本文介绍了采用自适应模拟退火法(ASAM)优化近似二次响应面模型(QRSM),该模型对应于覆盖有粉尘颗粒物的电池热管理系统,通过调节系统入口的气流速度组合,实现温度的降低。
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本文介绍了采用自适应模拟退火法(ASAM)优化近似二次响应面模型(QRSM),该模型对应于覆盖有粉尘颗粒物的电池热管理系统,通过调节系统入口的气流速度组合,实现温度的降低。
本研究旨在通过在低能耗目标下调节电池冷却箱入口处的气流速度,解决因灰尘颗粒物覆盖电池表面而导致的电池温升及性能下降问题。我们将指定气流速度且无尘环境下电池组的最高温度作为有尘环境下的期望温度。在不同入口气流速度下求解有尘环境中电池组的最高温度,这些速度作为仿真软件中所构建分析模型的边界条件。通过最优拉丁超立方算法(OLHA)随机生成代表各入口不同气流速度组合的数组,其中在优化软件中设定对应温度高于期望温度的速度上下限。利用优化软件的拟合模块,建立气流速度组合与最高温度之间的近似二次响应面模型(QRSM)。基于自适应模拟退火法(ASAM)对QRSM进行优化,优化结果与仿真软件的分析结果吻合良好。优化后,中间入口的流速由5.5 m/s调整为5 m/s,总气流速度降低了3%。本方案提出了一种同时考虑电池管理系统能耗与热性能的优化方法,该方法已建立并可广泛应用于以最低运行成本延长电池组使用寿命的场景。
随着汽车工业的快速发展,传统燃油汽车消耗大量不可再生资源,导致严重的环境污染和能源短缺。其中最有前景的解决方案之一是发展电动汽车(EVs)1,2。
电动汽车所用的动力电池能够储存电化学能,这是取代传统燃油汽车的关键。电动汽车中使用的动力电池包括锂离子电池(LIB)、镍氢电池(NiMH)和双电层电容器(EDLC)3。与其他电池相比,由于具有能量密度高、效率高和循环寿命长等优势,锂离子电池目前被广泛用作电动汽车中的储能单元4,5,6,7。
然而,由于化学反应热和焦耳热的存在,在快速充电和高倍率放电过程中容易积聚大量热量,导致电池温度升高。锂离子电池(LIB)的理想工作温度范围为 20–40 °C8,9。电池组中各单体电池之间的最大温差不应超过 5 °C10,11。否则,可能导致电池间温度失衡、加速老化,甚至过热、起火、爆炸等一系列风险12。因此,亟需解决的关键问题是设计并优化高效的电池热管理系统(BTMS),以将电池包的温度及其温差控制在较窄的范围内。
典型的电池热管理系统(BTMS)包括风冷、水冷和相变材料冷却13。在这些冷却方式中,由于风冷结构成本低且结构简单,因此被广泛应用14。然而,由于空气的比热容有限,风冷系统中电池单体之间容易出现高温和较大的温差。为了提高风冷型BTMS的冷却性能,有必要设计高效的系统结构15,16,17。Qian 等人18采集了电池模组的最大温度和温差数据,用于训练相应的贝叶斯神经网络模型,以优化串联风冷电池模组中单体之间的间距。Chen 等人19报道了采用牛顿法和流动阻力网络模型,对Z型并联风冷系统中入口分流室和出口汇流室的宽度进行优化,结果使系统的温差降低了45%。Liu 等人20在J型BTMS中对五组冷却通道进行采样,并通过集成代理模型优化算法获得了最佳的单体间距组合。Baveja 等人21建立了一个被动均衡电池模组的模型,研究描述了热预测对模组级被动均衡的影响,以及被动均衡对热行为的反向影响。Singh 等人22研究了一种结合封装式相变材料与强制对流风冷的电池热管理系统(BTMS),该系统基于耦合的电化学-热模型进行设计。Fan 等人23提出了一种包含多级特斯拉阀结构的液冷板,可为棱柱形锂离子电池提供更安全的工作温度范围,该设计在微流体应用中具有较高的认可度。Feng 等人24采用变异系数法评估了不同入口流量和电池间隙方案的性能。Talele 等人25引入了壁面增强型热解衬层隔热结构,通过加热膜的最优布置来储存产生的热能。
当使用风冷电池热管理系统(BTMS)时,外部环境中的金属粉尘颗粒、矿物粉尘颗粒、建筑材料粉尘颗粒及其他颗粒物会被风机带入风冷BTMS中,从而导致电池表面被可吸入颗粒物(DPM)覆盖。若无有效的散热方案,可能因电池温度过高而引发事故。经过仿真分析后,我们将指定气流速度和无尘环境下的电池包最高温度作为在多尘环境中所期望达到的温度基准。首先,“C倍率”是指电池在规定时间内释放其额定容量所需的电流值,其数值等于电池额定容量的倍数。本文仿真采用2C倍率放电,电池额定容量为10 Ah,标称电压为3.2 V。正极材料采用磷酸铁锂(LiFePO4),负极材料为碳。电解液包含电解质锂盐、高纯度有机溶剂、必要的添加剂及其他原材料。通过正交拉丁超立方阵列(OLHA)确定了代表各入口不同流速组合的随机数组,并在验证曲线拟合精度的前提下,建立了电池包最高温度与入口流速组合之间的二阶函数关系。自McKay等人提出以来26,拉丁超立方(LH)设计已广泛应用于多种计算机实验中。一个LH由一个N×p的矩阵L表示,其中L的每一列均由1到N整数的一个排列构成。本文采用最优拉丁超立方抽样方法以降低计算负担,该方法通过分层抽样确保采样点能够覆盖所有采样区间。
