JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Automatic Translation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Engineering

Tozlu Partikül Madde Kaplı Lityum-İyon Pil Paketleri için Hava Bazlı Isı Yönetim Sisteminin Optimizasyonu

Published: November 03, 2023
doi:
10.3791/65892
, , , ,
1College of Mechanical and Electrical Engineering,Wenzhou University

Summary

Burada, tozlu partikül madde kaplı bir pil ısı yönetim sistemine karşılık gelen yaklaşık bir ikinci dereceden tepki yüzey modelini (QRSM) optimize etmek ve sistem girişlerinin hava akış hızları kombinasyonunu ayarlayarak sıcaklık düşüşlerini geri almak için uyarlanabilir simüle edilmiş tavlama yöntemini (ASAM) sunuyoruz.

Abstract

Bu çalışma, düşük enerji tüketimi hedefi altında pil soğutma kutusunun girişlerinde hava akış hızlarının tahsisi yoluyla hücre yüzeyini kaplayan tozlu partikül maddenin neden olduğu hücre sıcaklığı artışı ve performans düşüşü sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Pil takımının belirli bir hava akış hızında ve tozsuz ortamdaki maksimum sıcaklığını, tozlu bir ortamda beklenen sıcaklık olarak alıyoruz. Pil takımının tozlu bir ortamdaki maksimum sıcaklığı, simülasyon yazılımında oluşturulan analiz modelinin sınır koşulları olan farklı giriş hava akış hızlarında çözülür. Girişlerin farklı hava akış hızı kombinasyonlarını temsil eden diziler, optimizasyon yazılımında istenen sıcaklığın üzerindeki sıcaklıklara karşılık gelen hızların alt ve üst sınırlarının ayarlandığı optimal Latin hiperküp algoritması (OLHA) aracılığıyla rastgele oluşturulur. Optimizasyon yazılımının montaj modülünü kullanarak hız kombinasyonu ile maksimum sıcaklık arasında yaklaşık bir QRSM oluşturuyoruz. QRSM, ASAM’a göre optimize edilmiştir ve optimum sonuç, simülasyon yazılımı tarafından elde edilen analiz sonucuyla iyi bir uyum içindedir. Optimizasyondan sonra orta girişin akış hızı 5,5 m/s’den 5 m/s’ye değiştirilir ve toplam hava akış hızı %3 azaltılır. Buradaki protokol, kurulan pil yönetim sisteminin enerji tüketimini ve termal performansını göz önünde bulundurarak aynı anda bir optimizasyon yöntemi sunar ve pil paketinin yaşam döngüsünü minimum işletme maliyeti ile iyileştirmek için yaygın olarak kullanılabilir.

Introduction

Otomobil endüstrisinin hızla gelişmesiyle birlikte, geleneksel yakıtlı araçlar çok fazla yenilenemeyen kaynak tüketerek ciddi çevre kirliliğine ve enerji kıtlığına neden oluyor. En umut verici çözümlerden biri elektrikli araçların (EV’ler) geliştirilmesidir1,2.

EV’ler için kullanılan güç pilleri, geleneksel yakıtlı araçların yerini almanın anahtarı olan elektrokimyasal enerjiyi depolayabilir. EV’lerde kullanılan güç pilleri arasında lityum iyon pil (LIB), nikel-metal hidrit pil (NiMH) ve elektrikli çift katmanlı kapasitör (EDLC)3 bulunur. Diğer pillerle karşılaştırıldığında, lityum iyon piller, yüksek enerji yoğunluğu, yüksek verimlilik ve uzun yaşam döngüsü 4,5,6,7 gibi avantajları nedeniyle şu anda EV’lerde enerji depolama üniteleri olarak yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bununla birlikte, kimyasal reaksiyon ısısı ve Joule ısısı nedeniyle, hızlı şarj ve yüksek yoğunluklu deşarj sırasında büyük miktarda ısı biriktirmek ve pil sıcaklığını artırmak kolaydır. LIB’nin ideal çalışma sıcaklığı 20-40 °C 8,9’dur. Bir pil dizisindeki piller arasındaki maksimum sıcaklık farkı 5 °C’yigeçmemelidir 10,11. Aksi takdirde, piller arasındaki sıcaklık dengesizliği, hızlandırılmış yaşlanma, hatta aşırı ısınma, yangın, patlama vb. gibi bir dizi riske yol açabilir12. Bu nedenle, çözülmesi gereken kritik sorun, pil takımının sıcaklığını ve sıcaklık farkını dar bir alanda kontrol edebilen verimli bir pil termal yönetim sistemi (BTMS) tasarlamak ve optimize etmektir.

