Оптимизация воздушной системы управления теплом для литий-ионных аккумуляторных батарей, покрытых пылью и твердыми частицами

С быстрым развитием автомобильной промышленности транспортные средства на традиционном топливе потребляют много невозобновляемых ресурсов, что приводит к серьезному загрязнению окружающей среды и нехватке энергии. Одним из наиболее перспективных решений является разработка электромобилей (EV)^1,2.

Силовые батареи, используемые в электромобилях, могут накапливать электрохимическую энергию, что является ключом к замене транспортных средств на традиционном топливе. Силовые аккумуляторы, используемые в электромобилях, включают литий-ионный аккумулятор (LIB), никель-металлгидридный аккумулятор (NiMH) и электрический двухслойный конденсатор (EDLC)³. По сравнению с другими батареями, литий-ионные батареи в настоящее время широко используются в качестве накопителей энергии в электромобилях благодаря своим преимуществам, таким как высокая плотность энергии, высокая эффективность и длительный срок службы 4,5,6,7.

Однако из-за тепла химической реакции и джоулева тепла легко накапливать большое количество тепла и повышать температуру аккумулятора во время быстрой зарядки и высокоинтенсивной разрядки. Идеальная рабочая температура ЛИА составляет 20-40 °C ^8,9. Максимальная разница температур между батареями в аккумуляторной колонне не должна превышать 5 °C^10,11. В противном случае это может привести к ряду рисков, таких как температурный дисбаланс между батареями, ускоренное старение, даже перегрев, возгорание, взрыв^{и так далее}. Таким образом, критически важным вопросом, который необходимо решить, является проектирование и оптимизация эффективной системы управления температурным режимом батареи (BTMS), которая может контролировать температуру и разницу температур аккумуляторной батареи в узком диапазоне.

Типичные BTMS включают воздушное охлаждение, водяное охлаждение и охлаждение материала с фазовым переходом¹³. Среди этих способов охлаждения широко используется воздушный тип охлаждения из-за его дешевизны и простоты конструкции¹⁴. Из-за ограниченной удельной теплоемкости воздуха в системах с воздушным охлаждением легко возникают высокие температуры и большие перепады температур между аккумуляторными элементами. Для повышения эффективности охлаждения БТМС с воздушным охлаждением необходимо спроектировать эффективную систему 15,16,17. Qian et ^al.18 собрали максимальную температуру аккумуляторного блока и разность температур для обучения соответствующей байесовской модели нейронной сети, которая используется для оптимизации расстояния между ячейками последовательного аккумуляторного блока с воздушным охлаждением. Chen et ^al.19 сообщили об использовании метода Ньютона и модели сети сопротивления потоку для оптимизации ширины входной и выходной камер конвергенции в Z-образной параллельной системе с воздушным охлаждением. Результаты показали снижение разницы температур системы на 45%. Liu et ^al.20 отобрали пять групп охлаждающих каналов в J-BTMS и получили наилучшую комбинацию интервалов между ячейками с помощью алгоритма оптимизации на основе ансамблевых суррогатов. Baveja et ^al.21 смоделировали пассивно сбалансированный аккумуляторный модуль, и в исследовании описано влияние теплового прогнозирования на пассивную балансировку на уровне модуля и наоборот. Singh et ^al.22 исследовали систему терморегулирования батареи (BTMS), в которой использовался инкапсулированный материал с фазовым переходом и принудительное конвективное воздушное охлаждение, разработанная с использованием сопряженного электрохимико-термического моделирования. Fan et ^al.23 предложили пластину жидкостного охлаждения с многоступенчатой конфигурацией клапана Тесла, чтобы обеспечить более безопасный температурный диапазон для литий-ионного аккумулятора призматического типа с высокой узнаваемостью в микрофлюидных приложениях. Feng et al. ²⁴ использовали метод коэффициента вариации для оценки схем с различными расходами на входе и зазорами между батареями. Talele et ^al.25 представили усиленную стеной пироизоляцию для хранения потенциального тепла на основе оптимального размещения нагревательных пленок.

При использовании BTMS с воздушным охлаждением частицы металлической пыли, частицы минеральной пыли, частицы пыли строительных материалов и другие частицы во внешней среде будут приноситься воздуходувкой в BTMS с воздушным охлаждением, что может привести к покрытию поверхности батарей DPM. Если нет плана отвода тепла, это может привести к несчастным случаям из-за чрезмерно высокой температуры аккумулятора. После моделирования мы принимаем максимальную температуру аккумуляторной батареи при заданной скорости воздушного потока и отсутствии пыли в качестве ожидаемой температуры в пыльной среде. Во-первых, C-rate относится к текущему значению, необходимому, когда батарея высвобождает свою номинальную емкость в течение указанного времени, которое равно кратному номинальной емкости батареи в значении данных. В данной работе в моделировании используется скорость разряда 2C. Номинальная емкость составляет 10 Ач, а номинальное напряжение — 3,2 В. В качестве материала положительного электрода используется литий-железо-фосфат (LiFePO4), а в качестве материала отрицательного электрода — углерод. В состав электролита входит литиевая соль, органический растворитель высокой чистоты, необходимые добавки и другое сырье. С помощью OLHA была определена случайная решетка, представляющая различные комбинации скоростей на входах, и настроена функция 2-го порядка между максимальной температурой аккумуляторной батареи и комбинацией скоростей потока на входе при условии проверки точности подгонки кривой. Конструкции латинского гиперкуба (LH) применялись во многих компьютерных экспериментах с тех пор, как они были предложены McKay et ^al.26. LH задается N x p-матрицей L, где каждый столбец L состоит из перестановки целых чисел от 1 до N. В данной работе для снижения вычислительной нагрузки используется оптимальный метод выборки латинского гиперкуба. В этом методе используется стратифицированная выборка, чтобы гарантировать, что точки отбора проб могут охватить все внутренние компоненты отбора проб.

На следующем этапе была оптимизирована комбинация скоростей потока на входе для снижения максимальной температуры аккумуляторной батареи в пыльной среде на основе ASAM при условии одновременного учета энергопотребления. Алгоритм адаптивного имитационного отжига был широко разработан и широко используется во многих задачах оптимизации^27,28. Этот алгоритм может избежать попадания в ловушку локального оптимума, приняв наихудшее решение с определенной вероятностью. Глобальный оптимум достигается путем определения вероятности принятия и температуры; Скорость вычисления также можно регулировать с помощью этих двух параметров. Наконец, для проверки точности оптимизации был проведен сравнение оптимального результата с результатом анализа, полученным с помощью программного обеспечения для моделирования.

В данной работе предложен метод оптимизации расхода на входе в аккумуляторный ящик для аккумуляторной батареи, температура которой повышается из-за пылезащитного кожуха. Цель состоит в том, чтобы снизить максимальную температуру запыленного аккумуляторного блока до уровня ниже максимальной температуры непокрытого пылью аккумуляторного блока в случае низкого энергопотребления.