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Thermische Herausforderungen beim Design von Batteriezellen
Eine der größten Herausforderungen beim Wärmemanagement von Batterien ist die Sicherstellung von Temperaturen unterhalb der maximalen Betriebsgrenzen. Höhere Temperaturen können zu geringerer Effizienz, beschleunigter Alterung und potenziellen Sicherheitsrisiken führen. Ingenieure müssen die von einer Batterie erzeugte Wärme kennen, um ein angemessenes Kühlsystem zu entwickeln.
Um das thermische Verhalten von Batteriemodulen zu verstehen und vorherzusagen, muss die Wärmeabgabe einer Batterie mit den elektromechanischen Eigenschaften der Batteriezelle verknüpft werden. Durch die Verknüpfung der elektrischen Eigenschaften einer Batteriezelle können bessere Werte für die Wärmeableitung der Batterie für die Entwicklung von Kühlsystemen zur Verfügung gestellt werden.
Technische Lösung
Die Simulation des thermischen Verhaltens von Batterien kann durch physikalische Testdaten von Batteriezellen verbessert werden. Eine Art von Batterietests wird Hybrid Pulse Power Characterization (HPPC) genannt. Mit diesem Test kann der Innenwiderstand der Batterie berechnet werden. Nachfolgend sehen Sie ein Beispiel für einen Impuls aus einem HPPC-Datensatz. Die EinInnenwiderstand einer Batteriezelle ist proportional zum Spannungsabfall geteilt durch den Strom. Twin Builder generiert Widerstandswerte aus einem kompletten HPPC-Datensatz, der mehrere Temperatur- und Ladezustandsstufen (SOC) enthalten kann. Dieser Widerstand wird zusammen mit dem Strom und der Spannung des Stromkreises verwendet, um die Wärmeverlustleistung der Zelle vorherzusagen.
Die Software Ansys Twin Builder bietet Werkzeuge für die Simulation und Analyse des thermischen Verhaltens von Batteriezellen und -modulen. Mit den Funktionen des Battery Wizard ermöglicht Twin Builder den Ingenieuren die Modellierung komplexer thermischer Wechselwirkungen und die Bewertung des Entladeverhaltens verschiedener Batterien. Twin Builder ist in der Lage, HPPC-Daten zu nutzen, um schnell Werte für die Wärmeableitung zu generieren.
Mit Twin Builder können Ingenieure parametrische Studien durchführen, um verschiedene Designkonfigurationen zu untersuchen. Dies ermöglicht die Identifizierung von Lösungen, die eine gleichmäßige Temperaturverteilung und eine effiziente Wärmeableitung gewährleisten und damit letztlich die Leistung und Sicherheit der Batterie verbessern.
Um die Herausforderungen des Wärmemanagements zu bewältigen, können die Ingenieure mit der Ansys-Software mehrere Eingaben bewerten. Diese Eingaben können verschiedene Zellkapazitäten, C-Rate und HPPC-Daten umfassen. Die Simulationsfunktionen von Twin Builder ermöglichen die Bewertung dieser verschiedenen Eingaben.
Methode
Die Einrichtung von Batteriesimulationen mit Ansys Twin Builder umfasst in dieser Diskussion mehrere Schritte. Zu diesen Schritten gehören die Thought Map, die Product Map und die Einrichtung des Twin Builder-Falls.
Thought Map: Eine Gedankenkarte der Batteriezelle wird erstellt, um Ideen, Konzepte oder Informationen zu organisieren und strukturiert darzustellen. Die nachstehende Gedankenkarte zeigt das Ziel der Simulationsstudie und die Fragen, die zur Erreichung dieses Ziels gestellt wurden. Auf jede Frage folgen eine Theorie, eine Aktion und eine Vorhersage zur Beantwortung der jeweiligen Frage. Die Ergebnisse werden am Ende jedes Zweigs hinzugefügt, sobald sie generiert wurden.
Produktkarten: Es wird eine Produktkarte der Batteriezelle im Schaltkreis erstellt, um die Produktmerkmale aufzulisten und zu kategorisieren. Eine Produktkarte zeigt Faktoren an, die den Theorien/Aktionen in der Gedankenkarte entsprechen.
