Otimização de um sistema de gerenciamento de calor baseado em ar para baterias de íons de lítio cobertas de material particulado empoeirado

Com o rápido desenvolvimento da indústria automobilística, os veículos a combustível tradicionais consomem muitos recursos não renováveis, resultando em grave poluição ambiental e escassez de energia. Uma das soluções mais promissoras é o desenvolvimento de veículos elétricos (VEs)^1,2.

As baterias de energia usadas para veículos elétricos podem armazenar energia eletroquímica, que é a chave para substituir os veículos a combustível tradicionais. As baterias de potência usadas em veículos elétricos incluem bateria de íons de lítio (LIB), bateria de níquel-hidreto metálico (NiMH) e capacitor elétrico de camada dupla (EDLC)³. Comparadas às outras baterias, as baterias de íons de lítio são atualmente amplamente utilizadas como unidades de armazenamento de energia em veículos elétricos devido às suas vantagens, como alta densidade energética, alta eficiência e longo ciclo de vida 4,5,6,7.

No entanto, devido ao calor de reação química e ao calor Joule, é fácil acumular uma grande quantidade de calor e aumentar a temperatura da bateria durante o carregamento rápido e a descarga de alta intensidade. A temperatura ideal de operação da LIB é de 20-40 °C ^8,9. A diferença de temperatura máxima entre as baterias de uma corda de bateria não deve exceder 5 °C^10,11. Caso contrário, pode levar a uma série de riscos, como desequilíbrio de temperatura entre as baterias, envelhecimento acelerado, até superaquecimento, incêndio, explosão, e assim por diante¹². Portanto, a questão crítica a ser resolvida é projetar e otimizar um sistema eficiente de gerenciamento térmico da bateria (BTMS) que possa controlar a diferença de temperatura e temperatura da bateria dentro de um estreito.

Os BTMS típicos incluem resfriamento a ar, resfriamento a água e resfriamento de material de mudança de fase¹³. Dentre esses métodos de resfriamento, o tipo de resfriamento a ar é amplamente utilizado devido ao seu baixo custo e simplicidade da estrutura¹⁴. Devido à limitada capacidade térmica específica do ar, altas temperaturas e grandes diferenças de temperatura são fáceis de ocorrer entre células de bateria em sistemas refrigerados a ar. Para melhorar o desempenho de resfriamento do BTMS refrigerado a ar, é necessário projetar um sistema eficiente 15,16,17. Qian et ^al.18 coletaram a temperatura máxima e a diferença de temperatura da bateria para treinar o modelo de rede neural bayesiana correspondente, que é usado para otimizar os espaçamentos celulares da bateria resfriada a ar da série. Chen et ^al.19 relataram o uso do método de Newton e do modelo de rede de resistência ao fluxo para otimização das larguras do plenum de divergência de entrada e do plenum de convergência de saída no sistema paralelo refrigerado a ar tipo Z. Os resultados mostraram uma redução de 45% na diferença de temperatura do sistema. Liu et ^al.20 amostraram cinco grupos de dutos de resfriamento no J-BTMS e obtiveram a melhor combinação de espaçamentos celulares pelo algoritmo de otimização baseado em ensemble surrogate. Baveja et ^al.21 modelaram um módulo de bateria passivamente balanceado, e o estudo descreveu os efeitos da predição térmica no balanceamento passivo em nível de módulo e vice-versa. Singh et ^al.22 investigaram um sistema de gerenciamento térmico de baterias (BTMS) que usava material encapsulado de mudança de fase juntamente com resfriamento de ar convectivo forçado projetado usando a modelagem eletroquímico-térmica acoplada. Fan et ^al.23 propuseram uma placa de resfriamento líquido compreendendo uma configuração de válvula Tesla de vários estágios para fornecer uma faixa de temperatura mais segura para uma bateria de íons de lítio do tipo prismática com alto reconhecimento em aplicações microfluídicas. Feng e col. ²⁴ utilizaram o método do coeficiente de variação para avaliar os esquemas com diferentes vazões de entrada e folgas das baterias. Talele et ^al.25 introduziram o isolamento térmico de revestimento pirotécnico aprimorado de parede para armazenar o aquecimento potencial gerado com base na colocação ideal de filmes de aquecimento.

Quando se usa BTMS de resfriamento a ar, partículas de poeira metálica, partículas de poeira mineral, partículas de poeira de materiais de construção e outras partículas no ambiente externo serão trazidas para o BTMS de resfriamento a ar pelo soprador, o que pode fazer com que a superfície das baterias seja coberta com DPM. Se não houver um plano de dissipação de calor, pode causar acidentes devido à temperatura excessivamente alta da bateria. Após a simulação, tomamos a temperatura máxima da bateria em uma velocidade de fluxo de ar especificada e ambiente livre de poeira como a temperatura esperada em um ambiente empoeirado. Primeiro, C-rate refere-se ao valor atual necessário quando a bateria libera sua capacidade nominal dentro do tempo especificado, que é igual a um múltiplo da capacidade nominal da bateria no valor de dados. Neste trabalho, a simulação utiliza a taxa de descarga de 2C. A capacidade nominal é de 10 Ah, e a tensão nominal é de 3,2 V. O fosfato de ferro de lítio (LiFePO4) é usado como o material do eletrodo positivo, e o carbono é usado como o material do eletrodo negativo. O eletrólito tem sal de lítio eletrolítico, um solvente orgânico de alta pureza, aditivos necessários e outras matérias-primas. A matriz aleatória representando as diferentes combinações de velocidades nas entradas foi determinada através do OLHA, e uma função de 2ª ordem entre a temperatura máxima da bateria e a combinação de velocidades de fluxo de entrada foi configurada sob a condição de verificar a precisão do ajuste da curva. Desenhos de hipercubos latinos (LH) têm sido aplicados em muitos experimentos computacionais desde que foram propostos por McKay et ^al.26. Um LH é dado por uma matriz N x p L, onde cada coluna de L consiste de uma permutação dos inteiros 1 a N. Neste artigo, o método ótimo de amostragem de hipercubo latino é usado para reduzir a carga computacional. O método utiliza amostragem estratificada para garantir que os pontos de amostragem possam abranger todos os elementos internos de amostragem.

Na etapa seguinte, a combinação de velocidade de fluxo de entrada foi otimizada para diminuir a temperatura máxima da bateria em um ambiente empoeirado baseado no ASAM sob a condição de considerar o consumo de energia simultaneamente. O algoritmo de recozimento simulado adaptativo tem sido extensivamente desenvolvido e amplamente utilizado em muitos problemas de otimização^27,28. Este algoritmo pode evitar ficar preso em um ótimo local, aceitando a pior solução com uma certa probabilidade. O ótimo global é alcançado pela definição da probabilidade de aceitação e temperatura; A velocidade de cálculo também pode ser ajustada usando esses dois parâmetros. Finalmente, para verificar a precisão da otimização, o resultado ótimo foi comparado com o resultado da análise obtido do software de simulação.

Neste trabalho, um método de otimização para a vazão de entrada da caixa de bateria é proposto para a bateria cujo aumento de temperatura devido à cobertura de poeira. O objetivo é reduzir a temperatura máxima da bateria coberta de poeira para abaixo da temperatura máxima da bateria não coberta de poeira, no caso de baixo consumo de energia.