動力電池直冷系統控制策略及散熱性能研究

【摘要】針對電動汽車直冷系統，提出了一種具有啟停功能的模糊PID控制策略，并利用AMESim和Simulink搭建了聯合仿真整車模型，對電池在不同控制策略下的散熱過程進行了模擬，結果表明：相比傳統PID控制，啟停-模糊PID控制具有響應時間快、超調時長短和系統功耗低的優點，且對環境溫度較高或行車速度較低情況下的超調時長縮短和功耗節省效果更為明顯。

主題詞：動力電池 直冷系統 PID控制 超調 功耗

中圖分類號：U469.7" "文獻標志碼：A" "DOI： 10.19620/j.cnki.1000-3703.20240552

Research on Control Strategy and Heat Dissipation Performance

of Direct Cooling System for Power Battery

Chen Shilong1， Yang Yuanlong2， Yang Naixing1， Zhao Jiankun1， Chen Wenhui1

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Xi’an University of Architecture and Technology， Xi’an 710055;

2. Suwen Electric Energy Technology Co.， LTD.， Changzhou 213100）

【Abstract】This paper proposes a fuzzy PID control strategy with start-stop function for the direct battery cooling systems of electric vehicle. A whole vehicle model is developed using AMESim and Simulink co-simulation， to simulate the battery heat dissipation process under different control strategies. The results indicate that compared with traditional PID control， the start-stop fuzzy PID control has advantages including faster response time， shorter overshoot duration and lower system power consumption. Furthermore， the effect of shortened overshoot duration and power consumption savings is more pronounced in scenarios with higher ambient temperatures or lower driving speeds.

Key words： Power batteries， Direct cooling system， PID control， Overshoot， Power consumption

【引用格式】 陳世龍， 楊元龍， 楊乃興， 等. 動力電池直冷系統控制策略及散熱性能研究[J]. 汽車技術， 2025（4）： 32-39.

CHEN S L， YANG Y L， YANG N X， et al. Research on Control Strategy and Heat Dissipation Performance of Direct Cooling System for Power Battery[J]. Automobile Technology， 2025（4）： 32-39.

1 前言

動力電池溫度過高會對其壽命和容量產生重要影響，甚至引發安全事故[1]。因此，設計高效電池散熱系統可使其在適宜溫度下工作，顯著提升電池性能和壽命[2]。當前，動力電池冷卻方式主要有空冷、液冷、直冷、相變材料冷卻等[3-4]。其中，直冷系統因其散熱效率高、均溫性好等優點，逐漸成為最具前景的動力電池冷卻方案[5]。

目前，國內外學者已對動力電池直冷系統開展了一定研究。楊世春等[6]提出混合制冷劑可在保持合適溫度窗口的同時提高散熱性能。Tang等[7]研究了直冷板布置形式和流道參數對冷卻性能的影響，確定冷媒蒸發溫度的邊界。然而，現有研究多集中在系統部件優化，對其控制研究較少。研究表明，控制策略對電池散熱性能及系統功耗均有重要影響[8]，因此開展電池直冷系統控制策略的研究對提高其冷卻性能具有重要意義。

當前，國內外對控制策略已有諸多研究。張文俊等[9]采用邏輯門限值法實現對電池組最高溫度和電芯間最大溫差的有效控制，但邏輯控制功能較為有限。林必超等[10]提出一種動態溫度PID算法控制電池溫度。然而，PID控制屬于單反饋控制，無法綜合考慮多個溫度反饋信號[11]，同時還存在響應時間慢、溫度超調等問題[12]。Chen等[13]提出一種神經網絡控制方法，實現對電池性能的動態控制，但該方法存在計算復雜等問題。相較而言，邏輯和PID控制仍是常用方法[14]。同時，模糊PID控制易實現，對非線性和時變性的系統具有較好的控制效果[15]，使其實際應用逐漸增多。

綜上，本文以直冷系統為研究對象，基于AMESim平臺搭建電池直冷系統一維熱模型，并聯合Simulink建立控制策略。基于啟停和模糊PID控制策略，設計出啟停-模糊PID控制方法，并與傳統PID控制方法比較。

