Summary

تحسين نظام إدارة الحرارة القائم على الهواء لحزم بطاريات الليثيوم أيون المغطاة بالجسيمات المتربة

Published: November 03, 2023
doi:

Summary

هنا ، نقدم طريقة التلدين المحاكي التكيفي (ASAM) لتحسين نموذج سطح الاستجابة التربيعية التقريبي (QRSM) المقابل لنظام إدارة حرارة البطارية المغطى بالجسيمات المتربة والوفاء بانخفاض درجة الحرارة مرة أخرى عن طريق ضبط مجموعة سرعات تدفق الهواء لمداخل النظام.

Abstract

تهدف هذه الدراسة إلى حل مشكلة ارتفاع درجة حرارة الخلية وانخفاض أدائها الناجم عن الجسيمات المتربة التي تغطي سطح الخلية من خلال تخصيص سرعات تدفق الهواء عند مداخل صندوق تبريد البطارية بهدف انخفاض استهلاك الطاقة. نأخذ درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية بسرعة تدفق هواء محددة وبيئة خالية من الغبار كدرجة الحرارة المتوقعة في بيئة مغبرة. يتم حل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في بيئة مغبرة بسرعات تدفق هواء مدخل مختلفة ، وهي الشروط الحدودية لنموذج التحليل الذي تم إنشاؤه في برنامج المحاكاة. يتم إنشاء المصفوفات التي تمثل مجموعات سرعة تدفق الهواء المختلفة للمداخل بشكل عشوائي من خلال خوارزمية hypercube اللاتينية المثلى (OLHA) ، حيث يتم تعيين الحدود الدنيا والعليا للسرعات المقابلة لدرجات الحرارة فوق درجة الحرارة المطلوبة في برنامج التحسين. نقوم بإنشاء QRSM تقريبي بين مجموعة السرعة ودرجة الحرارة القصوى باستخدام وحدة التركيب لبرنامج التحسين. تم تحسين QRSM بناء على ASAM ، والنتيجة المثلى تتفق بشكل جيد مع نتيجة التحليل التي تم الحصول عليها بواسطة برنامج المحاكاة. بعد التحسين ، يتم تغيير معدل تدفق المدخل الأوسط من 5.5 م / ث إلى 5 م / ث ، وتنخفض سرعة تدفق الهواء الإجمالية بنسبة 3٪. يقدم البروتوكول هنا طريقة تحسين في وقت واحد مع مراعاة استهلاك الطاقة والأداء الحراري لنظام إدارة البطارية الذي تم إنشاؤه ، ويمكن استخدامه على نطاق واسع لتحسين دورة حياة حزمة البطارية بأقل تكلفة تشغيل.

Introduction

مع التطور السريع لصناعة السيارات ، تستهلك مركبات الوقود التقليدية الكثير من الموارد غير المتجددة ، مما يؤدي إلى تلوث بيئي خطير ونقص في الطاقة. أحد أكثر الحلول الواعدة هو تطوير السيارات الكهربائية (EVs)1,2.

يمكن لبطاريات الطاقة المستخدمة في المركبات الكهربائية تخزين الطاقة الكهروكيميائية ، وهو المفتاح لاستبدال مركبات الوقود التقليدية. تشمل بطاريات الطاقة المستخدمة في المركبات الكهربائية بطارية ليثيوم أيون (LIB) وبطارية هيدريد معدن النيكل (NiMH) ومكثف كهربائي مزدوج الطبقة (EDLC) 3. بالمقارنة مع البطاريات الأخرى ، تستخدم بطاريات الليثيوم أيون حاليا على نطاق واسع كوحدات تخزين للطاقة في المركبات الكهربائية نظرا لمزاياها مثل كثافة الطاقة العالية والكفاءة العالية ودورة الحياة الطويلة4،5،6،7.

ومع ذلك ، نظرا لحرارة التفاعل الكيميائي وحرارة الجول ، من السهل تجميع كمية كبيرة من الحرارة وزيادة درجة حرارة البطارية أثناء الشحن السريع والتفريغ عالي الكثافة. درجة حرارة التشغيل المثالية ل LIB هي 20-40 °C 8,9. يجب ألا يتجاوز الحد الأقصى لفرق درجة الحرارة بين البطاريات في سلسلة البطارية 5 °C10,11. خلاف ذلك ، قد يؤدي إلى سلسلة من المخاطر مثل عدم توازن درجة الحرارة بين البطاريات ، والشيخوخة المتسارعة ، وحتى ارتفاع درجة الحرارة ، والحريق ، والانفجار ، وما إلى ذلك12. لذلك ، فإن المشكلة الحرجة التي يتعين حلها هي تصميم وتحسين نظام إدارة حراري فعال للبطارية (BTMS) يمكنه التحكم في درجة الحرارة واختلاف درجة الحرارة لحزمة البطارية في نطاق ضيق.