Tipik BTMS, hava soğutma, su soğutma ve faz değişimli malzeme soğutmayıiçerir 13. Bu soğutma yöntemleri arasında hava soğutma tipi, düşük maliyeti ve yapının sadeliği nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır14. Havanın sınırlı özgül ısı kapasitesi nedeniyle, hava soğutmalı sistemlerde pil hücreleri arasında yüksek sıcaklık ve büyük sıcaklık farklarının oluşması kolaydır. Hava soğutmalı BTMS’nin soğutma performansını artırmak için verimli bir sistemtasarlamak gerekir 15,16,17. Qian ve ark.18, seri hava soğutmalı pil takımının hücre aralıklarını optimize etmek için kullanılan ilgili Bayes sinir ağı modelini eğitmek için pil takımının maksimum sıcaklık ve sıcaklık farkını topladı. Chen ve ark.19, Z tipi paralel hava soğutmalı sistemde giriş ıraksama plenumunun ve çıkış yakınsama plenumunun genişliklerinin optimizasyonu için Newton yöntemini ve akış direnci ağ modelini kullandığını bildirdi. Sonuçlar, sistemin sıcaklık farkında% 45’lik bir azalma gösterdi. Liu ve ark.20, J-BTMS’deki soğutma kanallarının beş grubunu örnekledi ve topluluk vekil tabanlı optimizasyon algoritması ile hücre aralıklarının en iyi kombinasyonunu elde etti. Baveja ve ark.21, pasif olarak dengelenmiş bir pil modülünü modelledi ve çalışma, termal tahminin modül düzeyinde pasif dengeleme üzerindeki etkilerini açıkladı ve bunun tersi de geçerli. Singh ve ark.22, birleştirilmiş elektrokimyasal-termal modelleme kullanılarak tasarlanmış cebri konvektif hava soğutması ile birlikte kapsüllenmiş faz değişim malzemesi kullanan bir pil termal yönetim sistemini (BTMS) araştırdı. Fan ve ark.23, mikroakışkan uygulamalarda yüksek tanıma özelliğine sahip prizmatik tip bir lityum iyon pil için daha güvenli bir sıcaklık aralığı sağlamak için çok aşamalı bir Tesla valf konfigürasyonu içeren bir sıvı soğutma plakası önerdi. Feng ve ark. 24, farklı giriş akış hızlarına ve pil boşluklarına sahip şemaları değerlendirmek için varyasyon katsayısı yöntemini kullandı. Talele ve ark.25, ısıtma filmlerinin optimum yerleşimine dayalı olarak potansiyel olarak üretilen ısıtmayı depolamak için duvarla geliştirilmiş piro astar ısı yalıtımını tanıttı.

