電池的熱管理與設計采用數值仿真加速電池開發

電池設計面臨的挑戰

       較之其他種類的電池，鋰離子電池以其高能量密度、高電壓、低自放電率和良好的穩定性而成為混合動力車以及電動汽車能源的首選。但是，混合動力車和電動汽車所用的鋰離子電池容量遠大于市場上常見的消費電子中所用的鋰離子電池的容量。由于鋰離子電池在大功率放電時有可能會發生嚴重的溫升，甚至可能有發熱失控的危險，當前電動汽車用鋰電池開發面臨的主要問題是安全性問題。設計良好的熱管理系統對于避免電池的過熱和電池組內的不均勻發熱至關重要，過熱以及不均勻發熱會導致電池性能退化、電池單體容量不匹配和內部潛藏的熱量失控。電池熱管理系統的設計不但需要冷卻系統設計方面的知識，還需要具備電池組內部電池單體發熱量計算方面的知識。

仿真如何發揮輔助設計的作用

       仿真在兩個層次上起到輔助作用：電池單體級和系統級。電池單體級是指一個電池單體，而系統級可以是電池組模塊或者整個電池組。

       對于電池單體級，關注點是電池單體內部發熱的詳細情況和溫度的分布。這一類問題主要由電池制造商和電池研究者在開展研究工作。實驗數據表明電池充、放電過程中生熱率是時變的。發熱可能是由內部的電阻損耗、局部電極過電壓極化、電池反應熵、混合熱和副反應等引起。如果只考慮其中最重要的電阻損耗和局部電極過電壓極化的影響，發熱可以由開路電勢和正、負極之間的電勢差來描述。基于這一假設的模型可以用來預測鋰離子電池電極的電勢和電流密度分布，它們是放電時間的函數。

       然后，基于該模型計算出來的電勢和電流密度分布結果可以用于計算鋰離子電池的溫度分布。接下來，利用該溫度分布的計算結果就可以檢驗電極配置，諸如電極的長寬比和集電片的布局，對發熱的影響，還可以基于電池的熱性能確定電池的放電速率。圖1a和圖1b給出了基于該模型由Ansys Fluent計算得到的典型結果。該模型計算得到的溫度分布結果與實驗測量結果吻合得很好。然而，在需要給出詳細的溫度和電流密度分布信息的時候，這種模型就顯得簡單了，它需要實驗測試數據作為輸入量。因此，如果沒有再一次的測試，這種模型就不能預測設計改變對電池熱性能的影響。但是，基于物理的電化學模型可以用來研究電池設計參數對電池性能的影響。這些設計參數包括幾何尺寸參數，材料屬性以及最關鍵的溫度。基于物理的模型還可以提供輸入，否則，像上述模型則需要具備實驗數據。最著名的基于物理的模型由加州大學伯克利分校的約翰?紐曼教授最先提出，該模型已在Ansys Simplorer中實現。圖3所示為根據約翰?紐曼電化學模型得到的電池單體在充、放電循環時的電流、電勢曲線。圖4所示為放電過程中的電解液濃度變化曲線。研究圖4馬上會引出一個優化問題：如何確定電池單體內電解液濃度的初始值。圖4中所用的濃度初始值是預先假設的，因為電導率的最大值大約出現在該濃度下。然而，圖4表明陰極處的大部分區域處于極低的濃度下，從而該處的電導率也低。這導致在電極深度方向上存在著嚴重的導電粒子輸運限制。

       這意味著越高的初始濃度可能會導致越低的隔離物電導率，但是在復合陰極中會導致更高的導電率，對于符合陰極這是非常重要的。圖5顯示的是不同溫度下的濃度變化曲線。這些數據中包含的信息告訴電池設計者什么時候會達到電流限值，從而幫助確定冷卻系統必須維持的溫度范圍以避免達到限定電流值。圖5隱含的另一個信息是電池運行時間是時間的強耦合函數，更高的工作溫度可以使電池壽命更長。這一點也可以從圖6基于物理的電化學模型的計算結果得到驗證。當然更高的溫度會帶來安全隱憂，這便是電池設計中的另一個優化問題。

       系統級設計工程師的工作是電池模塊級或者電池組級的設計，他們有其它的一系列不同的需求。通常，這些工程師不用擔負像電池單體級工程師那么細致的仿真工作，而且他們的仿真目標也有諸多不同。例如，分析電池熱量管理的計算流體動力學工程師關心的是將溫度維持在期望的范圍內，降低壓降，維持電池組內部溫度的一致性，而其他問題如熱產生機制和電池單體的結構卻不是他們所主要關心的。計算流體動力學過去被廣泛用于預測流量和傳熱的分析，現在電池熱量管理只不過是計算流體動力學仿真的另一個應用。作為計算流體動力學仿真軟件供應商，ANSYS致力于為用戶創造易用的程序。無需采用不同的工具來完成幾何建模、網格剖分、后處理和優化等工作，ANSYS Workbench已經將上述計算流體動力學組件集成融匯于其中。通過Workbench自帶的幾何建模工具或者從其它CAD軟件中導入的幾何模型都是參數化的。從模型的幾何參數改變到Workbench中 的 結 果 更 新 可 以 一 鍵 完 成。Workbench內部不同仿真工具之間可以進行無縫數據傳遞。在ANSYS Workbench的幫助下，電池組整體的熱流體動力學分析及優化可以完全在ANSYS Workbench環境下完成。圖7和圖8顯示的是某重要汽車原始設備制造商利用ANSYS Workbench做的計算流體動力學仿真的實例。

       盡管計算流體動力學可以給出電池熱量管理系統詳細的熱分布信息，但是要對不同駕駛循環時的瞬態過程仿真頗費時間。利用模型降階技術可以從計算流體動力學結果中提取出一個Foster網絡模型。Foster網絡模型可給出與完整計算流體動力學模型相同的結果，但是與完整計算流體動力學模型相比仿真速度要快得多。對于圖7和圖8所示模型，在單CPU計算機上采用完整計算流體動力學模型需兩個小時才能仿真一個駕駛循環。但是，采用提取的Foster網絡模型可以將仿真時間壓縮超過兩個數量級，達到20秒鐘左右。并且，Foster網絡模型可以給出與原始完整計算流體動力學模型相同的結果。圖9顯示的是這兩個結果的對比。ANSYS Simplorer將計算流體動力學結果作為輸入量，自動完成模型的降階處理。這一模型降階技術為之前不實用的仿真技術的實用化打開了一扇門，像電池組熱控制系統分析就可由此受益。

       對于電氣工程師，他們主要關心的是電池組的電氣性能而不是熱性能。然而，如前所述，電池組的電氣性能是溫度的強耦合函數。因此，電氣工程師需要一個精確而簡單的與電池組電路模型耦合的熱模型。圖10給出了這樣的一個完整的動態模型。該鋰離子電池組完整電路模型充分考慮了非線性平衡電勢、速變性、溫變性、熱效應和瞬態功率輸出響應等的影響。傳統的熱網絡模型也可以用來和電路模型耦合。利用Simplorer支持的IEEE標準硬件仿真語言VHDL-AMS可以很容易地搭建一個傳統的熱網絡模型。事實上，VHDL-AMS語言可用于更為復雜的多物理和多域問題的建模，上述約翰?紐曼電化學模型就已經在Simplorer中通過VHDL-AMS語言搭建出來了。

本文來源：ANSYS  作者：胡曉

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