在下一步中,基于ASAM方法,在考虑能耗的同时,针对 dusty 环境下电池组最高温度的降低,对入口流速组合进行了优化。自适应模拟退火算法已在众多优化问题中得到深入发展和广泛应用27,28。该算法通过以一定概率接受较差解,可避免陷入局部最优。通过定义接受概率和温度,可实现全局最优,同时这两个参数也可用于调节计算速度。最后,为验证优化结果的准确性,将最优结果与仿真软件获得的分析结果进行了对比。
本文提出了一种针对因积尘覆盖导致温度升高的电池组的电池箱入口流量优化方法。该方法旨在低能耗条件下,将积尘覆盖电池组的最高温度降低至未积尘电池组最高温度以下。
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注意:研究技术路线如图1所示,其中使用了建模、仿真和优化软件。所需材料见材料表。
1. 创建三维模型
注意:我们使用 Solidworks 创建了三维模型。
2. 生成网格模型
注意:有限元网格划分是有限元数值模拟分析中非常重要的步骤,直接影响后续数值分析结果的准确性。随后对重命名的实体进行网格划分。
3. 模拟分析
4. 最优拉丁超立方采样与响应面建模
注意:对于保留的流速范围5 m/s-5.5 m/s,选择样本以在此流速范围内构建不同的流速组合。对这些流速组合进行模拟,以获得最高温度。建立流速与最高温度之间的函数关系。
5. 基于自适应模拟退火算法的近似拟合模型
注意:接下来,使用软件和算法来寻找近似模型的最优值
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根据该方案,前三个部分最为重要,依次为建模、网格划分和仿真,目的均为获得电池包的最高温度。随后通过采样调整空气流速,最终通过优化得到最优的流量组合。
图9 展示了不同环境下电池组温度分布的对比,图10展示了不同环境下第二块电池温度分布的对比。如图9和图10所示,由于粉尘颗粒物(DPM, dusty particulate matter)的导热系数较低,处于粉尘状态下的电池温度升高到了一定程度。
为调节电池温度分布,将进风口的气流速度从 5 m/s 调整至 6 m/s,在含尘模...
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本研究中采用的电池热管理系统(BTMS)基于风冷系统构建,因其成本低且结构简单。由于风冷系统的传热能力较低,其性能不及液冷系统和相变材料冷却系统。然而,液冷系统存在制冷剂泄漏的风险,而相变材料冷却系统则质量较大且能量密度较低29。这些冷却系统各有优缺点。因此,可通过将风冷系统与液冷系统或相变材料冷却系统相结合来构建电池热管理系统,以提升冷却性能。
采用计算流体动力学(CFD)求解器对模型的流动和温度分布进行模拟。通过控制方程30,如连续性方程(2)和能量守恒方程(3),求解气流的瞬态热力学问题。


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作者无任何利益冲突需要披露。
一些分析与优化软件由清华大学、韩国建国大学、韩国全南国立大学、韩国木浦大学以及日本千叶大学提供支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| Ansys-Workbench | ANSYS | N/A | 多用途有限元法计算机设计程序软件。https://www.ansys.com |
| Isight | Engineous Sogtware | N/A | 综合性计算机辅助工程软件。https://www.3ds.com |
| NVIDIA GPU | NVIDIA | N/A | 需要配备 NVIDIA GPU,否则以下部分软件框架将无法运行。https://www.nvidia.com |
| 软件 | |||
| SOLIDWORKS | Dassault Systemes | N/A | SOLIDWORKS 提供多种设计解决方案,减少设计过程中的错误,并提升产品质量 www.solidworks.com |
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