Die Karte unten zeigt ein Beispiel für eine Batterie-HPPC-Datendatei und einen Twin Builder-Schaltkreis. Die rot markierten Textelemente sind variable oder konstante Faktoren.
Die Karte unten zeigt einen Beispiel-Batterie-HPPC-Datensatz und die manipulierten Spannungsimpulse für die Studie. Die rot markierten Textelemente sind variable Faktoren.
Twin Builder Simulation: Twin Builder-Modelle werden anhand der von der Thought Map erstellten Studien erstellt. In diesem Fall wird eine 2-stufige, fraktionale DOE mit 7 Faktoren verwendet, was zu 8 einzigartigen Twin Builder-Behandlungen führt. Die folgenden Bilder zeigen die Abfolge der Schritte für die Eingabe der Eingaben für das Batteriemodell. Das erste Bild zeigt das Zellkonfigurations-Tool im Batterie-Assistenten und das zweite die resultierende Zelle in einem Schaltkreis.
Die Stromquelle verwendet ein trapezförmiges Profil mit einer Amplitude von 10 Ampere für eine Dauer von 10 Sekunden nach einer anfänglichen Verzögerung von 20 Sekunden.
Die Simulationsberechnungen werden durchgeführt, um die Ergebnisse zu generieren, wobei der Schwerpunkt auf dem Wärmeverlust der Batteriezelle, der Spannung und dem Strom liegt. Die Daten der Wärmeverluste werden analysiert, um die Fragen der Theorie zu beantworten und die Vorhersagen zu bestätigen oder zu widerlegen.
Twin Builder Batterie Simulationsergebnisse
Grafische Analyse: Das unten stehende Diagramm zeigt die Ergebnisse des transienten Leistungsverlusts der Batteriezellen für die Behandlungen. Das Diagramm zeigt, dass die Spannungstiefe der wichtigste Faktor ist. Wenn der Spannungsabfall in den HPPC-Daten größer ist, ist der Batteriewiderstand höher, was zu einem höheren Leistungsverlust führt. Andere Eingangsfaktoren verursachen geringere Schwankungen beim Wärmeverlust.
Die folgenden Diagramme zeigen auch, dass die HPPC-Spannungstiefe der wichtigste Faktor für den Leistungsverlust der Zellen ist. Die Eingangstemperatur des Stromkreises, der HPPC-Strom und die Kapazität des Twin Builder-Akkus sind nur von geringer Bedeutung. Spannungsverschiebung und Zeitdehnung haben einen vernachlässigbaren Einfluss.
Beobachtungen
Spannungsabfalltiefe: Eine höhere Spannungsabfalltiefe in einem HPPC-Impuls führt zu einem höheren Innenwiderstand und damit zu einem höheren Wärmeverlust.
Temperatur des Schaltkreises: Die Temperatur des Schaltkreises hat einen geringen Einfluss auf den Widerstand, da die Spannungsabfälle für Impulse bei 25°C größer sind als bei 45°C. Größere Spannungsabfälle führen zu einem höheren Widerstand und einem höheren Wärmeverlust.
HPPC Daten Strom: Ein höherer Strom, der in der HPPC-Datei angegeben ist, führt zu einem geringeren Widerstand und damit zu einem geringeren Wärmeverlust.
Battery Wizard Zellenkapazität: Die Zellkapazität hat einen geringen Einfluss auf den Widerstand und somit auch auf den Wärmeverlust.
HPPC SOC: HPPC SOC hatte einen geringen Einfluss auf den Widerstand und daher auch einen geringen Einfluss auf den Wärmeverlust.
Spannungsverschiebung: Die Spannungsverschiebung hat einen vernachlässigbaren Einfluss auf den Widerstand und daher auch auf den Wärmeverlust.
Spannungszeitdehnung: Die Zeitdehnung hat einen vernachlässigbaren Einfluss auf den Impulsspannungsabfall und daher auch einen vernachlässigbaren Einfluss auf den Wärmeverlust.
Zusammenfassung
Die Twin Builder-Simulationen waren in weniger als 2 Sekunden zu lösen. Der Ingenieur kann den Wärmeverlust einer Batteriezelle anhand der HPPC-Daten schnell bestimmen.
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