资料-电动车电池包热管理分析

电池模组设计优化计算- 优化结果
初始设计方案
最优设计方案
• 重量降低35% • 温度一致性提高了
30%
STAR-CCM+ BSM Amesim Co-simulation
Amesim
• 集成了3维详细分析和1维系统分析 • 输入真实的驾驶循环，以此得到真实的功率需求和冷却边界条件给3维模型
STARCCM+ BSM
• Predicted sensitivity of thermal performance to contact resistance
• Reduced thermal variation inside batter pack
Examining tradeoff between pressure loss on coolant system to temperature uniformity
最主要的输入条件是 电芯及电池包产生了多少热量？
两种仿真方法比较
传统方法
• 设定电芯或电池包的发热功率是均一 分布的
• 发热功率值一般为常数/方程/表格 • 发热功率一般不受温度影响
STAR-CCM+ BSM 方法
• 电化学求解器和流场温度场求解器耦 合计算
• 集流体上的电流分布遵循泊松方程 • 电芯的电压、SOC、发热功率在空间
“An efficient thermal management system is required to maintain battery temperature in a narrow range for electric vehicles”
国外分析案例
水冷电池包内部流场分析结果
国外分析案例
结果对比：
电池表面温度对比
水套换热功率对比
电池模组电压对比
电池模组优化设计
电池模组热管理分析 • 在BDS中预先定义软包电池参数 • 建立电池模组，包括:
• 完整电芯包括极耳 • 外壳 • 绝缘衬垫 • 电流导流件 • 冷却系统 分析驾驶循环下的电池包响应
Cell
Pouch Cell NMC/LMO-
Electro/Thermal simulation Automates the CAD generation, BSM pre-
processing, solving and post-processing
MESH
Automated
HEEDS MDO
更快的发现更优的设计
电池模组设计优化计算
Feasible Designs Infeasible Designs
Dedicated Post-Proc
TBM file
COMPUTE
Electro/Thermal simulation
MESH
Automated
Samsung SDI STAR-CCM+ 改进电池包冷却设计
• Designed novel liquid coolant based thermal system
全系统设计– LMS Amesim
将模组或电池包的3维分析连接到复杂 的动力总成系统模型中
耦合分析流程
BDS
CHARACTERISE
Cell Design
Models
SHARE
Share cell data
STAR-CCM+ BSM
BUILD MODULE
3D cell
3D module
ANALYSE
度之间的互相影响 • BSM模块自动生成电芯的标准几何模型，并便捷的组合成电池模组 • 整个设置流程高度定制化
STAR-CCM+ Battery Simulation Module
电化学性能计算
Electrical Solution
热源分布 温度分布
每个迭代步
流体温度场分析
Thermal Solution
上是非均一分布的 • 温度对电芯性能产生影响，包括对发
热功率的影响
Q+Tab
Q11 Q12 Q21
Q-Tab
Qij
Qnm
单电芯基于传统和BSM方法的计算比较 4C 放电100% SOC到 0% SOC
4度
8度
耦合方法
• STAR-CCM+一个软件完成耦合计算，BSM模块的求解器计算电化学，流体求解器计算流场和温度 • 采用瞬态双向耦合模式，精确计算热源在电芯上的空间分布及随工况/时间的变化，发热功率和电芯温
锂电池包的CAE仿真
校正电池包的工作温度是最基本的要求，因为它会影响: • 电池包性能(功率和容量) • 充电接收(制动能量回收阶段) • 寿命周期 • 安全性 • 车辆操作和维护成本.
CAE 特别适合用于设计合适的冷却系统，以此保证: • 电芯和模组的温度一致性 • 保证电池包温度在安全范围内 • 分析冷却系统效率 • 电池包的轻量化
Graphite
Module Cell Assembly
14S2P
Nominal Voltage
50V
Battery Module Specifications
Nominal Capacity
Energy
30Ahr
1.5kWhr
Dimensions
Width and Length are variables Height: 25 cm
西门子电池模拟解决方案
Wide Length Scale Solution
微观结构电化学
通过SEM生成电极几何模型 新的电池设计理念
电芯设计及虚拟测试
通过详细的几何设定和电化学模 型参数定义，对电芯进行精确性
能模型和设计
电池包设计
通过流场、温度场和电化学的耦合分 析，实现对电芯、模组及电池包级别
的详细分析
Volumetric Heat Rejection and Jelly Roll Temperatures are generated inside the pack.
• Thermal systems is critical for high performance and long battery back life. • Simulation helps maintain batteries in narrow temperature range
• 对于比较大型的电池包的CFD仿真，推荐对电芯的 性能响应计算采用等效模型 • 等效模型易于建立，只需要简单的脉冲功率特性 测试数据
HPPC 测试
电池模组优化设计
电池模组优化设计
600秒驾驶循环结束时 电池模组的温度场分布
电池模组优化设计
电池模组优化设计
电池模组优化设计
模组重量22 kg 包括导热板，冷却管路，
SHARE COMPUTE BUILD MODULEANALYSE
Share ceEllledcattrao/Thermal simu3laDtiocnell
3D mDoedduicleated Post-Proc
TBM file
ANALYSE
Dedicated Post-Proc
DESICGONMEPXUPTLEORATION
Car industry mutation
Source: Nextgreencar.com
今天的技术挑战
车辆电气化的一个关键因素是电力储能技术.
多种锂电池的化学体系可供选择. 考虑到应用场合，选 择一款适合的锂电池
考虑到产品的应用要求，一下几点要注意: • 产品应用特点决定电池的选择 • 电池包尺寸 • 电池包热管理设计 • 电池包寿命对系统性能的影响
衬垫和外壳
电池模组优化设计
优化变量: 冷却系统几何形状
优化目标wk.baidu.com • 单目标: 模组重量最低 • 限制条件:
• 温度一致性<= 3oC • 管路压降< 15 000 Pa
优化方案
BDS
STAR-CCM+ BSM
STAR-CCM+ BSM
BUILD
3D cell
MO3CDDeUlmlCDLoHedEsuAilgeRn ACTERMISodEeAlMsutoEmSaHted
总结
STAR-CCM+ BSM 可以实现对电池的电化学性能和电 池温度之间复杂的耦合影响关系进行分析
在要求冷却系统轻量化的时候，为了保证电池的温度一 致性，电池包的冷却设计优化十分关键
自动化的优化流程对产品设计带来了显著的收益 • 模组的热管理系统设计优化用时1周以内 • 一系列的最优方案可供选择
Cooling
Liquid Ethylene
Glycol C2H6O2
Electrical Insultation
Multi-purpose Silicon Sponge Rubber
电池模组优化设计
电芯响应特性定义:
• 电芯几何及尺寸参数提取（X光照射或解剖） • 这些几何参数需要输入到BDS中