Hava soğutmalı BTMS kullanıldığında, metal toz parçacıkları, mineral toz parçacıkları, yapı malzemeleri toz parçacıkları ve dış ortamdaki diğer parçacıklar üfleyici tarafından hava soğutmalı BTMS’ye getirilir ve bu da pillerin yüzeyinin DPM ile kaplanmasına neden olabilir. Isı yayma planı yoksa, aşırı yüksek pil sıcaklığı nedeniyle kazalara neden olabilir. Simülasyondan sonra, belirli bir hava akış hızında ve tozsuz ortamda pil takımının maksimum sıcaklığını, tozlu bir ortamda beklenen sıcaklık olarak alıyoruz. İlk olarak, C-oranı, pil belirtilen süre içinde nominal kapasitesini serbest bıraktığında gereken akım değerini ifade eder, bu da veri değerindeki pilin nominal kapasitesinin katlarına eşittir. Bu yazıda, simülasyon 2C oranlı deşarjı kullanır. Nominal kapasite 10 Ah ve nominal voltaj 3,2 V’tur. Pozitif elektrot malzemesi olarak lityum demir fosfat (LiFePO4), negatif elektrot malzemesi olarak karbon kullanılır. Elektrolit, elektrolit lityum tuzuna, yüksek saflıkta bir organik çözücüye, gerekli katkı maddelerine ve diğer hammaddelere sahiptir. Girişlerdeki farklı hız kombinasyonlarını temsil eden rastgele dizi, OLHA aracılığıyla belirlendi ve eğri bağlantısının doğruluğunu kontrol etme koşulu altında pil takımının maksimum sıcaklığı ile giriş akış hızı kombinasyonu arasında 2. dereceden bir fonksiyon kuruldu. Latin hiperküp (LH) tasarımları, McKay ve ark.26 tarafından önerildiğinden beri birçok bilgisayar deneyinde uygulanmıştır. Bir LH, bir N x p-matrisi L ile verilir, burada her bir L sütunu 1’den N’ye kadar olan tamsayıların bir permütasyonundan oluşur. Bu yazıda, hesaplama yükünü azaltmak için en uygun Latin hiperküp örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Yöntem, örnekleme noktalarının tüm örnekleme iç kısımlarını kapsayabilmesini sağlamak için tabakalı örnekleme kullanır.

Bir sonraki adımda, SGDD-ASAM’a dayalı tozlu bir ortamda pil takımının maksimum sıcaklığını azaltmak için aynı anda enerji tüketiminin dikkate alınması koşuluyla giriş akış hızı kombinasyonu optimize edildi. Uyarlanabilir simüle edilmiş tavlama algoritması kapsamlı bir şekilde geliştirilmiş ve birçok optimizasyon probleminde yaygın olarak kullanılmıştır27,28. Bu algoritma, belirli bir olasılıkla en kötü çözümü kabul ederek yerel bir optimumda sıkışıp kalmaktan kaçınabilir. Küresel optimum, kabul olasılığını ve sıcaklığı tanımlayarak elde edilir; Hesaplama hızı da bu iki parametre kullanılarak ayarlanabilir. Son olarak, optimizasyonun doğruluğunu kontrol etmek için optimum sonuç, simülasyon yazılımından elde edilen analiz sonucu ile karşılaştırıldı.

Bu yazıda, toz kapağı nedeniyle sıcaklığı yükselen pil takımı için pil kutusunun giriş akış hızı için bir optimizasyon yöntemi önerilmiştir. Amaç, düşük enerji tüketimi durumunda tozla kaplı pil takımının maksimum sıcaklığını, tozla kaplı olmayan pil takımının maksimum sıcaklığının altına düşürmektir.

Protocol

NOT: Araştırma teknolojisi yol haritası, modelleme, simülasyon ve optimizasyon yazılımlarının kullanıldığı Şekil 1’de gösterilmektedir. Gerekli malzemeler Malzeme Tablosunda gösterilmiştir. 1. 3D modelin oluşturulması NOT: 3D modeli oluşturmak için Solidworks’ü kullandık. 252 mm x 175 mm’lik bir dikdörtgen çizin, Extrude Boss/Base’e tıklayın ve 73 girin. Dış yüzeyden 4 mm uzakta yeni b…

Representative Results

Protokolü takiben, pil takımının maksimum sıcaklığını elde etmek için modelleme, ağ oluşturma ve simülasyonu içeren ilk üç bölüm en önemli olanlardır. Daha sonra örnekleme ile hava akış hızı ayarlanır ve son olarak optimizasyon ile optimum akış hızı kombinasyonu elde edilir. Şekil 9, farklı ortamlardaki pil paketi sıcaklık dağılımının karşılaştırmasını g?…

Discussion

Bu çalışmada kullanılan BTMS, düşük maliyeti ve yapının sadeliği nedeniyle hava soğutma sistemine dayalı olarak kurulmuştur. Düşük ısı transfer kapasitesi nedeniyle, hava soğutma sisteminin performansı, sıvı soğutma sistemi ve faz değişimli malzeme soğutma sisteminden daha düşüktür. Bununla birlikte, sıvı soğutma sistemi, soğutucu akışkan sızıntısı dezavantajına sahiptir ve faz değiştiren malzeme soğutma sistemi, yüksek kütle ve düşük enerji yoğunluğuna…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bazı analiz ve optimizasyon yazılımları Tsinghua Üniversitesi, Konkuk Üniversitesi, Chonnam Ulusal Üniversitesi, Mokpo Üniversitesi ve Chiba Üniversitesi tarafından desteklenmektedir.

