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基于star-ccm+&Amesim联合仿 真的液冷电池包热管理

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今天看到一篇文章写的不错,来和大家分享一下。

以某车用锂离子电池组为研究对 象 ,主 要研究了爬坡工况、90km/h匀速工况和 NEDC三种 工况下动力电池组的温升情况。利用STAR-CCM+ 和Amesim 软件联合对液冷电池包进行热管理仿真,分析流场和温度场的分布情况,预测综合工况下电池包模组的最高温度和模组间温差分布,并通过热管理试验验证三种工况下试验结果与仿真结果是否吻合  ,以提高仿真精度。

动力电池包内热量的累积不仅影响电池的使用效率及使用寿命,同时易造成动力电池系统故障并引发安全事故[,因此准确预测电池包内温度分布,并对温度场进行分析具有重要意义。动力电池包热管理系统设计中,通常结合仿真来预测电池包的温度分布、冷却系统的流量分配和压力分布等,从而预测热管理系统的性能。仿真一般分为3D仿真和1D仿真,3D仿真可用于电池包液冷板流场和压力场的仿真,以及模组温度场的仿真,以获得流场和温度场的细节,但3D仿真软件计算瞬态工况耗时较长,不便或无法用于系统级别仿真以及控制策略仿真;1D仿真从系统角度出发,模型从电池包扩展至包含整个冷却/加热系统外部环路等,由于建模中对各相应部件进行了简化,在对系统性能进行仿真的时候,能大大提高仿真速度,通常用于系统级别的瞬态循环工况仿真和制定电池包热管理控制策略等。

本文主要描述电池热管理设计中的3D&1D联合仿真分析方法:利用3D稳态计算结果对1D模型进行流场和温度场标定,并制定冷却/加热控制策略,然后对整体电池热管理系统进行瞬态工况仿真分析, 快速预测热管理系统性能,并通过试验检验仿真结果的准确性。

1  模型简介

本文以某项目电池包为例,此电池包是一款新能源混合动力电池包。其平台电压为350V,共包含8个电池模组,每个电池模组包含12片电芯,共计96片电芯;单体电芯标称容量为51Ah,系统总容量4896Ah,系统总能量17kWh。电池包采用箱体底部集成液冷系统的冷却方式,所有电池模组均放置于底部液冷板上,并通过导热硅胶垫进行热量传导。电池包结构布置如图1所示。

图1PACK结构示意

基于star-ccm+的3D仿真

star-ccm+是 CD-adapco公司 采用最先进的 连续介质力 学 数 值 技 术 开 发 的 新 一 代 CFD仿 真 软 件,它将现代软件工程技术、最先进的连续介质力学数值技术和卓越的设计结合在一起,解决跨学科问题的综合工程解决方案。 基于star-ccm+的3D 仿真的主要目的是获得电池包的温度场以及液冷板的流场特性,具体实施方法如下。

2.1模型简化与网格划分

本文以某项目电池包为例,模型主要考虑模组和液冷板,并根据各自几何模型适当进行简化。 如图 2所示,其中,模组部分在简化了电芯的同时,保留极

耳、铜排、泡棉、绝缘膜和导热硅胶垫等细节,根据各 个部分的几何特性和仿真需求差异采用了不同的网格参数设置,比如在铜排和导热硅胶垫等薄体几何区域采用拉伸薄体网格设置,在保证细节的同时也能降低网格数量;根据数模搭建液冷板仿真模型,抽取流体域并划分网格,根据实际需求在壁面生成边界层以更好的模拟真实流场。 模型简化和网格划分都在Star-CCM+中进行,处理后的总体网格数量约1300W.

图2模组结构 、水流道和网格划分 

22求解设置与边界条件

模型求解设置主要为:(模型采用稳态计算模式;

(流场和温度场耦合仿真;(湍流模型为k-ε模型;(发热体形式为恒密度恒功率发热源;(流体为恒密度不可压缩流体。

边界条件设置主要为:①环境温度设置为25℃;

②初始温度为20℃;③冷却液流量分别为qv1、qv2和qv3,其中,qv1为5L/min,qv2为10L/min,qv3为15L/min;冷却液温度设置为20℃。

2.3仿真及结果分析

设置完成后分别求解三种流量下的流场和温度场,并根据不同流量下的流阻绘制阻力特性曲线图用于环路系统水泵性能匹配。

对于液冷电池包而言,并联支路的冷却液流量分配直接影响模组的温差,冷却液流动状态直接影响模组换热的强弱,进而影响电芯温度分布。因此,在进行热管理系统设计过程中需根据仿真结果,进行并联

支路流量分配计算,对于支路流量差别较大(>5%)的情况进行优化设计以消除随之带来的模组温差;并对流道中出现回流区、分离区或流通截面急剧变化的区域进行优化设计,以降低局部流阻。

本例中,对流场和温度场仿真结果分析如下:

1)流场仿真结果分析

设定环境温度为 20℃,冷 却液 为 50%乙 二 醇 水 溶液,进口冷却液温度为20℃,以冷却液流量qv1、qv2 和qv3对冷却系统内流场进行仿真分析。当系统内冷却液流量为qv3 时,模拟水冷板内各支路流量分配情况如图3所示。可以看出,各流道内冷却液流量分配 相对均匀,两支路流量占比分别为52%和48%,其各 支路流道内流量差为±2%(<5%),满足系统支路流量分配设计要求;图4 为模拟冷却液流量为qv3 时水冷板底部截面冷却液流速分布示意图,由于液冷板采用铝挤成型加堵头搅拌摩擦焊的工艺,在流道转弯处形成直角转弯,导致此处冷却液流速变化较大,并且在转弯位置容易形成回流区,造成局部流阻较高,因此在直角转弯处流道存在优化空间,以降低因冷却液流动急剧变化对电芯温度分布的影响。

图3流量分配示意

图4水冷板底部截面流速示意 

图5为液冷系统最终绘制的流阻特性曲线图,随 着系统内冷却液流量的增加,系统内压降呈快速递增趋势,当系统内冷却液流量为qv1时,系统压降为 2344Pa,当系统内冷却液流量增加至qv2和qv3时,系 统压降分别增加了221%和572%,为7.5kPa和 15.7kPa。

2)温度场结果分析

通过仿真不同流量下电池系统的温度场,得到电 池温度与流量的关系。 图6显示为假定环境温度为0℃,单 体 电 芯 发 热 量 为 恒 定 值 5.2W,冷 却 液 入 口 温度为20℃时,在qv1、qv2和qv3 三种流量下电池包内模组温度分布云图。可以看出,系统内冷却液流量不同时电池模组温度也不相同。冷却液流量越小,则在相同时间内冷却液可带走的模组热量越少,电池模组的温度相对越高。 当冷却液流量为qv1 时,电池最高温度为36℃;当冷却液流量为qv3 时,电池最高温度为32℃,可见 在一 定 程 度上增大冷却液 流 量 可 以 有 效降低电池温度。 为进一步了解单体电芯温度分布情况,对qv1、qv2和qv3 三种流量下单电芯温度分布情况进行模拟,得到温度分布云图如图 7所示。分析可 知,单体电池温度分布呈从上至下递减趋势,靠近水冷板侧温度较低,远离水冷板一侧电池温度较高,不同流量下电池 上 下 温 差 差 别 不 大 ,一 般 为 4℃左 右。 不同流量下单体电芯温度也不相同,冷却液流量越大,电芯温度越低,不同流量下电芯之间的最大温差为2.1℃。

图5液冷板阻力特性曲线 

图6不同流量下电池温度云图 

 不同流量下单电芯温度分布

图8所示为冷却液流量为qv3情况下,8个模组中电芯和铜排的平均温度。从温度分布看,各电芯间和铜排间温度分布相对均匀,不同模组之间电芯和铜排的温差均小于0.5℃,可见液冷板均温性较好。其中,电芯的平均温度约为29.8℃,铜排的平均温度高于电芯温度约2.4℃,为32.2℃,一方面是因为电芯整体热容较大,在热量传递过程中温升较小,而铜排由于其自身内阻产热且热容相对较小,因此温升较高;另一方面是因为电芯通过水冷板传导部分热量,导致其温度下降较快。当冷却液流量为 qv3时冷却液与冷板交界面换热系数分布如图 9所示,交界面上平均换热系数为584.9W/m2(K,进口处流道内冷却液 流速相对较快,温度相对较低,其换热系数高于平均数,随着冷却液的持续流动和换热,冷却液温度逐渐升高,换热系数也随之降低。其中,在冷板底部流道转弯处由于其方形结构造成冷却液局部流速较快,其换热系数也高于平均数。

图 8  电芯和铜排温度分布 

图9冷却液与冷板交界面换热系数分布 

3  基于AMEsim的1D仿真

AMESim是一款多学科领域的复杂系统建模与仿真平台,其智能求解器能够根据用户所建模型的数学特性自动选择最佳积分算法,并根据不同仿真时刻

的系统特点动态地切换积分算法和调整积分补偿以缩短仿真时间和提高仿真精度。基于AMEsim的1D仿真的主要目的是获得整个电池包瞬态循环工况的温度分布以及用于控制策略仿真,具体实施方法如下:

3.11D模型搭建

本例中由于模组温度分布并不是主要关心问题, 故将模组离散成电芯本体和极耳及汇流排两个热容体,热容体之间用热传导元件连接,根据电池包的几何尺寸和材料属性设置各元件参数,并且施加3D仿真相同的边界条件进行流场和温度场标定,然后分别计算相应的平均温度。 底部采用换热管道与模组进行换热,且只计算模组法向方向上的传热量,通过调整换热元件壁面的相对粗糙度(relativeroughness)和管件的努赛尔数表达式(Nusseltnumberexpres-sion),使1D模型的阻力特性和电芯温度与3D结果保持一致。具体如图10所示。

图10基于AMEsim的模组及流道模型 

在AMEsim中搭建整个电池包模型,完成后的模型如图11所示。

图11基于AMEsim的电池包1D模型

3.2模型参数设置与工况输入

本例以NEDC循环工况、爬坡工况和90kph匀速工况为例,仿真电池从95%SOC放电至5%SOC时,模组BMS监测点温度情况。环境温度分别设置为25℃/38℃,模型初始温度分别设置为25℃/38℃,冷却液流量设置为12L/min,冷却液温度设置为25℃,电池

基于Starccm 的动力电池热管理仿真分析25讲

新能源动力电池热管理设计入门23讲

来源:新能源热管理技术
湍流新能源材料控制试验
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首次发布时间:2022-11-28
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