已成功应用于预测和监测LIBs的健康状态；混合ML模型可防止过热并确保电池运行安全；深度学习可准确估算电池的SOC、SOH和RUL；不同的架构如DNNs、RNNs、LSTMs和CNNs已成功应用；随机森林等ML算法可准确估计锂离子电池的状态。
电池管理中的作用：AI和ML在改善锂离子电池的健康和安全管理方面发挥着关键作用，为准确的SOH、SOC和RUL估算、先进的热管理以及故障和安全风险预防提供了有前途的解决方案，在电动汽车和能量存储系统等各种应用中具有重要意义。
5. 锂离子电池在极端条件下的挑战
锂离子电池在极端温度条件下面临显著挑战，超出最佳操作范围（298.15 K至323.15 K）的条件会显著影响电池效率和安全。高温会加速电化学降解和热分解风险，低温会损害电池容量和功率。此外，热流直接影响离子和电子导电性，改变电极的氧化还原过程并缩短电池寿命，这使挑战更加严峻。
解决方案：开发结合液体冷却和PCMs的混合热管理系统，这些系统作为热缓冲器，在放热和吸热反应期间被动吸收和释放热量，从而将温度保持在安全范围内并延长电池寿命。ISO 12405 - 4和UN38.3等法规规定了最高温度限制。此外，低于0°C也被视为极端温度，制造商通常会指定更严格的范围以优化性能和耐久性。
2.未来的挑战和解决方案
热管理系统的需求：未来的热管理系统需要在高容量、快速充电和热效率之间取得平衡，尤其是在宽温度范围内，这具有挑战性。此外，快速充电带来了额外的挑战，优化是控制热量和温度梯度同时保持安全和性能的关键。
恶劣环境中的能源存储系统：恶劣环境中的能源存储系统需要先进的热管理方法，如相变冷却，以在极端条件下保持稳定性能。
AI - 基于控制器的应用：AI - 基于控制器，如ANNs和模糊逻辑，正在成为通过动态适应温度变化来优化电动汽车电池安全和寿命的解决方案。
锂离子电池中热管理的有效性对于克服极端条件带来的挑战至关重要。持续开发先进材料、技术和法规对于确保这些关键技术的性能、安全和长期可行性至关重要。
6.总结
本文聚焦于锂离子电池（LIBs）可持续和安全发展的基本方面，特别是在电动汽车（EVs）和能量存储系统等关键应用中。强调了电池热管理系统（BTMSs）在将LIBs保持在最佳温度范围内、优化其性能和延长寿命方面的至关重要性。
包括过热和温度变化，这可能会损害电池的安全和性能，加速其老化并降低其能量存储能力。在材料和结构方面取得了重大创新，如使用相变材料（PCMs）来维持电池温度在安全和恒定范围内，但PCMs存在热导率低的挑战，正在通过引入高导电金属基质和添加金属纳米颗粒或多孔材料来解决。
将智能技术和机器学习集成到电池和电力分配系统中已成为一个关键领域。使用深度强化学习的模型如MSCC - DRL在优化充电效率和估算电池状态、健康和剩余寿命方面取得了进展，表明智能电池管理取得了显著进展。未来，热管理系统需要在宽温度范围内平衡高容量、快速充电和热效率，恶劣环境中的能源存储系统需要先进的热管理方法，基于AI的控制器正在成为优化EV电池安全和寿命的关键解决方案。
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