2 動力電池直冷系統模型構建

2.1 系統組成

圖1所示為電動汽車動力電池直冷系統。在直冷系統工作時，制冷劑在壓縮機中被壓縮后進入冷凝器，在冷凝器中液化放熱，經膨脹閥節流降壓后，進入電池蒸發器，通過制冷劑蒸發相變與電池組進行熱交換而實現電池冷卻，最后通過儲液罐進行氣液分離后進入壓縮機，完成一個工作循環。本文主要研究動力電池直冷系統部分，不考慮空調蒸發器部分。

2.2 模型構建

2.2.1 壓縮機模型

從圖1可以看出，上述直冷系統的耗功元件主要為壓縮機，其功耗計算公式如下：

[P=Nτ/9.55] （1）

式中：P為壓縮機功耗；N為壓縮機轉速，本文取0～5 000 r/min；[τ]為扭矩。

其中：

[N=mρsuc?hvVdisp] （2）

[τ=m（hd-hsuc）ηmechN] （3）

式中：hv為壓縮機體積效率；m為制冷劑質量流量；[ρsuc]為壓縮機入口制冷劑密度；Vdisp為壓縮機排量，本文取3.4×10-5 m3；hd為排氣比焓；hsuc為吸氣比焓；[ηmech]為機械效率，本文取90%。

2.2.2 冷凝器模型

本文對冷凝器中制冷劑的流動和換熱簡化為離散微元（空氣/壁面、壁面和翅片以及制冷劑/壁面）進行建模。制冷劑與換熱器壁面之間的單元對流換熱量可表示為：

[Qin，i=hc，iAi（Tref，i-Twall，i）] （4）

式中：hc，i為制冷劑與換熱器壁面間的單元對流換熱系數；Ai為單元內部換熱面積；Tref，i、Twall，i分別為單元制冷劑溫度和單元壁面溫度。

其中，hc，i的計算公式為：

[hc，i=λreNudn] （5）

式中：[λre]為制冷劑導熱系數，Nu為努賽爾系數，dn為制冷劑側水力直徑。

空氣側與換熱器壁面之間的單元對流換熱量為：

[Qex，i=ηfin，ihex，iAe（Twall-Tma）+mcond，iLvap] （6）

式中：[ηfin，i]為單翅片傳熱率，hex，i為空氣側與換熱器壁面間的單元對流傳熱系數，Ae為單元對流傳熱面積，Twall、Tma分別為壁溫和空氣溫度，mcond，i為單元質量流量，Lvap為工質潛熱。

其中整體翅片效率為：

[ηfin=λwalle*] （7）

式中：[λwall]為壁面導熱系數，e*為幾何學參數。

空氣側與換熱器壁面單元對流傳熱系數hex，i為：

[hex，i=NuλmaDair] （8）

式中：[λma]為空氣導熱系數，[Dair]為空氣側水力直徑。

Nu根據流態確定，層流時為定值，湍流時是翅片有效面積的函數，表示為：

[Nu=ηfin·Re0.8·Pr] （9）

式中：ηfin為翅片表面效率，Re為雷諾數，Pr為普朗特數。

電池冷板（蒸發器）與冷凝過程發生的熱力過程相反，其換熱系數可表示為：

[hTP=Fhcv+ShNcB] （10）

式中：Fhcv為對流換熱項，ShNcB為核態沸騰項。

冷板外部換熱可表示為：

[Qex=AhbThs-Twall] （11）

式中：A為換熱面積，hb為冷板與電池間換熱系數，Ths為電池溫度。

2.2.3 動力電池模型

動力電池產熱和端電壓的計算公式分別為[16]：

[Q=I2Rohm+I2Ract-IT?Uocv?T] （12）

[Ucell=UocvS，T+IRohm+Ract] （13）

式中：S為電池荷電狀態；Rohm和Ract分別為歐姆內阻和極化電阻。

根據式（12），電池熱量來源于3個部分，即歐姆熱、極化熱和熵變熱。

動力電池開路電壓是溫度和電池荷電狀態的函數，按照溫度進行一階泰勒級數展開后可表示為：

[UocvS，T=Uocv，refS+T-Tref?Uocv?T] （14）

式中：Uocv，ref為參考溫度下的開路電壓，可通過對電池在參考溫度下進行恒電量滴定的方法測定。

3 動力電池直冷系統控制策略

傳統PID控制主要適用于單輸入-單輸出問題，對于具有時變性和遲滯性的動力電池冷卻系統，在控制過程中存在響應時間慢、溫度超調及能耗較高等問題[17]。為克服上述缺點，本文對傳統PID控制方法進行改進，并對其控制效果與傳統PID進行對比分析。