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Xia, G., Cao, L., Bi, G. A review on battery thermal management in electric vehicle application. Journal of Power Sources. 367 (1), 90-105 (2017).
  2. Mahamud, R., Park, C. Reciprocating air flow for Li-ion battery thermal management to improve temperature uniformity. Journal of Power Sources. 196 (13), 5685-5696 (2011).
  3. Kumar, R., Goel, V. A study on thermal management system of lithium-ion batteries for electrical vehicles: A critical review. Journal of Energy Storage. 71, 108025 (2023).
  4. Fan, Y., et al. Experimental study on the thermal management performance of air cooling for high energy density cylindrical lithium-ion batteries. Applied Thermal Engineering. 155, 96-109 (2019).
  5. Mohammadian, S. K., He, Y. L., Zhang, Y. Internal cooling of a lithium-ion battery using electrolyte as coolant through microchannels embedded inside the electrodes. Journal of Power Sources. 293, 458-466 (2015).
  6. Skerlos, S. J., Winebrake, J. J. Targeting plug-in hybrid electric vehicle policies to increase social benefits. Energy Policy. 38 (2), 705-708 (2010).
  7. Avadikyan, A., Llerena, P. A real options reasoning approach to hybrid vehicle investments. Technological Forecasting and Social Change. 77 (4), 649-661 (2010).
  8. Chen, K., Chen, Y., Li, Z., Yuan, F., Wang, S. Design of the cell spacings of battery pack in parallel air- cooled battery thermal management system. International Journal of Heat and Mass Transfer. 127, 393-401 (2018).
  9. Jiang, Z. Y., Qu, Z. G. Lithium – ion battery thermal management using heat pipe and phase change material during discharge – charge cycle: A comprehensive numerical study. Applied Energy. 242, 378-392 (2019).
  10. Saw, L. H., et al. Computational fluid dynamic and thermal analysis of Lithium-ion battery pack with air cooling. Applied energy. 177, 783-792 (2016).
  11. Park, H. A design of air flow configuration for cooling lithium – ion battery in hybrid electric vehicles. Journal of Power Sources. 239 (10), 30-36 (2013).
  12. Wang, Q., et al. Thermal runaway caused fire and explosion of lithium-ion battery. Journal of power sources. 208, 210-224 (2012).
  13. Rao, Z., Wang, S. A review of power battery thermal energy management. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 15 (9), 4554-4571 (2011).
  14. Chen, K., Wu, W., Yuan, F., Chen, L., Wang, S. Cooling efficiency improvement of air-cooled battery thermal management system through designing the flow pattern. Energy. 167, 781-790 (2019).
  15. Lan, X., Li, X., Ji, S., Gao, C., He, Z. Design and optimization of a novel reverse layered air-cooling battery management system using U and Z type flow patterns. International Journal of Energy Research. 46 (10), 14206-14226 (2022).
  16. Singh, G., Wu, H. Effect of different inlet/outlet port configurations on the thermal management of prismatic Li-ion batteries. Journal of Heat Transfer. 144 (11), 112901 (2022).
  17. Zhang, J., Wu, X., Chen, K., Zhou, D., Song, M. Experimental and numerical studies on an efficient transient heat transfer model for air-cooled battery thermal management systems. Journal of Power Sources. 490, 229539 (2021).
  18. Qian, X., Xuan, D., Zhao, X., Shi, Z. Heat dissipation optimization of lithium-ion battery pack based on neural networks. Applied Thermal Engineering. 162, 114289 (2019).
  19. Chen, K., Wang, S., Song, M., Chen, L. Structure optimization of parallel air-cooled battery thermal management system. International Journal of Heat and Mass Transfer. 111, 943-952 (2017).
  20. Liu, Y., Zhang, J. Self-adapting J-type air-based battery thermal management system via model predictive control. Applied Energy. 263, 114640 (2020).
