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申请/专利权人：广东派沃新能源科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于大数据分析的液冷系统补液优化方法，其特征在于，包括：步骤1：实时采集冷却液回流箱内的液面高度变化数据；步骤2：基于液面高度变化数据，确定当前时段内冷却液的散热消耗速率；步骤3：基于散热消耗速率以及PACK液冷循环的最高液量，结合消耗温度影响因子进行智能分析，确定补液临界点以及目标补液量；步骤4：在到达补液临界点时，控制补液泵工作，从冷却液存储箱内抽取目标补液量的冷却液至冷却液回流箱内。本发明对PACK液冷循环的补液临界进行智能预测，在到达补液临界点时，立即控制补液泵工作进补液，实现了PACK的自动补液，有效防止PACK在关键时刻因缺液而导致电池受损。
主权项：1.一种基于大数据分析的液冷系统补液优化方法，其特征在于，包括：步骤1：实时采集冷却液回流箱内的液面高度变化数据；步骤2：基于液面高度变化数据，确定当前时段内冷却液的散热消耗速率；步骤3：基于散热消耗速率以及PACK液冷循环的最高液量，结合消耗温度影响因子进行智能分析，确定补液临界点以及目标补液量；其中，消耗温度影响因子包括环境影响因子和功率影响因子；步骤4：在到达补液临界点时，控制补液泵工作，从冷却液存储箱内抽取目标补液量的冷却液至冷却液回流箱内。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东派沃新能源科技有限公司 基于大数据分析的液冷系统补液优化方法
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