Optimalisatie van een op lucht gebaseerd warmtebeheersysteem voor met stoffige deeltjes bedekte lithium-ionbatterijpakketten

Met de snelle ontwikkeling van de auto-industrie verbruiken traditionele brandstofvoertuigen veel niet-hernieuwbare hulpbronnen, wat resulteert in ernstige milieuvervuiling en energietekort. Een van de meest veelbelovende oplossingen is de ontwikkeling van elektrische voertuigen (EV’s)^1,2.

De stroombatterijen die voor EV’s worden gebruikt, kunnen elektrochemische energie opslaan, wat de sleutel is tot het vervangen van traditionele brandstofvoertuigen. Stroombatterijen die in EV’s worden gebruikt, zijn onder meer lithium-ionbatterijen (LIB), nikkel-metaalhydridebatterijen (NiMH) en elektrische dubbellaagse condensatoren (EDLC)³. In vergelijking met de andere batterijen worden lithium-ionbatterijen momenteel veel gebruikt als energieopslageenheden in EV’s vanwege hun voordelen zoals hoge energiedichtheid, hoog rendement en lange levenscyclus 4,5,6,7.

Door chemische reactiewarmte en Joule-warmte is het echter gemakkelijk om een grote hoeveelheid warmte te accumuleren en de batterijtemperatuur te verhogen tijdens snel opladen en ontladen met hoge intensiteit. De ideale bedrijfstemperatuur van LIB is 20-40 °C ^8,9. Het maximale temperatuurverschil tussen de batterijen in een batterijstring mag niet groter zijn dan 5 °C^10,11. Anders kan dit leiden tot een reeks risico’s, zoals temperatuuronbalans tussen de batterijen, versnelde veroudering, zelfs oververhitting, brand, explosie, enzovoort¹². Daarom is het kritieke probleem dat moet worden opgelost het ontwerpen en optimaliseren van een efficiënt thermisch beheersysteem voor batterijen (BTMS) dat de temperatuur en het temperatuurverschil van het batterijpakket binnen een smal niveau kan regelen.

Typische BTMS zijn luchtkoeling, waterkoeling en materiaalkoeling met faseverandering¹³. Van deze koelmethoden wordt het type luchtkoeling veel gebruikt vanwege de lage kosten en de eenvoud van de structuur¹⁴. Door de beperkte specifieke warmtecapaciteit van lucht zijn hoge temperaturen en grote temperatuurverschillen gemakkelijk op te treden tussen batterijcellen in luchtgekoelde systemen. Om de koelprestaties van luchtgekoeld BTMS te verbeteren, is het noodzakelijk om een efficiënt systeem te ontwerpen 15,16,17. Qian et ^al.18 verzamelden de maximale temperatuur en het temperatuurverschil van het batterijpakket om het bijbehorende Bayesiaanse neurale netwerkmodel te trainen, dat wordt gebruikt om de celafstanden van het luchtgekoelde batterijpakket te optimaliseren. Chen et ^al.19 rapporteerden met behulp van de Newton-methode en het stroomweerstandsnetwerkmodel voor optimalisatie van de breedtes van het inlaatdivergentieplenum en het uitlaatconvergentieplenum in het Z-type parallelle luchtgekoelde systeem. De resultaten toonden een vermindering van 45% in het temperatuurverschil van het systeem. Liu et ^al.20 bemonsterden vijf groepen van de koelkanalen in het J-BTMS en verkregen de beste combinatie van celafstanden door het ensemble-surrogaatgebaseerde optimalisatie-algoritme. Baveja et ^al.21 modelleerden een passief gebalanceerde batterijmodule en de studie beschreef de effecten van thermische voorspelling op passieve balancering op moduleniveau en vice versa. Singh et ^al.22 onderzochten een thermisch beheersysteem voor batterijen (BTMS) dat gebruik maakte van ingekapseld faseveranderingsmateriaal samen met geforceerde convectieve luchtkoeling, ontworpen met behulp van de gekoppelde elektrochemisch-thermische modellering. Fan et ^al.23 stelden een vloeistofkoelplaat voor met een meertraps Tesla-klepconfiguratie om een veiliger temperatuurbereik te bieden voor een prismatische lithium-ionbatterij met een hoge herkenning in microfluïdische toepassingen. Feng et al. ²⁴ gebruikten de variatiecoëfficiëntmethode om de schema’s met verschillende inlaatstroomsnelheden en batterijspelingen te evalueren. Talele et ^al.25 introduceerden wandversterkte pyro-bekleding thermische isolatie om potentieel gegenereerde verwarming op te slaan op basis van een optimale plaatsing van verwarmingsfilms.