3.1 傳統PID控制方法

傳統PID控制方法的工作原理如圖2所示。

在傳統PID控制系統中，將t時刻溫度傳感器測得的電池組實際溫度y（t）與設定溫度x（t）之間的誤差e（t）輸入到PID控制器中，求得當前對應狀態下PID控制器的輸出值u（t）：

[ut=Kpet+Kietdt+Kddetdt] （15）

式中：Kp、Ki和Kd分別為PID控制器的比例系數、積分系數和微分系數。

3.2 模糊PID控制方法

模糊PID相較于傳統PID控制，增加了模糊推理的過程，其以當前值與目標設定值的偏差E和偏差變化率EC作為輸入量，通過模糊規則對PID控制器參數進行動態調整，可實現PID參數的自適應調整，加快系統響應，控制原理如圖3所示。

本文以E和EC作為輸入量，定義E、EC、ΔKp、ΔKi和ΔKd的論域分別為[-8，8]、[-0.1，0.1]、[-0.6，0.6]、[-0.001，0.001]和[-0.005，0.005]。將輸入、輸出的模糊論域劃分為7個模糊子集{NB（負大）、NM（負中）、NS（負小）、Z（零）、PS（正小）、PM（正中）、PB（正大）}，進一步對式（15）中的控制參數進行修正，修正后的參數為：

[Kp=Kp1+ΔKpKi=Ki1+ΔKiKd=Kd1+ΔKd] （16）

式中：Kp、Ki、Kd為校正后的參數，Kp1、Ki1、Kd1為初始參數，ΔKp、ΔKi、ΔKd為校正參數。

建立模糊控制規則：當偏差較大時，需要增大ΔKp和減小ΔKi，以便加快系統響應，避免超調，使動力電池溫度快速達到目標溫度，使用中等的ΔKd避免導數飽和；當偏差較小時，應減小ΔKp和增大ΔKi，保證系統穩定性，提高系統的抗干擾性能。基于以上模糊控制規則，設計ΔKp、ΔKi和ΔKd模糊規則如表1所式。

3.3 啟停PID控制方法

模糊PID相較傳統PID在控制過程中雖加快了溫度響應時間，減少了超調現象，但仍會出現溫度超調現象，造成功耗的浪費。因此，設計一種具有啟停功能的PID控制策略，在電池到達目標溫度時關閉壓縮機，超過工作溫度上限再開啟壓縮機，從而避免PID控制下連續溫度超調，其控制邏輯為：

[Noutput=NsetTc≥Tw0Tclt;Tw] （17）

式中：Noutput為PID輸出控制信號；Tc為電池組實際溫度；Tw為目標溫度，本文設定為32 ℃。

當電池組實際溫度大于等于Tw時，PID輸出信號為Nset；當電池組實際溫度小于Tw時，PID輸出信號為0。

3.4 啟停-模糊PID控制方法

結合上述啟停控制節省功耗及模糊控制溫度響應快的優點，設計含有啟停邏輯功能的模糊PID控制方法，其流程如圖4所示。

4 模型參數及驗證

在前述模型中，壓縮機和冷凝器模型在AMEsim中已有相對成熟的模塊，本文僅針對電池模型進行驗證。在AMESim中搭建的動力電池直冷系統一維熱仿真模型如圖5所示，主要包括壓縮機調節模塊、電池冷卻模型、動力總成模塊、控制策略模塊和材料參數模塊。

4.1 電池模型參數

本文直冷系統主要參數如表2所示[18]，制冷劑選用R134a。

4.2 電池模型驗證

基于式（12）～式（14），在AMESim中構建動力電池集總參數模型，并利用電池充放電試驗數據對模型進行驗證。電池充放電試驗平臺如圖6所示。設置環境溫度為25 ℃，分別進行0.3 C、1 C和2 C放電試驗，電池溫度利用布置在其外表面中心位置的熱電阻進行測量。電池在放電過程中溫度和電壓的仿真與試驗結果如圖7所示。經計算，電池在0.3 C、1 C和2 C放電過程中，其模擬溫升和模擬電壓絕對誤差的平均值分別為0.18 ℃、0.13 ℃、0.25 ℃和0.018 V、0.021 V、0.017 V。引起上述誤差的原因可能包括以下兩點：一是為減少計算量，本文對電池模型進行了一維簡化，未考慮電池幾何空間上的參數分布特性；二是模型參數參考了相關文獻中的數值，與電池實際參數可能存在一定誤差。盡管如此，上述仿真結果仍與試驗結果具有較好的一致性，可以用于動力電池直冷系統的評價分析。

