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Défis de la conception thermique des cellules de batterie
L’un des principaux défis de la gestion thermique des batteries est de veiller à ce que les températures soient inférieures aux limites maximales de fonctionnement. Des températures plus élevées peuvent entraîner une réduction de l’efficacité, un vieillissement accéléré et des risques potentiels pour la sécurité. Les ingénieurs doivent connaître la chaleur générée par une batterie pour concevoir correctement les systèmes de refroidissement.
Pour comprendre et prévoir le comportement thermique des modules de batterie, il faut intégrer le rejet de chaleur d’une batterie aux propriétés électriques et mécaniques de l’élément de batterie. En reliant les propriétés électriques d’une cellule de batterie, il est possible d’obtenir de meilleurs taux de rejet de la chaleur de la batterie pour la conception du système de refroidissement.
Solution d’ingénierie
La simulation du comportement thermique des batteries peut être améliorée par des données d’essais physiques des cellules de batterie. Un type de test de batterie est appelé Caractérisation de la puissance d’impulsion hybride (HPPC). Ce test peut permettre de calculer la résistance interne de la batterie. Vous trouverez ci-dessous un exemple d’impulsion provenant d’un ensemble de données HPPC. L’inLa résistance interne d’une cellule de batterie est proportionnelle à la chute de tension divisée par le courant. Twin Builder génère des valeurs de résistance à partir d’un ensemble de données HPPC qui peut inclure plusieurs niveaux de température et d’état de charge (SOC). Cette résistance est utilisée avec le courant et la tension du circuit pour prédire la puissance de la perte de chaleur de la cellule.
Le logiciel Ansys Twin Builder fournit des outils pour simuler et analyser le comportement thermique des cellules et des modules de batterie. Grâce à son assistant de batterie, Twin Builder permet aux ingénieurs de modéliser des interactions thermiques complexes et d’évaluer différents comportements de décharge de la batterie. Twin Builder est capable d’utiliser les données HPPC pour générer rapidement des valeurs de rejet de chaleur.
En utilisant Twin Builder, les ingénieurs peuvent mener des études paramétriques pour explorer différentes configurations de conception. Cela permet d’identifier des solutions qui garantissent une distribution uniforme de la température et une dissipation efficace de la chaleur, améliorant ainsi les performances et la sécurité de la batterie.
Pour relever les défis de la gestion thermique, les ingénieurs peuvent évaluer plusieurs données à l’aide du logiciel Ansys. Ces données peuvent inclure différentes capacités de cellules, le taux de C et les données HPPC. Les capacités de simulation de Twin Builder permettent d’évaluer ces différentes données.
Méthode
La mise en place de simulations de batteries avec Ansys Twin Builder dans cette discussion implique plusieurs étapes. Ces étapes comprennent le schéma de pensée, le schéma du produit et la mise en place du cas Twin Builder.
Carte de réflexion : Une carte de pensée de l’élément de batterie est générée pour organiser et représenter des idées, des concepts ou des informations de manière structurée. La carte de pensée ci-dessous montre l’objectif de l’étude de simulation et les questions posées pour atteindre l’objectif. Chaque question est suivie d’une théorie, d’une action et d’une prédiction pour y répondre. Les résultats sont également ajoutés au bas de chaque branche au fur et à mesure qu’ils sont générés.
Cartes des produits : Une carte de produit de l’élément de batterie en circuit est générée pour répertorier et catégoriser les caractéristiques du produit. Une carte de produit indique les facteurs qui correspondent aux théories/actions de la carte de pensée.
La carte ci-dessous montre un exemple de fichier de données HPPC de batterie et un circuit Twin Builder. Les éléments de texte en rouge sont des facteurs variables ou constants.
La carte ci-dessous montre un exemple d’ensemble de données HPPC de batterie et d’impulsions de tension manipulées pour l’étude. Les éléments de texte en rouge sont des facteurs variables.
Twin Builder Simulation : Les modèles Twin Builder sont générés par les études produites par la carte heuristique. Dans ce cas, un DOE factoriel fractionnaire à 7 facteurs et à 2 niveaux est utilisé, ce qui donne lieu à 8 traitements Twin Builder uniques. Les images ci-dessous montrent la séquence des étapes de remplissage des entrées du modèle de batterie. La première image est celle de l’outil de configuration des cellules dans l’assistant de batterie, et la seconde est celle de la cellule résultante dans un circuit.
La source de courant utilise un profil trapézoïdal avec une amplitude de 10 ampères pour une durée de 10 secondes après un délai initial de 20 secondes.
Les calculs de simulation sont exécutés pour générer les résultats, en se concentrant sur la perte de chaleur des cellules de la batterie, la tension et le courant. Les données de traitement de la perte de chaleur sont analysées pour répondre aux questions théoriques et confirmer ou infirmer les prédictions.
Résultats de la simulation de la batterie Twin Builder
Analyse graphique : Le graphique ci-dessous présente les résultats de la perte de puissance transitoire des cellules de la batterie pour les traitements. Le graphique indique que la profondeur de tension est le facteur le plus important. Lorsque la chute de tension dans les données HPPC est plus importante, la résistance de la batterie est plus élevée, ce qui entraîne une perte de puissance plus importante. D’autres facteurs d’entrée entraînent une variation plus faible de la perte de chaleur.
Les graphiques ci-dessous montrent également que la profondeur de la tension HPPC est le facteur le plus important pour la perte de puissance de la cellule. La température d’entrée du circuit, le courant HPPC et la capacité de la batterie Twin Builder sont légèrement significatifs. Le décalage de tension et l’étirement dans le temps ont une influence négligeable.
Observations
Profondeur de chute de tension : Une chute de tension plus importante dans une impulsion HPPC se traduit par une résistance interne plus élevée et, par conséquent, par une perte de chaleur plus importante.
Température du circuit : La température du circuit influence légèrement la résistance car les chutes de tension pour les impulsions à 25°C sont plus importantes que celles à 45°C. Des chutes de tension plus importantes entraînent une résistance plus élevée et une perte de chaleur plus importante. Des chutes de tension plus importantes se traduisent par une résistance plus élevée et une perte de chaleur plus importante.
Données HPPC actuelles : Un courant plus élevé spécifié dans le fichier HPPC se traduit par une résistance plus faible et, par conséquent, par une perte de chaleur plus faible.
Capacité des cellules de Battery Wizard : La capacité des cellules a eu une influence mineure sur la résistance et, par conséquent, sur la perte de chaleur.
HPPC SOC : HPPC SOC a eu une influence mineure sur la résistance et, par conséquent, une influence mineure sur la perte de chaleur.
Décalage de tension : Le décalage de tension a une influence négligeable sur la résistance et, par conséquent, sur la perte de chaleur.
Tension Time Stretch (étirement du temps de tension) : L’allongement de la durée a une influence négligeable sur la chute de tension d’impulsion et, par conséquent, sur la perte de chaleur.
Résumé
La résolution des simulations Twin Builder a pris moins de 2 secondes. L’ingénieur peut rapidement déterminer la perte de chaleur thermique d’une cellule de batterie à partir des données HPPC.
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