Wanneer men luchtkoelend BTMS gebruikt, worden metaalstofdeeltjes, minerale stofdeeltjes, stofdeeltjes van bouwmaterialen en andere deeltjes in de externe omgeving door de blazer in het luchtkoelende BTMS gebracht, waardoor het oppervlak van de batterijen bedekt kan raken met DPM. Als er geen warmteafvoerplan is, kan dit ongelukken veroorzaken door de te hoge batterijtemperatuur. Na simulatie nemen we de maximale temperatuur van het batterijpakket in een gespecificeerde luchtstroomsnelheid en stofvrije omgeving als de verwachte temperatuur in een stoffige omgeving. Ten eerste verwijst C-rate naar de huidige waarde die nodig is wanneer de batterij zijn nominale capaciteit binnen de gespecificeerde tijd vrijgeeft, wat gelijk is aan een veelvoud van de nominale capaciteit van de batterij in de gegevenswaarde. In dit artikel maakt de simulatie gebruik van 2C-ontlading. De nominale capaciteit is 10 Ah en de nominale spanning is 3,2 V. Lithiumijzerfosfaat (LiFePO4) wordt gebruikt als het positieve elektrodemateriaal en koolstof wordt gebruikt als het negatieve elektrodemateriaal. De elektrolyt bevat elektrolytlithiumzout, een zeer zuiver organisch oplosmiddel, noodzakelijke additieven en andere grondstoffen. De willekeurige array die de verschillende snelheidscombinaties bij de inlaten vertegenwoordigt, werd bepaald door middel van de OLHA, en een 2e orde-functie tussen de maximale temperatuur van het batterijpakket en de inlaatstroomsnelheidscombinatie werd ingesteld op voorwaarde dat de nauwkeurigheid van de curve-fitting werd gecontroleerd. Latijnse hyperkubus (LH) ontwerpen zijn toegepast in veel computerexperimenten sinds ze werden voorgesteld door McKay et ^al.26. Een LH wordt gegeven door een N x p-matrix L, waarbij elke kolom van L bestaat uit een permutatie van de gehele getallen 1 tot N. In dit artikel wordt de optimale Latijnse hyperkubusbemonsteringsmethode gebruikt om de rekenlast te verminderen. De methode maakt gebruik van gestratificeerde bemonstering om ervoor te zorgen dat de bemonsteringspunten alle inwendige bemonsteringsorganen kunnen bestrijken.

In de volgende stap werd de combinatie van de inlaatstroomsnelheid geoptimaliseerd om de maximale temperatuur van het batterijpakket in een stoffige omgeving te verlagen op basis van de ASAM op voorwaarde dat tegelijkertijd rekening wordt gehouden met het energieverbruik. Het adaptieve gesimuleerde gloeialgoritme is uitgebreid ontwikkeld en wordt veel gebruikt in veel optimalisatieproblemen^27,28. Dit algoritme kan voorkomen dat het verstrikt raakt in een lokaal optimum door de slechtste oplossing met een zekere waarschijnlijkheid te accepteren. Het globale optimum wordt bereikt door het definiëren van de acceptatiekans en temperatuur; De rekensnelheid kan ook worden aangepast met behulp van deze twee parameters. Ten slotte werd voor het controleren van de nauwkeurigheid van de optimalisatie het optimale resultaat vergeleken met het analyseresultaat verkregen uit de simulatiesoftware.

In dit artikel wordt een optimalisatiemethode voor het inlaatdebiet van de accubak voorgesteld voor het accupakket waarvan de temperatuur stijgt als gevolg van stofkap. Het doel is om bij een laag energieverbruik de maximumtemperatuur van de met stof bedekte accu te verlagen tot onder de maximumtemperatuur van de niet-stoffige accu.