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배터리 셀 열 설계 과제
배터리 열 관리의 주요 과제 중 하나는 온도를 최대 작동 한계 이하로 유지하는 것입니다. 온도가 높아지면 효율성이 떨어지고 노화가 가속화되며 잠재적인 안전 위험이 발생할 수 있습니다. 엔지니어는 냉각 시스템을 적절히 설계하기 위해 배터리에서 발생하는 열에 대한 지식이 있어야 합니다.
배터리 모듈의 열 거동을 이해하고 예측하려면 배터리의 열 제거와 배터리 셀의 전기적-기계적 특성을 통합해야 합니다. 배터리 셀의 전기적 특성을 연결하면 냉각 시스템 설계에 더 나은 배터리 열 제거율을 사용할 수 있습니다.
엔지니어링 솔루션
배터리 셀의 물리적 테스트 데이터를 통해 배터리 열 거동 시뮬레이션을 향상시킬 수 있습니다. 배터리 테스트의 한 가지 유형은 하이브리드 펄스 전력 특성화(HPPC)라고 합니다. 이 테스트를 통해 배터리 내부 저항을 계산할 수 있습니다. 아래는 예제 HPPC 데이터 세트의 한 펄스 예시입니다. in에서 배터리 셀의 삼원 저항은 전압 강하를 전류로 나눈 값에 비례합니다. 트윈 빌더는 여러 온도 및 SOC(충전 상태) 수준을 포함할 수 있는 전체 HPPC 데이터 세트에서 저항 값을 생성합니다. 이 저항은 회로 전류 및 전압과 함께 셀 열 손실 전력을 예측하는 데 사용됩니다.
Ansys 트윈 빌더 소프트웨어는 배터리 셀과 모듈의 열 거동을 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 툴을 제공합니다. 트윈 빌더는 배터리 마법사 기능을 통해 엔지니어가 복잡한 열 상호 작용을 모델링하고 다양한 배터리 방전 거동을 평가할 수 있도록 지원합니다. 트윈 빌더는 HPPC 데이터를 활용하여 열 제거 값을 빠르게 생성할 수 있습니다.
엔지니어는 트윈 빌더를 사용하여 다양한 설계 구성을 탐색하기 위한 파라메트릭 연구를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 균일한 온도 분포와 효율적인 열 방출을 보장하는 솔루션을 식별하여 궁극적으로 배터리 성능과 안전성을 개선할 수 있습니다.
열 관리 문제를 해결하기 위해 엔지니어는 Ansys 소프트웨어를 사용하여 여러 입력을 평가할 수 있습니다. 이러한 입력에는 다양한 셀 용량, C-Rate 및 HPPC 데이터가 포함될 수 있습니다. 트윈 빌더의 시뮬레이션 기능을 통해 이러한 다양한 입력을 평가할 수 있습니다.
방법
이 설명에서 Ansys 트윈 빌더로 배터리 시뮬레이션을 설정하는 데는 여러 단계가 포함됩니다. 이러한 단계에는 사고 맵, 제품 맵 및 트윈 빌더 사례 설정이 포함됩니다.
사고 지도: 아이디어, 개념 또는 정보를 체계적으로 정리하고 표현하기 위해 배터리 셀의 사고 지도를 생성합니다. 아래의 사고 지도는 시뮬레이션 연구의 목표와 그 목표를 달성하기 위한 질문을 보여줍니다. 각 질문 뒤에는 각 질문을 해결하기 위한 이론, 행동 및 예측이 이어집니다. 결과가 생성되는 대로 각 가지의 맨 아래에도 결과가 추가됩니다.
제품 맵: 회로 내 배터리 셀의 제품 맵을 생성하여 제품의 특징을 나열하고 분류합니다. 제품 맵은 사고 지도의 이론/행동과 일치하는 요소를 나타냅니다.
아래 지도는 배터리 HPPC 데이터 파일과 트윈 빌더 회로의 예시를 보여줍니다. 빨간색 텍스트 항목은 가변적이거나 상수인 요소입니다.
아래 지도는 연구에 사용된 예시 배터리 HPPC 데이터 세트와 조작된 전압 펄스를 보여줍니다. 빨간색 텍스트 항목은 가변 요소입니다.
트윈 빌더 시뮬레이션: 트윈 빌더 모델은 사고 지도에서 생성된 연구에 따라 생성됩니다. 이 경우 7요인, 2레벨, 분수 요인 DOE가 사용되어 8개의 고유한 트윈 빌더 트리트먼트가 생성됩니다. 아래 이미지는 배터리 모델에 대한 입력을 채우는 단계의 순서를 보여줍니다. 첫 번째 이미지는 배터리 마법사 내 셀 구성 도구의 모습이고, 두 번째 이미지는 회로의 결과 셀의 모습입니다.
현재 소스는 20초의 초기 지연 후 10초 동안 진폭이 10A인 사다리꼴 프로파일을 사용합니다.
시뮬레이션 계산이 실행되어 배터리 셀 열 손실, 전압 및 전류에 초점을 맞춘 결과를 생성합니다. 열 손실에 대한 처리 데이터를 분석하여 이론에 대한 질문에 답하고 예측을 확인 또는 모순합니다.
트윈 빌더 배터리 시뮬레이션 결과
그래픽 분석: 아래 차트는 각 처리에 대한 일시적인 배터리 셀 전력 손실 결과를 보여줍니다. 차트는 전압 깊이가 가장 중요한 요소임을 나타냅니다. HPPC 데이터의 전압 강하가 클수록 배터리 저항이 높아져 전력 손실이 커집니다. 다른 입력 요인은 열 손실의 변화를 더 작게 만듭니다.
아래 차트에서도 각각 HPPC 전압 강하가 셀 전력 손실에 가장 중요한 요소임을 알 수 있습니다. 회로 입력 온도, HPPC 전류, 트윈 빌더 배터리 용량은 약간 중요하지 않습니다. 전압 변화와 시간 스트레치는 미미한 영향을 미칩니다.
관찰 결과
전압 강하 깊이: HPPC 펄스의 전압 강하 깊이가 높을수록 내부 저항이 높아져 열 손실이 커집니다.
회로 온도: 회로 온도는 25℃에서 펄스의 전압 강하가 45℃에서보다 크기 때문에 저항에 약간의 영향을 미칩니다. 전압 강하가 클수록 저항이 커지고 열 손실이 커집니다.
HPPC 데이터 전류: HPPC 파일에 지정된 전류가 높을수록 저항이 작아지므로 열 손실이 줄어듭니다.
배터리 마법사 셀 용량: 셀 용량은 저항에 대한 저항에 미미한 영향을 미치므로 열 손실에 미치는 영향은 미미합니다.
HPPC SOC: HPPC SOC는 저항에 대한 저항에 미미한 영향을 미치므로 열 손실에 미치는 영향은 미미합니다.
전압 시프트: 전압 이동은 저항에 미치는 영향이 미미하므로 열 손실에 미치는 영향은 미미합니다.
전압 시간 스트레치: 시간 스트레치는 펄스 전압 강하에 미치는 영향이 미미하므로 열 손실에 미치는 영향은 미미합니다.
요약
트윈 빌더 시뮬레이션은 각각 해결하는 데 2초도 채 걸리지 않았습니다. 엔지니어는 HPPC 데이터에서 배터리 셀의 열 손실을 빠르게 파악할 수 있습니다.
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