تشمل BTMS النموذجية تبريد الهواء وتبريد الماء وتبريد مواد تغيير الطور13. من بين طرق التبريد هذه ، يستخدم نوع تبريد الهواء على نطاق واسع بسبب تكلفته المنخفضة وبساطة الهيكل14. نظرا للسعة الحرارية النوعية المحدودة للهواء ، من السهل حدوث اختلافات كبيرة في درجات الحرارة ودرجات الحرارة بين خلايا البطارية في الأنظمة المبردة بالهواء. من أجل تحسين أداء التبريد ل BTMS المبرد بالهواء ، من الضروري تصميم نظام فعال15،16،17. جمع Qian et al.18 أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية وفرق درجة الحرارة لتدريب نموذج الشبكة العصبية Bayesian المقابل ، والذي يستخدم لتحسين تباعد الخلايا لحزمة البطارية المبردة بالهواء من السلسلة. أبلغ Chen et al.19 عن استخدام طريقة نيوتن ونموذج شبكة مقاومة التدفق لتحسين عرض الجلسة الكاملة لتباعد المدخل والجلسة الكاملة لتقارب المخرج في نظام تبريد الهواء المتوازي من النوع Z. أظهرت النتائج انخفاضا بنسبة 45٪ في اختلاف درجة حرارة النظام. أخذ Liu et al.20 عينات من خمس مجموعات من قنوات التبريد في J-BTMS وحصل على أفضل مزيج من تباعد الخلايا بواسطة خوارزمية التحسين القائمة على المجموعة البديلة. قام Baveja et al.21 بنمذجة وحدة بطارية متوازنة بشكل سلبي ، ووصفت الدراسة آثار التنبؤ الحراري على التوازن السلبي على مستوى الوحدة والعكس صحيح. قام Singh et al.22 بالتحقيق في نظام الإدارة الحرارية للبطارية (BTMS) الذي استخدم مادة تغيير الطور المغلفة جنبا إلى جنب مع تبريد الهواء بالحمل الحراري القسري المصمم باستخدام النمذجة الكهروكيميائية الحرارية المقترنة. اقترح Fan et al.23 لوحة تبريد سائلة تتكون من تكوين صمام تسلا متعدد المراحل لتوفير نطاق درجة حرارة أكثر أمانا لبطارية ليثيوم أيون من النوع المنشوري مع اعتراف عال في تطبيقات الموائع الدقيقة. استخدم Feng et al. 24 طريقة معامل الاختلاف لتقييم المخططات بمعدلات تدفق مدخل مختلفة وخلوص البطارية. قدم Talele et al.25 العزل الحراري المعزز بالجدار لتخزين التدفئة المحتملة المتولدة بناء على الوضع الأمثل لأغشية التدفئة.

