南京工业大学王瑜教授团队Renewable and Sustainable Energy Reviews综述文章：机器学习在电池热管理系统中的应用进展：建模方法、优化策略与未来趋势

研究背景:

随着可再生能源、电动汽车和大规模储能技术快速发展，锂离子电池正朝着高能量密度、高功率和高度集成方向发展。与此同时，电池在充放电过程中持续产热，局部温度过高或温度分布不均不仅会加速容量衰减、缩短循环寿命，还可能进一步诱发热失控，对电池系统的安全稳定运行造成威胁。因此，如何实现电池温度的有效控制并提高热安全性，已经成为储能系统和动力电池发展的重要问题。

目前，电池热管理系统（BTMS）主要采用风冷、液冷以及相变材料冷却等方式。为了进一步提高散热性能和温度均匀性，现有研究通常通过实验和计算流体力学（CFD）等数值方法，对冷却结构、流体参数和电池布置进行优化。然而，当设计变量、运行工况和物理场耦合关系不断增加时，大量重复实验和高精度数值计算会带来时间与计算成本的激增，也限制了传统方法在快速设计和多工况优化中的应用。

近年来，机器学习（ML）在处理高维、非线性和多参数耦合问题方面表现出较强能力。通过学习结构参数、运行状态与热性能之间的映射关系，ML可以用于电池温度预测、参数敏感性分析、结构性能评价以及优化设计，并逐渐由早期的简单回归模型发展到树模型、深度神经网络以及物理约束模型。与此同时，ML与遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等智能优化算法结合后，可以进一步提高复杂热管理结构和运行参数的优化效率。

然而，现有综述大多侧重机器学习算法类型、预测精度或单一应用场景，对于ML方法与BTMS实际热管理问题之间的对应关系仍缺少系统总结。尤其是电化学—热耦合、非均匀产热、瞬态热失控、数据不足以及实时控制等问题，对模型的物理一致性、泛化能力和计算效率提出了更加复杂的要求。基于此，本文从BTMS实际需求出发，系统梳理不同类型ML模型及智能优化方法，并进一步讨论其在电池热管理关键任务中的应用与未来发展方向。

亮点 Highlights:

本文从BTMS实际问题出发，系统梳理机器学习模型与智能优化方法，并进一步总结其具体应用及未来发展方向。不同于单纯按照算法名称对已有研究进行分类，本文首先从电池产热、温度控制、热失控和运行状态等方面分析BTMS的主要需求与挑战，在此基础上按照物理信息的融入程度，将相关模型划分为纯数据驱动模型、半物理模型、物理约束模型和垂域大模型，并分析不同模型的数据需求、预测能力、物理一致性以及适用场景。同时，总结GA和PSO等智能优化方法在冷却结构设计、运行参数调整和多目标优化中的作用。在应用层面，进一步将ML与BTMS的关键研究问题对应起来，重点总结了非均匀产热与多物理场热行为建模、面向热安全的电池材料设计、瞬态热失控预测、跨场景状态估计以及实时热管理控制等研究方向，并讨论多保真建模、迁移学习、不确定性量化和预测控制在不同任务中的作用。在此基础上，从数据质量、物理一致性、跨场景泛化能力和实时部署等方面分析当前研究局限，并提出多源数据融合、物理信息融合、轻量化计算以及智能闭环控制等未来发展方向。

文章解读

本文首先从机器学习技术发展及BTMS自身需求入手，对ML在电池热管理中的应用基础进行了梳理。随着研究对象由简单的温度预测逐渐扩展至复杂热过程，ML的作用也从建立输入与输出之间的数据映射，逐渐发展到融合热传递规律、控制方程和先验物理知识。对于电池而言，其热行为同时受到充放电倍率、荷电状态、环境温度、老化程度和冷却条件等因素影响，并存在明显的电化学—热耦合关系。因此，仅依靠单一数据关系难以完整描述不同工况下的热响应，这也是后续引入半物理模型和物理约束模型的重要原因。

图1. 机器学习在电池热管理系统中的研究框架

在模型分类方面，本文没有简单按照具体算法逐一介绍，而是根据物理机制在模型中的参与程度进行重新归纳。其中，纯数据驱动模型主要从实验或仿真数据中直接学习输入参数与热性能之间的关系，适合温度预测、结构性能评价以及设计变量筛选。决策树（DT）、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）和人工神经网络（ANN）是常见的纯数据驱动模型。其中，RF、极端梯度提升（XGBoost）和轻量梯度提升机（LightGBM）等树模型具有较高的训练效率，并能够提供变量重要性分析，可用于研究流道尺寸、电池间距等参数对最大温度、温差和系统能耗的影响。神经网络则具有较强的非线性映射能力，更适合复杂温度场和系统状态预测。