5 結果與討論

本文控制策略目標溫度為32 ℃，為方便比較，選定溫度32.1 ℃為控制策略完成溫度調節目標值。其中，動力電池組由3.1中所述電池組成，成組方式為90串1并，額定容量為26 A·h，電壓為342 V，電池初始溫度均設置為環境溫度。為驗證以上控制策略在實際行駛工況下的控制效果，擬定控制策略在世界輕型汽車測試循環工況（World Light Vehicle Test Cycle，WLTC）下運行，包括低速、中速、高速和超高速四個階段，每個階段均設置停車、制動、加速等不同的行車動作，可以較好反映車輛性能，如圖8所示。

5.1 不同環境溫度對電池冷卻效果的影響分析

為驗證上述控制策略在不同環境溫度下的電池冷卻效果，分別設定環境工況為40 ℃（工況1）、45 ℃（工況2）和35 ℃（工況3），在WLTC工況下進行放電試驗。

圖9為動力電池在不同環境溫度下控制策略對比圖。從圖9a中可以看出，傳統PID與啟停PID、模糊PID與啟停-模糊PID在未達到目標溫度前，溫度曲線一致，在達到目標溫度后，由于啟停邏輯的控制，溫度曲線出現分支。表3為上述不同環境溫度下不同控制策略的冷卻效果對比結果。根據表3，傳統PID和模糊PID的溫度響應時間分別為124 s和106 s，模糊PID響應時間比傳統PID快14.5%。模糊PID超調時長相較傳統PID減少40.9%，兩種控制方法的功耗基本相同。由此可見，相比傳統PID控制，模糊PID控制在不增加系統功耗的情況下可顯著縮短系統響應時間和超調時長。盡管如此，模糊PID仍存在與傳統PID控制相同的溫度連續超調及功耗較大的問題。為緩解該問題，進一步考慮了系統的啟停控制。該方法在電池溫度發生超調后，通過啟停控制邏輯使壓縮機關閉；當電池溫度高于目標溫度時，壓縮機重啟。由圖9b可以看出，在含有啟停功能的PID控制方法下，壓縮機出現啟停現象，從而引起電池溫度在目標溫度值附近波動，但能有效減少連續超調造成的功耗浪費。經計算，傳統PID控制在增加啟停功能后功耗減少9.8%；模糊PID控制在增加啟停功能后功耗減少5.9%。由表3可看出，啟停-模糊PID保留了模糊PID響應時間快及超調時長短的特點，其相較于傳統PID控制，響應時間提升14.5%，超調減少57.1%，功耗減少5.9%。

由圖9c可知，啟停-模糊PID控制相比傳統PID控制方法，可使電池溫度更好地在目標溫度附近波動，從而給縮短超調時長；由圖9d可知，啟停-模糊PID控制下的電池溫度相較傳統PID可以更快到達響應溫度，加快響應時間。由表4可知，隨著環境溫度的降低，啟停-模糊控制方法下的響應時間縮短、超調時長和功耗均有減少，這是由于PID控制根據電池起始溫度與目標溫度的差值進行控制，當環境溫度較高時，其與目標溫度差值較大，導致PID輸出的控制量較大，因此制冷系統產生的制冷量較大，電池溫度更容易發生過量超調，壓縮機功耗隨之增大；與此同時，啟停-模糊控制對傳統PID控制超調時長和功耗的優化效果隨溫度的下降呈先增后減的趨勢。引起這一現象的原因可能這環境溫度越高導致PID積分環節較大，使得制冷量較大，在溫度曲線回調后，又很快發生超調，隨著溫度降低，這一影響逐漸減小，因而啟停-模糊控制對傳統PID控制的優化呈增強趨勢；但隨著溫度的進一步降低，整體超調減少，啟停-模糊控制對傳統PID控制的優化因而又呈下降趨勢。當環境溫度從45 ℃降低到35 ℃時，啟停-模糊PID控制的響應時間從156 s縮短到52 s，超調時長從1 087 s縮短至78 s。在35 ℃、40 ℃和45 ℃的環境溫度下，啟停-模糊PID控制相比傳統PID控制，超調時長分別縮短了3.7%、57.1%和24.8%，功耗分別降低了0.8%、5.9%和19.1%。

