Optimering af et luftbaseret varmestyringssystem til støvede partikler dækket lithium-ion-batteripakker

Summary

Her præsenterer vi den adaptive simulerede udglødningsmetode (ASAM) for at optimere en omtrentlig kvadratisk responsoverflademodel (QRSM) svarende til et støvet partikeldækket batterivarmestyringssystem og opfylde temperaturfaldene tilbage ved at justere luftstrømshastighedskombinationen af systemindløb.

Abstract

Denne undersøgelse har til formål at løse problemet med celletemperaturstigning og ydelsesfald forårsaget af støvede partikler, der dækker cellens overflade gennem tildeling af luftstrømshastigheder ved indløb i batterikøleboksen under målet om lavt energiforbrug. Vi tager batteripakkens maksimale temperatur ved en bestemt luftstrømshastighed og støvfrit miljø som den forventede temperatur i et støvet miljø. Den maksimale temperatur på batteripakken i et støvet miljø løses ved forskellige indløbshastigheder, som er grænsebetingelserne for analysemodellen, der er konstrueret i simuleringssoftwaren. Arrayerne, der repræsenterer de forskellige luftstrømshastighedskombinationer af indløb, genereres tilfældigt gennem den optimale latinske hypercubealgoritme (OLHA), hvor de nedre og øvre grænser for hastigheder svarende til temperaturerne over den ønskede temperatur indstilles i optimeringssoftwaren. Vi etablerer en omtrentlig QRSM mellem hastighedskombinationen og den maksimale temperatur ved hjælp af monteringsmodulet i optimeringssoftwaren. QRSM er optimeret baseret på ASAM, og det optimale resultat er i god overensstemmelse med analyseresultatet opnået af simuleringssoftwaren. Efter optimering ændres strømningshastigheden for det midterste indløb fra 5,5 m / s til 5 m / s, og den samlede luftstrømshastighed reduceres med 3%. Protokollen her præsenterer en optimeringsmetode, der samtidig overvejer energiforbrug og termisk ydeevne for det batteristyringssystem, der er etableret, og det kan i vid udstrækning bruges til at forbedre batteripakkens livscyklus med minimale driftsomkostninger.

Introduction

Med den hurtige udvikling af bilindustrien forbruger traditionelle brændstofkøretøjer mange ikke-vedvarende ressourcer, hvilket resulterer i alvorlig miljøforurening og energimangel. En af de mest lovende løsninger er udviklingen af elektriske ^{køretøjer1,2}.

De strømbatterier, der bruges til elbiler, kan lagre elektrokemisk energi, hvilket er nøglen til at erstatte traditionelle brændstofkøretøjer. Strømbatterier, der bruges i elbiler, omfatter lithium-ion-batteri (LIB), nikkel-metalhydridbatteri (NiMH) og elektrisk dobbeltlagskondensator (EDLC)³. Sammenlignet med de andre batterier bruges lithium-ion-batterier i øjeblikket i vid udstrækning som energilagringsenheder i elbiler på grund af deres fordele såsom høj energitæthed, høj effektivitet og lang livscyklus 4,5,6,7.

På grund af kemisk reaktionsvarme og Joule-varme er det imidlertid let at akkumulere en stor mængde varme og øge batteritemperaturen under hurtig opladning og højintensiv afladning. Den ideelle driftstemperatur for LIB er 20-40 °C ^8,9. Den maksimale temperaturforskel mellem batterierne i en batteristreng må ikke overstige 5 °C^10,11. Ellers kan det føre til en række risici såsom temperaturubalance mellem batterierne, accelereret aldring, endda overophedning, brand, eksplosion og så videre¹². Derfor er det kritiske problem, der skal løses, at designe og optimere et effektivt batterivarmestyringssystem (BTMS), der kan kontrollere temperaturen og temperaturforskellen på batteripakken inden for en smal.

Typisk BTMS inkluderer luftkøling, vandkøling og faseændring materialekøling¹³. Blandt disse kølemetoder anvendes luftkølingstypen i vid udstrækning på grund af dens lave omkostninger og enkelhed i strukturen¹⁴. På grund af luftens begrænsede specifikke varmekapacitet er det let at forekomme høje temperaturer og store temperaturforskelle mellem battericeller i luftkølede systemer. For at forbedre køleydelsen af luftkølet BTMS er det nødvendigt at designe et effektivt system 15,16,17. Qian et ^al.18 indsamlede batteripakkens maksimale temperatur og temperaturforskel for at træne den tilsvarende Bayesianske neurale netværksmodel, som bruges til at optimere celleafstanden i seriens luftkølede batteripakke. Chen et ^al.19 rapporterede ved hjælp af Newton-metoden og flowmodstandsnetværksmodellen til optimering af bredden af indløbsdivergensplenumet og udløbskonvergensplenumet i Z-type parallelt luftkølet system. Resultaterne viste en 45% reduktion i systemets temperaturforskel. Liu et ^al.20 samplede fem grupper af kølekanalerne i J-BTMS og opnåede den bedste kombination af celleafstand ved hjælp af ensemblesurrogatbaseret optimeringsalgoritme. Baveja et ^al.21 modellerede et passivt afbalanceret batterimodul, og undersøgelsen beskrev virkningerne af termisk forudsigelse på passiv balancering på modulniveau og omvendt. Singh et ^al.22 undersøgte et batterivarmestyringssystem (BTMS), der brugte indkapslet faseændringsmateriale sammen med tvungen konvektiv luftkøling designet ved hjælp af den koblede elektrokemisk-termiske modellering. Fan et ^al.23 foreslog en væskekøleplade bestående af en flertrins Tesla-ventilkonfiguration for at give et sikrere temperaturområde for et prismatisk lithium-ion-batteri med høj genkendelse i mikrofluidiske applikationer. Feng et al. ²⁴ brugte variationskoefficientmetoden til at evaluere ordningerne med forskellige indløbsstrømningshastigheder og batteriafstande. Talele et ^al.25 introducerede vægforstærket pyroforing varmeisolering for at lagre potentiel genereret opvarmning baseret på optimal placering af varmefilm.

