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        基于STAR-CCM+的電動(dòng)車液冷動(dòng)力電池包熱管理仿真分析

        2020-07-27 15:51:37王恒宇羅棕貴夏建新
        汽車實(shí)用技術(shù) 2020年13期
        關(guān)鍵詞:液冷動(dòng)力電池溫度場(chǎng)

        王恒宇 羅棕貴 夏建新

        摘 要:為提高動(dòng)力電池包的溫度一致性,基于STAR-CCM+對(duì)其液冷板流場(chǎng)及電池包溫度場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算流體力學(xué)仿真分析。通過優(yōu)化液冷板各匯流管管徑,減小了各板間的流量偏差,使得最大流量偏差為9%。進(jìn)而分析電池包溫度場(chǎng),結(jié)果表明,模組間最大溫差為2.2℃,優(yōu)化匯流管管徑可以有效提高電池包的溫度一致性。

        關(guān)鍵詞:動(dòng)力電池;液冷;熱管理;溫度場(chǎng)

        中圖分類號(hào):O646.21? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1671-7988(2020)13-147-03

        Simulation of Thermal Management of Liquid-cooled Power Battery Pack

        for Electric Vehicle Based on STAR-CCM+

        Wang Hengyu, Luo Zonggui, Xia Jianxin

        ( Modern Automotive Co., Ltd., Shanghai 201100 )

        Abstract: In order to improve the temperature consistency of power battery packs, the computational fluid dynamics simulation analysis of the liquid-cooled plate flow field and the battery pack temperature field were performed based on STAR-CCM+. By optimizing the diameter of each manifold of the liquid cooling plate, the flow deviation between the plates is reduced, so that the maximum flow deviation is 9%. Furthermore, the temperature field of the battery pack is analyzed. The results show that the maximum temperature difference between the modules is 2.2°C. Optimizing the diameter of the manifold can effectively improve the temperature consistency of the battery pack.

        Keywords: Power battery; Liquid cooling; Thermal management; Temperature field

        CLC NO.: O646.21? Document Code: A? Article ID: 1671-7988(2020)13-147-03

        前言

        我國(guó)目前新能源汽車保有量為350萬輛,在未來十到二十年將逐步禁售燃油車,新能源汽車技術(shù)的研究與升級(jí)顯得尤為重要。而當(dāng)前動(dòng)力電池性能尚不能滿足行業(yè)發(fā)展的需求,對(duì)于電動(dòng)汽車而言,如何精準(zhǔn)地控制電池溫度是電池?zé)峁芾碓O(shè)計(jì)的重要指標(biāo),電池包內(nèi)部模組需要在特定的電化學(xué)工作的最佳工作溫度范圍內(nèi)進(jìn)行充放電工作,過高或過低的溫度均會(huì)對(duì)電池產(chǎn)生不良影響,過高的電池溫度會(huì)縮短電池壽命,甚至導(dǎo)致電池泄露引發(fā)火災(zāi)、爆炸危及人身安全,過低的溫度會(huì)降低電池活性,使電池?zé)o法正常充放電[1,2]。因此,研究動(dòng)力電池包熱管理性能,保證模組的工作溫度始終在合理的范圍內(nèi),對(duì)于提高動(dòng)力電池的性能以及電動(dòng)車的續(xù)航里程與安全性具有重要意義。

        為了提高動(dòng)力電池性能,越來越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者投入到電池?zé)峁芾硇阅苎芯抗ぷ?。Jarrett等人[3]對(duì)液冷系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化并探究不同冷卻液溫度對(duì)散熱效果的影響,發(fā)現(xiàn)電池最大溫度的控制往往會(huì)以溫差為代價(jià),冷卻液溫度嚴(yán)重影響著電池溫度分布。江蘇大學(xué)徐曉明等[4]研究了以空氣和導(dǎo)熱膠兩種不同介質(zhì)填充電池單體間隙對(duì)電池?zé)崃鳌囟葓?chǎng)分布的影響,發(fā)現(xiàn)導(dǎo)熱膠對(duì)降低電池包溫升與均衡電池包溫度場(chǎng)方面有明顯作用。潘巍等[5]采用STAR-CCM+&AMEsim軟件聯(lián)合對(duì)液冷電池包進(jìn)行熱管理仿真,分析流場(chǎng)和溫度場(chǎng)的分布情況,預(yù)測(cè)綜合工況下電池包模組的最高溫度和模組間溫差分布。安治國(guó)[6]等人建立了液冷散熱仿真模型,仿真結(jié)果表明采用矩形截面的冷卻管要比采用圓形截面冷卻管的冷卻效果好,并且液冷管的長(zhǎng)寬比越大,電池組的最高溫度下降越明顯。