图2. 热管理研究中常用的机器学习模型

随着研究逐渐向复杂工况扩展，纯数据驱动模型对训练数据的依赖以及外推能力不足的问题开始显现。为此，作者进一步讨论了半物理模型。该类方法通常将控制方程、经验关联式或者无量纲参数融入特征构建过程，例如利用雷诺数、普朗特数和努塞尔数等描述流动与换热过程。相比单纯的数据映射，这种方法能够在一定程度上降低模型对数据量的依赖，使预测结果更符合实际物理过程。但模型性能仍受到所采用经验关系适用范围的限制，当流动状态或传热机制发生明显变化时，原有物理关系可能不再适用。

图3. 半物理模型的结构示意图

为了进一步提高模型的物理一致性，本文重点介绍了以物理信息神经网络（PINN）为代表的物理约束模型。与传统神经网络主要依赖训练数据不同，PINN能够将控制方程、初始条件和边界条件直接加入损失函数，使模型在拟合数据的同时受到热传递和流体力学规律的约束。因此，该类方法不仅可以用于温度场、速度场和压力场预测，还能够根据有限测量数据反演内部热流、产热率和材料热物性等难以直接测量的参数，在数据有限条件下具有较大的应用潜力。

图4. 物理信息神经网络模型结构

除传统ML模型外，本文还讨论了垂域大语言模型在BTMS研究中的潜在作用。作者认为，现阶段大语言模型更适合承担文献检索、信息提取、知识整理和辅助决策等任务，而不应直接替代经过验证的物理模型、数值模型或控制模型。未来可以将垂域大语言模型与专业数据库、物理模型以及ML代理模型连接，使其负责知识检索与参数组织，再由专业模型完成性能预测和方案评价，从而形成更加可靠的协同研究模式。

图5. 基于大语言模型的多智能体协同框架

在具体应用方面，首先关注电池内部和电池包中普遍存在的非均匀产热问题。实际运行过程中，不同位置电芯或同一电芯不同区域的热负荷并不完全一致。如果仍采用均匀冷却方式，高热流区域可能出现冷却不足，而低热流区域又可能产生过度冷却。ML可以建立局部热负荷、冷却参数和结构参数之间的关系，并与多目标优化方法结合，使冷却能力更加符合空间热负荷分布。因此，ML的作用已经从简单预测最高温度，逐渐扩展到冷却结构、流量分配以及局部换热能力的协同设计。

图6. 非均匀热源条件下的热管理结构优化

进一步考虑电池产热本身会随SOC、充放电倍率和老化状态不断变化，仅优化冷却结构仍不足以描述完整的动态热行为。为此，论文总结了将电化学产热模型、热扩散规律以及不同精度物理数据引入ML的方法。这类模型能够同时考虑热量产生与内部传递过程，使温度预测由单一参数逐渐扩展到完整的时空温度场。多保真建模还可以利用较低成本的低保真数据和少量高精度样本共同训练模型，从而降低高精度数值模拟和实验数据的获取成本。

图7. 电化学—热耦合及多物理场热行为的快速预测。

在材料层面，论文进一步将ML应用延伸到面向热安全的电池材料筛选与设计。通过学习材料组成、SOC以及热分析数据与热失控峰值温度、放热量和峰值热流之间的关系，可以快速识别影响材料热稳定性的关键因素。在此基础上，将热分解动力学规律以及化学反应机制融入模型，可以进一步提高预测结果的物理可靠性，使ML的作用由简单的数据相关性分析逐渐发展到能够反映实际热分解过程的机制辅助预测。

图8. 基于机器学习的电池材料热安全筛选与设计。

对于安全问题，本文重点讨论了瞬态热失控预测。热失控通常伴随温度快速升高、状态突变以及明显的非线性演化，仅依赖固定温度或电压阈值难以及时描述其动态风险。通过综合温度、电压、SOC及其他时序信息，ML可以识别热失控不同发展阶段以及局部热点，并进一步预测距离热失控发生的剩余时间。作者还特别关注不确定性量化问题，即模型不仅需要给出预测结果，还需要评价结果的可信程度，从而为热失控预警和安全裕度判断提供更加可靠的依据。

图9. 瞬态热失控预测及不确定性分析。

随着模型逐渐走向实际应用，跨电池体系和跨工况泛化成为另一个重要问题。不同电池化学体系、容量、环境条件和老化阶段具有不同的产热特征，基于单一数据集训练得到的模型很难直接应用于新的电池系统。为此，本文总结了迁移学习和物理信息模型在跨场景状态估计中的应用。通过迁移已有电池中学习到的退化和热行为特征，可以减少新体系对大量标注数据的需求，而物理约束则可以在小样本条件下进一步提高模型稳定性。