عندما يستخدم المرء BTMS لتبريد الهواء ، سيتم إحضار جزيئات الغبار المعدنية وجزيئات الغبار المعدنية وجزيئات غبار مواد البناء والجزيئات الأخرى في البيئة الخارجية إلى BTMS لتبريد الهواء بواسطة المنفاخ ، مما قد يتسبب في تغطية سطح البطاريات ب DPM. إذا لم تكن هناك خطة لتبديد الحرارة ، فقد يتسبب ذلك في وقوع حوادث بسبب ارتفاع درجة حرارة البطارية بشكل مفرط. بعد المحاكاة ، نأخذ درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في سرعة تدفق هواء محددة وبيئة خالية من الغبار كدرجة الحرارة المتوقعة في بيئة متربة. أولا ، يشير معدل C إلى القيمة الحالية المطلوبة عندما تطلق البطارية سعتها المقدرة خلال الوقت المحدد ، والتي تساوي مضاعف السعة المقدرة للبطارية في قيمة البيانات. في هذه الورقة ، تستخدم المحاكاة تفريغ معدل 2C. السعة المقدرة هي 10 آه ، والجهد الاسمي هو 3.2 فولت. يستخدم فوسفات الحديد الليثيوم (LiFePO4) كمادة القطب الموجب ، ويستخدم الكربون كمادة القطب السالب. يحتوي المنحل بالكهرباء على ملح الليثيوم المنحل بالكهرباء ، ومذيب عضوي عالي النقاء ، والمواد المضافة الضرورية ، والمواد الخام الأخرى. تم تحديد الصفيف العشوائي الذي يمثل مجموعات السرعة المختلفة عند المداخل من خلال OHLA ، وتم إعداد وظيفة ترتيب 2nd بين درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية ومجموعة سرعة تدفق المدخل بشرط التحقق من دقة تركيب المنحنى. تم تطبيق تصميمات المكعب اللاتيني (LH) في العديد من تجارب الكمبيوتر منذ أن اقترحها McKay et al.26. يتم إعطاء LH بواسطة مصفوفة N x p L ، حيث يتكون كل عمود من L من التقليب من الأعداد الصحيحة من 1 إلى N. في هذا البحث ، تم استخدام طريقة أخذ العينات اللاتينية المثلى لتقليل العبء الحسابي. تستخدم الطريقة أخذ العينات الطبقية للتأكد من أن نقاط أخذ العينات يمكن أن تغطي جميع الأجزاء الداخلية لأخذ العينات.

في الخطوة التالية ، تم تحسين مجموعة سرعة تدفق المدخل لتقليل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في بيئة مغبرة بناء على ASAM بشرط مراعاة استهلاك الطاقة في وقت واحد. تم تطوير خوارزمية التلدين المحاكية التكيفية على نطاق واسع واستخدامها على نطاق واسع في العديد من مشاكل التحسين 27,28. يمكن لهذه الخوارزمية تجنب الوقوع في الوقوع في المثل المحلي من خلال قبول أسوأ حل مع احتمال معين. يتم تحقيق الأمثل العالمي من خلال تحديد احتمال القبول ودرجة الحرارة ؛ يمكن أيضا ضبط سرعة الحساب باستخدام هاتين المعلمتين. أخيرا ، للتحقق من دقة التحسين ، تمت مقارنة النتيجة المثلى بنتيجة التحليل التي تم الحصول عليها من برنامج المحاكاة.

في هذه الورقة ، تم اقتراح طريقة تحسين لمعدل تدفق مدخل صندوق البطارية لحزمة البطارية التي ترتفع درجة حرارتها بسبب غطاء الغبار. والغرض من ذلك هو تقليل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية المغطاة بالغبار إلى أقل من درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية غير المغطاة بالغبار في حالة انخفاض استهلاك الطاقة.

Protocol

ملاحظة: تظهر خارطة طريق تكنولوجيا البحث في الشكل 1 ، حيث يتم استخدام برامج النمذجة والمحاكاة والتحسين. المواد المطلوبة موضحة في جدول المواد. 1. إنشاء نموذج 3D ملاحظة: استخدمنا Solidworks لإنشاء نموذج 3D. ارسم مستطيلا مقاس 252 مم × 175 مم ، وانقر فوق <stron…

Representative Results

باتباع البروتوكول ، تعد الأجزاء الثلاثة الأولى هي الأكثر أهمية ، والتي تشمل النمذجة والشبكات والمحاكاة ، كل ذلك من أجل الحصول على أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية. بعد ذلك ، يتم ضبط سرعة تدفق الهواء عن طريق أخذ العينات ، وأخيرا ، يتم الحصول على تركيبة معدل التدفق الأمثل عن ?…

Discussion

تم إنشاء BTMS المستخدم في هذه الدراسة بناء على نظام تبريد الهواء نظرا لتكلفته المنخفضة وبساطة الهيكل. نظرا لانخفاض قدرة نقل الحرارة ، فإن أداء نظام تبريد الهواء أقل من أداء نظام التبريد السائل ونظام تبريد مواد تغيير الطور. ومع ذلك ، فإن نظام التبريد السائل له عيب تسرب غاز التبريد ، ونظام تبر?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

يتم دعم بعض برامج التحليل والتحسين من قبل جامعة تسينغهوا وجامعة كونكوك وجامعة تشونام الوطنية وجامعة موكبو وجامعة تشيبا.

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

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).

Play Video

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).

View Video