        本文基于STAR-CCM+軟件對(duì)某款電動(dòng)車的液冷電池包進(jìn)行穩(wěn)態(tài)仿真,優(yōu)化液冷板的流量偏差,進(jìn)而進(jìn)行溫度場(chǎng)仿真,快速預(yù)測(cè)電池包熱管理系統(tǒng)性能。

        1 模型簡(jiǎn)介

        本文以某款電動(dòng)車的低配電池包為計(jì)算模型,該電池包共包含22個(gè)電池模組。該電池包采用的冷卻方式為箱體底部集成液冷系統(tǒng),將所有液冷板放置于電池模組下部,通過導(dǎo)熱硅膠進(jìn)行熱傳導(dǎo)。模組內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,為了提高計(jì)算效率,不考慮電池內(nèi)部結(jié)構(gòu),假設(shè)電池內(nèi)部材料物理屬性相同,在相同方向上導(dǎo)熱系數(shù)相同。

        2 液冷流場(chǎng)仿真

        2.1 模型與求解設(shè)置

        在進(jìn)行溫度場(chǎng)仿真之前,首先對(duì)液冷板流場(chǎng)進(jìn)行仿真及優(yōu)化,提取尼龍管、液冷板的內(nèi)表面,建立流場(chǎng)仿真模型,進(jìn)口與出口延長(zhǎng)200mm,在STAR-CCM+軟件中進(jìn)行體網(wǎng)格劃分,采用多面體網(wǎng)格模型,生成兩層邊界層,邊界層總厚度為0.4mm,體網(wǎng)格數(shù)為1820萬,如圖1,進(jìn)口為流量入口,流量為18L/min,出口為壓力出口,相對(duì)壓力為零。冷卻介質(zhì)為50%的乙二醇水溶液。原方案匯流管徑由左往右分別為:8mm、9mm、10mm、9mm、10mm。

        計(jì)算模型采用穩(wěn)態(tài)計(jì)算模式,湍流模型選用k-ε模型,流體為恒密度不可壓縮流體。

        2.2 仿真結(jié)果分析

        對(duì)液冷板流場(chǎng)進(jìn)行仿真求解,讀取液冷板每根口琴管流量大小,計(jì)算流量最小值與最大值的偏差,結(jié)果見表1,0表示該口琴管流量最大,原方案的最大流量偏差為36%,不滿足10%的目標(biāo)值??拷肟诘膮R流管流量最大,因減小靠近出口的匯流管管徑。為了使得口琴管間流量分配均勻,優(yōu)化各匯流管的管徑,具體方案如表2。

        優(yōu)化后的計(jì)算結(jié)果見表3,通過調(diào)整匯流管管徑,方案3中各口琴管間最大的流量偏差為9%,滿足各支路流量分配的設(shè)計(jì)要求。

        方案3液冷板及管路的壓力云圖與表面速度云圖如圖2和圖3所示,冷卻液的進(jìn)出口壓降為29kPa,滿足設(shè)計(jì)需求,整個(gè)流場(chǎng)的流速分布均勻。

        3 電池包溫度場(chǎng)仿真

        3.1 模型與求解設(shè)置

        建立電池包溫度場(chǎng)仿真模型,簡(jiǎn)化電池包內(nèi)部結(jié)構(gòu),省略對(duì)溫度場(chǎng)影響很小的螺栓、安裝孔、線束等零件,模組采用簡(jiǎn)化模型,液冷板采用方案3的回流管管徑尺寸,如圖4所示。在STAR-CCM+軟件中進(jìn)行體網(wǎng)格劃分,冷卻管路為多面體網(wǎng)格,尼龍管、導(dǎo)熱墊與液冷板為拉伸體網(wǎng)格,空氣域及其它零部件為切割體網(wǎng)格,冷卻管路生成兩層,其它計(jì)算域不設(shè)置邊界層,體網(wǎng)格數(shù)為2210萬。模組芯體等效模型的熱物性參數(shù):密度為2200kg· m-3,比熱容為950J·kg-1·K-1,X與Y向?qū)崧蕿?2.7W·m-1·K-1, Z向?qū)崧蕿?.82 W·m-1·K-1。其它電池包零件材料熱物性參數(shù)見表4。