5.2 WLTC工況下不同行駛速度對電池冷卻效果的影響分析

為驗證在不同行駛速度下上述控制策略對電池冷卻效果的影響規律，本文設定40 ℃以WLTC的功率行駛1 000 s的放電過程為工況5，將WLTC實際行駛車速提高一倍，設為WLTC-A。同理，將WLTC實際行駛車速減小50%，設為WLTC-B，同樣在40 ℃行駛1 000 s，對應的放電過程分別為工況4（WLTC-A）和工況6（WLTC-B）。

圖10為電池在工況4和工況6下運行時，啟停-模糊PID控制和傳統PID控制策略下的電池溫度對比結果。對比圖9a和圖10可知，隨著實際行駛車速的減小，電池溫度曲線逐漸趨于平緩，且在工況6下，溫度曲線超調時長最長。表4為不同車速下啟停-模糊PID控制和傳統PID控制的冷卻效果對比。由表5可以看出，隨著行駛車速減小，超調時長增加，功耗減少，且啟停-模糊PID控制對傳統PID控制的優化效果越發明顯。這是由于，在同一控制下，低車速下電池產熱量小于高車速下產熱量，因此，低車速更容易發生過量超調。在工況4下，傳統PID響應時間較快，主要原因是，本文設置的響應溫度為32.1 ℃，在第113 s前，工況4溫度均比其余兩種工況（工況5和工況6）溫度高，但此刻其余兩種工況溫度未達到響應溫度，且由于工況4較其余兩種工況更惡劣，此時PID基于溫度差值的控制量大于其余兩種工況，因此在電池冷卻循環中產生冷媒的溫度低于其余兩種工況，當汽車在第101 s停止時，其溫度下降速度快于其余兩種工況，并在第113 s溫度低于其余兩種工況，致使溫度更早到達響應溫度。啟停-模糊控制相較傳統PID的效果隨著車速的降低，響應時間加快由6.0%提升到14.5%、超調時長縮短由30.1%提升到75.5%、功耗節省量由0.4%提升到4.7%。

6 結束語

本文基于PID控制和模糊邏輯控制設計了一種面向電動汽車動力電池制冷劑直冷系統的控制策略，并考慮的系統啟停功能。隨后，通過AMESim/Simulink聯合仿真建立了整車動力電池熱管理系統模型，進而研究了所提出的啟停-模糊PID控制和傳統PID控制在不同環境溫度和汽車行駛速度下的電池冷卻效果，結果表明：與傳統PID控制相比，啟停-模糊PID控制具有響應時間快、超調時間短及功耗小的優點。動力電池在較低環境溫度下放電時，啟停-模糊PID控制對響應時間的優化效果最好，在工況3下其響應時間僅為傳統PID響應時間的16.9%；在較低車速條件下放電時，啟停-模糊PID控制對超調時長的優化效果最明顯，在工況6下其超調時長僅為傳統PID超調時長的24.6%；在較高環境溫度下放電時，啟停-模糊PID控制對功耗優化最明顯，在工況2下為其功耗僅為傳統PID功耗的80.9%。

參 考 文 獻

[1] MOUSAVI S， ZADEHKABIR A， SIAVASHI M， et al. An Improved Hybrid Thermal Management System for Prismatic Li-Ion Batteries Integrated with Mini-Channel and Phase Change Materials[J]. Applied Energy， 2023， 334.

[2] LIU H Q， JIN C W， LI H， et al. A Numerical Study of PCM Battery Thermal Management Performance Enhancement with Fin Structures[J]. Energy Reports， 2023， 9（S7）： 1793-1802.

[3] AKULA R， BALAJI C. Thermal Management of 18650 Li-Ion Battery Using Novel Fins-PCM-EG Composite Heat Sinks[J]. Applied Energy， 2022， 316.

[4] 練晨， 王亞楠， 何鑫， 等. 相變材料在汽車動力電池熱管理中的應用新進展[J]. 汽車技術， 2019， 2： 38-47.

