长沙理工大学胡林教授牵头的“车辆安全与智能化研究团队”正在做驾驶模拟实验。

红网时刻记者 汪衡 通讯员 李潇玲 长沙报道

动力电池被喻为新能源汽车的“心脏”。作为核心零部件之一，其对新能源汽车的续航里程、安全性和稳定性起着决定性作用。随着新能源汽车的普及，这颗“心脏”使用寿命如何、续航能力是否强劲、智能驾驶模式会否导致掉电过快等安全与储能问题越来越被大众所关注。

长沙理工大学胡林教授牵头的“车辆安全与智能化研究团队”，正是瞄准新能源智能汽车安全与能耗关键技术，深入开展新能源汽车动力电池安全与储能系统优化领域研究，取得了一系列兼具学术创新和工程价值的研究成果，让新能源汽车“心脏”更加健康、更加强劲。

“预热跑”为电池降温

在大规模市场应用中，动力电池的安全性能是影响新能源汽车的核心竞争指标。诱发电池安全问题的原因很复杂，其中温度过热失控导致燃烧是电池安全核心问题之一。

“正如心脏不是单一结构一样，动力电池内部也不是单一的整体，而是由复杂的电芯组构成。”胡林解释道，大量电芯就像细胞一样既紧密联系又各自工作。外力撞击、过充过放、高温高热等都可能让有“暴脾气”的电芯“发火”。当其中某个电芯温度过高，还会影响周围其它电芯，从而产生连锁反应引发安全事故。

如何为电池降温？已有的方法除了通过电池管理系统来对温度进行监控和调节外，还包括诸如用风扇进行散热，或用冷却液带走过高热量等。

但问题也不少。前者存在散热不均等明显缺陷，且当环境温度过高时则效果不佳。相比起来，在动力电池周围加装管道回路，冷却液体在管道内匀速流动降温的方法散热更均匀、效果更好。

“美中不足的是这个方法忽略了液冷管道中的初始流速度。”胡林表示，如果把液冷管道想像成田径跑道，把冷却液想像成人，冷却液被水泵增压围绕管道流动一圈就像通过人从起点绕田径跑道匀速跑一圈。

“就像人起跑的瞬间过慢，不能立刻达到规定速度一样，管道中冷却液的初始流速过低，也不能马上达到响应速度。” 胡林说。

为了解决这个问题，胡林研究团队建立了一种新型电池热安全仿真模型，通过电池管理系统预测电池温度。当温度达到预设限值时，在保持冷却液总流速不变的情况下，调节各管道内的流速，有效提高响应速度。

“好比预知出发时间的人，先在起点预热跑动起来提高出发速度，这样后面路程所需的平均速度就可以降低。由于后面的路程比起点那部分长得多，所以整体速度会降低。”胡林表示。

最终，胡林研究团队在不增加动力电池混合冷却系统寄生能耗的情况下，显著提高了冷却系统性能，从而大大延长了动力电池热失控传播间隔，达到防止因电池迅速燃烧而产生安全事故的目的。

个性化“混搭”延长电池寿命

胡林研究团队在电池安全与储能系统优化方面的研究并不止于此，他们还对降低电池损耗、延长续航能力方面进行了研究。

为了延长锂离子电池的使用寿命，可以搭配超级电容器组成混合储能系统。超级电容器的充电速度是锂离子电池的10倍左右，且不畏严寒、高功率密度、较高安全性，能很好地满足人们对频繁加减速的需求。

但是搭配超级电容器组成的混合储能系统，就像给心脏注入了强心剂，存在成本高、重量大、总体效率低的“副作用”。由于它比单一电池的结构更加复杂，如何使锂离子电池和超级电容器发挥各自的优势，是一大难题。

“关键是要解决当前混合储能系统能量分配中，锂离子电池容量损失和系统能量损失之间的矛盾。既然锂离子电池快速老化、使用寿命降低与频繁加减车速有关，何不从这一点入手？”胡林研究团队决定调研不同驾驶员的驾驶风格与车辆能耗及电池的寿命之间的具体影响。

胡林研究团队采集了不同驾驶员的行驶数据，通过对激进型、谨慎型和标准型三类不同的驾驶风格行驶数据进行分析，总结每种风格对能量分配的影响。

“我们发现，激进型的驾驶员需要电池提供更多的电能以及功率；反之，谨慎型的则没有太多需求。”团队成员田庆韬说道。

在此基础上，胡林研究团队研发设计了适应多种模式的能量分配方式的执行控制器，通过系统针对驾驶风格和电池状态进行最优化能量分配，有效延长了续航能力和锂离子电池寿命，实现动力电池组寿命的最大化和制造成本的最小化。

“优化后，在激进驾驶风格下，锂离子电池容量衰减和系统能量损失分别降低了37.89%和12.45%。”田庆韬表示。

团队成员还结合实时交通信息，进一步针对不同驾驶风格对混合储能系统能量分配进行分析，发现激进型驾驶风格更注重电动汽车的动力性，电机的需求功率大且加减速度最大。谨慎型的则相反。

未来，胡林研究团队将进一步研究智能驾驶技术参与下新能源汽车的能耗规律，利用车联网、智能交通技术中的海量数据进行更精确的安全及能耗预测，为新能源汽车的智能化整车能量和安全管理提供优化方案。

同时，胡林研究团队还会探究“混搭”技术的其他组合，使能量管理系统能够适配其中各个组件的充放电及动力输出特性，充分发挥各自的优势，实现能量管理对新能源汽车驾驶员以及周围实时道路交通环境的自适应匹配，提高能量管理的智能化水平，进一步提高新能源汽车的综合性能。