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电池热管理仿真：浅析Amesim电池包一维热模型搭建

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作者优秀: 优秀教师/意见领袖/博士学历/特邀专家/独家讲师
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仿真圈

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导读：做电池热管理仿真的时候往往需要一维系统仿真软件来搭建整包热模型来验证电化学性能匹配和热管理控制策略等。但是，由于整包内部结构复杂，电芯所处的热边界条件不同，若只采用整包平均温度的话，温度精度和温度变化率上都差点意思，那么如何来建模呢，目前作者所知的主要有两种方法：

基于LTI系统的ROM算法
基于电池包几何参数的离散（discretization）

LTI ROM是基于CFD或者测试提取出来的高阶的数值算法，从传热学角度讲其本质是热容热阻的高度等效，详细的原理与实践可以参考RC电路应用。

而离散，按字面意思就是不连续，即是将连续体按一定规则切分，切分出来的块作为单独个体（温度）来表现。

但是，电池包内电芯个数众多，少则几十，多则几百上千，若将每个电芯按一个或者几个方向切分，虽然会无限贴近真实温度，代价却是需要设置的参数成倍上升，标定起来也很花费时间。那么如何搭建合适的热模型呢，今天我们的文章就以两个软件的demo来聊聊电池包离散化的模型搭建。

一、离散依据

需求

模型搭建的一大原则是需求，就是仿真的目的是什么，关注点是哪里。相对于三维仿真，系统仿真中这一点尤其关键，因为模型往往需要重新搭建，采用何种架构的热模型直接关系到仿真的效率与精度。

比如需要预估快充时需求的冷量，关注点往往是在最高温度与换热量上，电池包内部温度分布暂时不做评估，这种情况下直接可以用一个质量点来反应温度趋势。

而设计定型以后运用一维模型进行加热或者冷却策略预标定的时候就需要模型能正确反应最低和最高温度的时候就会选择离散模型，这个时候离散程度会比较高，质量点也会增加。

参考数据

参考依据就是手头上有哪些数据可以用来参考建模，一维模型比较抽象，而且算法上经验公式居多，若想得到较高的精度，就需要拿现有数据进行标定模型。

在设计开发阶段，一般三维仿真走在前面，所以可以拿三维CFD仿真温度云图作为离散依据。比如amesim的最新demo就是以Star-ccm+的温度云图和流体域换热系数作为理论依据。

当然也可以直接拿测试数据，比如类似的设计做过测试的，或者前期小block做过一些电池包热测试的数据都可以拿来标定模型。

温度梯度

温度梯度也是离散的一个重要依据。其根本原因是毕渥数，这个知识点之前的文章讲过，可以直接参考一维电池热模型。

二、案例分享

案例1

首先还是上面提到的amesim的case，amesim终于在2021版本更新了液冷电池包的案例，比较有借鉴意义。

从该demo的step2的上下两冷板大概看出来是为了研究快充时的换热性能和电芯温差的，关键点是最低和最高温度点，所以重点离散了进口靠近冷板位置和出口远离冷板位置，其他的电芯离散程度不高。比较smart的点是采用了非均一比例切分，电芯高度方向上1:8:1，而冷却液流向上除了最低最高电芯那一列是单电芯外，其他以5-6个电芯为一组，另外在纵深方向上由于水冷板都是并联的，所以未做离散。