LIAN C， WANG Y N， HE X， et al. New Progress in Application of Phase Change Material in Thermal Management of Automotive Power Battery[J]. Automobile Technology， 2019（2）： 38-47.

[5] 申明， 高青， 王炎， 等. 電動汽車電池熱管理系統設計與分析[J]. 浙江大學學報（工學版）， 2019， 53（7）： 1398-1406.

SHEN M， GAO Q， WANG Y， et al. Design and Analysis of Battery Thermal Management System for Electric Vehicle[J]. Journal of Zhejiang University （Engineering Science）， 2019， 53（7）： 1398-1406.

[6] 楊世春， 周思達， 張玉龍， 等. 車用鋰離子電池直冷熱管理系統用冷媒研究進展[J]. 北京航空航天大學學報， 2019， 45 （11）： 2123-2132.

YANG S C， ZHOU S D， ZHANG Y L， et al. Review on Refrigerant for Direct Cooling Thermal Management Systern of Lithium-Ion Battery For Electric Vehicles[J]．Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics， 2019， 45（11）： 2123 -2132.

[7] TANG A K， YANG J Z， YANG P， et al. Optimization and Working Performance Analysis of Liquid Cooling Plates in Refrigerant Direct Cooling Power Battery Systems[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2024， 231.

[8] XIE Y， OU J Z， LI W， et al. An Intelligent Eco-Heating Control Strategy for Heat-Pump Air Conditioning System of Electric Vehicles[J]. Applied Thermal Engineering， 2022， 216.

[9] 張文俊， 喜冠南， 朱建新， 等. 混合動力汽車用鋰電池組溫升控制策略研究[J]. 汽車技術， 2020（3）： 10-14.

ZHANG W J， XI G N， ZHU J X， et al. Research on the Temperature Rise Control Strategy for Lithium-Ion Battery Pack in Hybrid Electric Vehicles[J]. Automobile Technology， 2020（3）： 10-14.

[10] 林必超， 岑繼文， 蔣方明. 汽車空調制冷劑直冷動力電池熱管理系統的PID控制研究[J]. 新能源進展， 2020， 8（2）： 123-130.

LIN B C， CEN J W， JIANG F M. A Study on PID Control for Thermal Management System of Battery Cooling by Automotive Air Conditioning Refrigerant Directly[J]. Advances in New and Renewable Energy， 2020， 8（2）： 123-130.

[11] JIANG D， DONG Z， Dynamic Matrix Control for Thermal Power of Multi-Modular High Temperature Gas-Cooled Reactor Plants[J]， Energy， 2020， 198.

[12] LIANG Z J， WANG J Y， WANG Y， et al. Transient Characteristics of A Solid Oxide Electrolysis Cell under Different Voltage Ramps： Transport Phenomena Behind Overshoots[J]. Energy Conversion and Management， 2023， 279.

[13] CHEN S Q， BAO N S， AKHIL G， et al. A Fast Charging–Cooling Coupled Scheduling Method for A Liquid" Cooling-Based Thermal Management System for Lithium-Ion Batteries[J]. Engineering， 2021， 7（8）： 1165-1176.

[14] YU Y， CHEN M， ZAMAN S， et al. Thermal Management System for Liquid-Cooling PEMFC Stack： From Primary Configuration to System Control Strategy[J]. eTransportation， 2022， 12.

[15] LIU Z M G， LIU Z X， LIU J Z， et al. Thermal Management with Fast Temperature Convergence Based on Optimized Fuzzy PID Algorithm for Electric Vehicle Battery[J].Applied Energy， 2023， 352.

[16] YANG N X， FU Y H， YUE H Y， et al. An Improved Semi-Empirical Model for Thermal Analysis of Lithium-Ion Batteries[J]. Electrochimica Acta， 2019， 311： 8-20.

[17] LIANG Z J， WANG J Y， WANG Y， et al. Transient Characteristics of A Solid Oxide Electrolysis Cell under Different Voltage Ramps： Transport Phenomena Behind Overshoots[J]. Energy Conversion and Management， 2023， 279.

[18] 高永利. 某型純電動汽車熱管理系統全局優化控制策略研究[D]. 長春： 吉林大學， 2023.

GAO Y L. Research on Global Optimization Control Strategy of Thermal Management System for A Certain Electric Vehicle[D]. Changchun： Jilin University， 2023.

（責任編輯 王 一）

修改稿收到日期為2024年8月16日。