Når man bruger luftkølende BTMS, vil metalstøvpartikler, mineralstøvpartikler, byggematerialers støvpartikler og andre partikler i det ydre miljø blive bragt ind i luftkøling BTMS af blæseren, hvilket kan medføre, at batteriernes overflade dækkes med DPM. Hvis der ikke er nogen varmeafledningsplan, kan det forårsage ulykker på grund af den for høje batteritemperatur. Efter simulering tager vi den maksimale temperatur på batteripakken i en specificeret luftstrømshastighed og støvfrit miljø som den forventede temperatur i et støvet miljø. For det første henviser C-hastighed til den aktuelle værdi, der kræves, når batteriet frigiver sin nominelle kapacitet inden for den angivne tid, hvilket er lig med et multiplum af batteriets nominelle kapacitet i dataværdien. I dette papir bruger simuleringen 2C-hastighedsudladning. Den nominelle kapacitet er 10 Ah, og den nominelle spænding er 3,2 V. Lithiumjernphosphat (LiFePO4) bruges som det positive elektrodemateriale, og kulstof bruges som det negative elektrodemateriale. Elektrolytten har elektrolyt lithiumsalt, et organisk opløsningsmiddel med høj renhed, nødvendige tilsætningsstoffer og andre råmaterialer. Det tilfældige array, der repræsenterer de forskellige hastighedskombinationer ved indløbene, blev bestemt gennem OLHA, og en 2. ordens funktion mellem batteripakkens maksimale temperatur og kombinationen af indløbsstrømningshastighed blev oprettet under forudsætning af at kontrollere nøjagtigheden af kurvetilpasningen. Latin hypercube (LH) design er blevet anvendt i mange computereksperimenter, siden de blev foreslået af McKay et ^al.26. En LH er givet ved en N x p-matrix L, hvor hver kolonne af L består af en permutation af heltalene 1 til N. I dette papir bruges den optimale latinske hypercube-prøveudtagningsmetode til at reducere beregningsbyrden. Metoden anvender stratificeret prøveudtagning for at sikre, at prøveudtagningsstederne kan dække alle interne prøveudtagningsdele.

I det følgende trin blev kombinationen af indløbshastighed optimeret til at reducere batteriets maksimale temperatur i et støvet miljø baseret på ASAM under forudsætning af at energiforbruget overvejes samtidigt. Den adaptive simulerede udglødningsalgoritme er blevet udviklet i vid udstrækning og udbredt i mange optimeringsproblemer^27,28. Denne algoritme kan undgå at blive fanget i et lokalt optimalt ved at acceptere den værste løsning med en vis sandsynlighed. Det globale optimale opnås ved at definere acceptsandsynligheden og temperaturen; Beregningshastigheden kan også justeres ved hjælp af disse to parametre. Endelig blev det optimale resultat sammenlignet med analyseresultatet opnået fra simuleringssoftwaren for at kontrollere optimeringens nøjagtighed.

I dette papir foreslås en optimeringsmetode for batteriboksens indløbsstrømningshastighed for batteripakken, hvis temperatur stiger på grund af støvdæksel. Formålet er at reducere den maksimale temperatur for den støvdækkede batteripakke til under den maksimale temperatur for den ikke-støvdækkede batteripakke i tilfælde af lavt energiforbrug.

Protocol

BEMÆRK: Køreplanen for forskningsteknologi er vist i figur 1, hvor modellerings-, simulerings- og optimeringssoftwaren anvendes. De krævede materialer er vist i materialetabellen. 1. Oprettelse af 3D-modellen BEMÆRK: Vi brugte Solidworks til at skabe 3D-modellen. Tegn et rektangel på 252 mm x 175 mm, klik på Ekstrudering af boss/base, og indtast 73. Opret et nyt plan 4 mm fra den ydre overflade. Te…

Representative Results

Efter protokollen er de første tre dele de vigtigste, som inkluderer modellering, mesh og simulering, alt sammen for at få den maksimale temperatur på batteripakken. Derefter justeres luftstrømningshastigheden ved prøveudtagning, og endelig opnås den optimale strømningshastighedskombination ved optimering. Figur 9 viser sammenligningen af batteripakkens temperaturfordeling i forskellige milj?…

Discussion

BTMS, der blev brugt i denne undersøgelse, blev etableret baseret på luftkølesystemet på grund af dets lave omkostninger og enkelhed i strukturen. På grund af den lave varmeoverførselskapacitet er luftkølesystemets ydeevne lavere end væskekølesystemets og faseskiftmaterialets kølesystem. Imidlertid har væskekølesystemet ulempen ved kølemiddellækage, og faseændringsmaterialekølesystemet har høj masse og lav energitæthed²⁹. Disse kølesystemer har deres fordele og ulemper. Derfor k…

Materials

Ansys-Workbench	ANSYS	N/A	Multi-purpose finite element method computer design program software.https://www.ansys.com
Isight	Engineous Sogtware	N/A	Comprehensive computer-aided engineering software.https://www.3ds.com
NVIDIA GPU	NVIDIA	N/A	An NVIDIA GPU is needed as some of the software frameworks below will not work otherwise. https://www.nvidia.com
Software
SOLIDWORKS	Dassault Systemes	N/A	SolidWorks provides different design solutions, reduces errors in the design process, and improves product quality www.solidworks.com