        計(jì)算模型采用穩(wěn)態(tài)計(jì)算模式,湍流模型為k-ε模型,流體為恒密度不可壓縮流體。設(shè)置環(huán)境溫度為25℃,冷卻液溫度為15℃,22個(gè)模組總發(fā)熱量為2.2kW,為了簡(jiǎn)化計(jì)算模型,將模組設(shè)置為體熱源,總發(fā)熱量均布在每個(gè)電芯內(nèi)部。

        3.2 仿真結(jié)果分析

        根據(jù)上述計(jì)算模型及熱物性參數(shù)的設(shè)置,對(duì)電池包溫度場(chǎng)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)流動(dòng)傳熱仿真,模組溫度云圖如圖5所示。模組下表面靠近液冷板,溫度最低,最大溫度點(diǎn)在上表面中心,這是由于空氣自然對(duì)流傳熱的作用,使得模組周圍溫度低于中心溫度。對(duì)比不同模組的最高溫度可以看出,模組最高溫度的最小值出現(xiàn)在圖3中左下角的模組,即距離冷卻液入口最近的模組,最小值為45.4℃,而模組最高溫度的最大值出現(xiàn)在圖中靠近冷卻液出口一側(cè)中間位置的模組,最大值為47.6℃,這是由于流入口琴管4的冷卻液流量最小。由此得

        出,22個(gè)模組的溫度偏差為2.2℃,溫度分布均勻,滿足最大溫差為3℃的目標(biāo)值,保證了電池系統(tǒng)的安全性以及電動(dòng)汽車足夠的續(xù)航里程。

        4 結(jié)論

        本文建立了動(dòng)力電池包的液冷板仿真模型與整包溫度場(chǎng)模型,采用STAR-CCM+軟件進(jìn)行了計(jì)算流體力學(xué)數(shù)值仿真分析,通過優(yōu)化液冷板的回流管管徑,使得液冷板的流量偏差達(dá)到目標(biāo)值,為電池包的設(shè)計(jì)提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。溫度場(chǎng)仿真結(jié)果證實(shí)了流量分布均勻的液冷板可以有效地滿足溫度一致性,最大溫差為3℃。電池包的液冷板流場(chǎng)仿真與整包溫度場(chǎng)對(duì)動(dòng)力電池包的熱管理具有重要指導(dǎo)意義。

        參考文獻(xiàn)

        [1] Wang D, Miao Q, Pecht M. Prognostics of lithium-ion batteries based on relevance vectors and a conditional three-parameter capa -city degradation model[J]. Journal of Power Sources, 2013, 239: 253-264.

        [2] 嚴(yán)剛,李頂根,秦李偉.純電動(dòng)汽車鋰離子電池成組熱效應(yīng)分析[J]. 汽車工程學(xué)報(bào), 2016, 6(5): 313-317.

        [3] Jarrett A, Kim I Y.Design optimization of electric vehicle battery? cooling plates for thermal performance[J]. Journal of Power Sources, 2011,196(23): 10359-10368.

        [4] 徐曉明,蔣福平,田晉躍,等.基于導(dǎo)熱膠散熱的電池包熱流場(chǎng)特性研究[J].汽車工程,2017,39(8):889894,914.

        [5] 潘巍,等.基于Star-CCM+&AMEsim聯(lián)合仿真的液冷電池包熱管理[J].電池工業(yè),2018,22(6):299-306.

        [6] 安治國(guó),丁玉章,劉奇,等.液冷管道對(duì)動(dòng)力鋰電池組溫度場(chǎng)影響研究[J].電源技術(shù),2018,42(06):795-798.

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