图10. 电池运行状态及寿命预测。

在此基础上，ML的应用进一步由“预测”延伸至“控制”。实时BTMS不仅需要获得当前电池温度，还需要根据温度、SOC和运行工况及时调整冷却参数。强化学习能够根据系统反馈不断更新控制策略，而模型预测控制（MPC）则可以进一步考虑未来一段时间内温度的变化趋势，从而提前调整冷却参数。由此，BTMS逐渐由固定参数控制向“状态感知—性能预测—参数调整—反馈更新”的闭环智能热管理模式发展。

图11. 物理信息预测与实时热管理控制。

尽管ML已经在电池温度预测、结构优化、材料热安全分析以及运行状态评估中表现出较大的应用潜力，但其进一步工程化仍受到多个问题限制。首先，现有数据主要来源于实验、数值模拟和实际运行监测，不同数据源在精度、采样频率和工况覆盖范围方面存在明显差异，尤其是极端工况和热失控早期数据仍较为缺乏。其次，纯数据驱动模型的黑箱特征使其难以直接解释电池产热和温度变化的物理原因。不同电池化学体系、结构、容量以及老化状态之间存在明显差异，也会降低模型的跨场景泛化能力。同时，复杂深度学习模型和物理约束模型的计算成本较高，使其在实时热管理控制中的应用仍受到限制。因此，数据质量、物理一致性、泛化能力和实时计算是ML进一步应用于BTMS需要重点解决的问题。

图12. 基于机器学习的电池热管理系统当前面临的主要问题。

针对上述问题，未来研究需要进一步融合实验、数值模拟和实际运行数据，构建覆盖不同SOC、充放电倍率、环境温度、老化阶段及异常工况的高质量多源数据集。同时，应进一步将电池产热模型、热传递规律以及控制方程融入ML过程，提高模型在有限数据条件下的物理一致性和可靠性。通过迁移学习可以提高模型在不同电池体系、容量和寿命阶段之间的适应能力，而模型剪枝、特征筛选、轻量化网络和边缘计算等方法则有望降低实时预测的计算成本。最终，通过将物理信息状态估计、不确定性量化和预测控制进一步结合，可推动BTMS由离线分析逐渐向实时、可靠的智能闭环热管理发展。多源数据融合、物理信息建模、轻量化计算和智能闭环控制也将成为未来的重要发展方向。

图13. 基于机器学习的电池热管理系统未来发展方向。

读后感:

本文表明，ML在电池热管理中的作用正在由早期的温度和性能预测，逐渐向结构优化、热安全评估、跨场景状态估计以及实时控制等更深层次任务拓展。其价值并不只是以更快的模型替代传统实验和CFD计算，而是利用数据方法处理BTMS中的多参数、强非线性和多物理场耦合问题，并进一步与电池产热机制、热传递规律和控制策略形成结合。从这一发展趋势来看，未来BTMS研究的重点并不是单纯追求更加复杂的ML算法或更高的预测精度，而是进一步解决数据可靠性、物理一致性、模型泛化和实时部署之间的平衡问题。通过多源数据、物理机制和智能算法的进一步融合，ML有望由辅助分析工具逐渐发展为连接电池热状态感知、性能预测、结构优化和闭环控制的重要技术手段，为高安全、高效率和智能化的储能热管理系统提供新的研究思路。

 作者简介:

顾俊龙，南京工业大学城市建设学院人工环境工程专业硕士生，中国制冷学会学生会员，以第一作者发表SCI论文2篇，两篇论文所发表期刊的影响因子分别为10.7和18，获得国家级竞赛获奖2项。

王瑜，南京工业大学城市建设学院副院长、教授，江苏省青蓝工程青年骨干教师，江苏省科技副总。研究方向为特种装备环境控制、人工智能驱动数据中心与储能系统热管理等。主持国家自然科学基金青年基金等项目，连续两年入选“中国知网高被引学者Top5%”，发表SCI论文30余篇，申请国家发明专利105项、实用新型专利65项。兼任中国制冷学会科普工作委员会委员、江苏省制冷学会青年工作委员会/绿色低碳工作委员会秘书长、江苏省土木建筑学会暖通空调热能动力分委会副主任委员等。

【文献链接】

Gu J, Chen Z, Wang Y. Advances in machine learning applications for battery thermal management systems: modeling methods, optimization strategies, and future trends. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2027, 244: 117542.

https://doi.org/10.1016/j.rser.2026.117542