  21. Baveja, R., Bhattacharya, J., Panchal, S., Fraser, R., Fowler, M. Predicting temperature distribution of passively balanced battery module under realistic driving conditions through coupled equivalent circuit method and lumped heat dissipation method. Journal of Energy Storage. 70, 107967 (2023).
  22. Singh, L. K., Kumar, R., Gupta, A. K., Sharma, A. K., Panchal, S. Computational study on hybrid air-PCM cooling inside lithium-ion battery packs with varying number of cells. Journal of Energy Storage. 67, 107649 (2023).
  23. Fan, Y., et al. Multi-objective optimization design and experimental investigation for a prismatic lithium-ion battery integrated with a multi-stage Tesla valve-based cold plate. Processes. 11 (6), 1618 (2023).
  24. Feng, Z., et al. Optimization of the Cooling Performance of Symmetric Battery Thermal Management Systems at High Discharge Rates. Energy Fuels. 37 (11), 7990-8004 (2023).
  25. Talele, V., Moralı, U., Patil, M. S., Panchal, S., Mathew, K. Optimal battery preheating in critical subzero ambient condition using different preheating arrangement and advance pyro linear thermal insulation. Thermal Science and Engineering Progress. 42, 101908 (2023).
  26. Kenny, Q. Y., Li, W., Sudjianto, A. Algorithmic construction of optimal symmetric Latin hypercube designs. Journal of statistical planning and inference. 90 (1), 145-159 (2000).
  27. Oliveira Jr, H. A., Petraglia, A. Global optimization using dimensional jumping and fuzzy adaptive simulated annealing. Applied Soft Computing. 11 (6), 4175-4182 (2011).
  28. Ingber, L. Very fast simulated re-annealing. Mathematical and computer modelling. 12 (8), 967-973 (1989).
  29. Yu, X., et al. Experimental study on transient thermal characteristics of stagger-arranged lithium-ion battery pack with air cooling strategy. International Journal of Heat and Mass Transfer. 143, 118576 (2019).
  30. Li, W., Xiao, M., Peng, X., Garg, A., Gao, L. A surrogate thermal modeling and parametric optimization of battery pack with air cooling for EVs. Applied Thermal Engineering. 147, 90-100 (2019).
  31. Chen, K., Zhang, Z., Wu, B., Song, M., Wu, X. An air-cooled system with a control strategy for efficient battery thermal management. Applied Thermal Engineering. 236, 121578 (2023).
  32. Zhao, L., Li, W., Wang, G., Cheng, W., Chen, M. A novel thermal management system for lithium-ion battery modules combining direct liquid-cooling with forced air-cooling. Applied Thermal Engineering. 232, 120992 (2023).
  33. Oyewola, O. M., Awonusi, A. A., Ismail, O. S. Design optimization of Air-Cooled Li-ion battery thermal management system with Step-like divergence plenum for electric vehicles. Alexandria Engineering Journal. 71, 631-644 (2023).
  34. Chen, K., et al. Design of parallel air-cooled battery thermal management system through numerical study. Energies. 10 (10), 1677 (2017).
  35. Lyu, C., et al. A new structure optimization method for forced air-cooling system based on the simplified multi-physics model. Applied Thermal Engineering. 198, 117455 (2021).
  36. Zhang, W. C., Liang, Z. C., Ling, G. Z., Huang, L. S. Influence of phase change material dosage on the heat dissipation performance of the battery thermal management system. Journal of Energy Storage. 41, 102849 (2021).
  37. Li, M. L., Zang, M. Y., Li, C. Y., Dai, H. Y. Optimization of structure of air cooling heat dissipation for Li-ion batteries. Battery Bimonthly. 50 (3), 1001 (2020).

Tags

Battery PackLithium-ion BatteryThermal ManagementAir-based CoolingDust Particulate MatterOptimizationEnergy ConsumptionQRSMASAM
check_url/65892?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Feng, X., Li, Z., Pang, S., Ren, M., Chen, Z. Optimization of An Air-Based Heat Management System for Dusty Particulate Matter-Covered Lithium-Ion Battery Packs. J. Vis. Exp. (201), e65892, doi:10.3791/65892 (2023).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image