模拟:领先群体

作者:萧虎
首席应用工程师Ansys，美国安娜堡万博

锂离子电池组是即将到来的电动汽车革命的核心。国际能源署(IEA)认为，到2030年，电动乘用车的数量可能超过1.3亿辆，甚至2.5亿辆，这取决于政策变化和行业承诺的履行情况。¹在2018年的预测中，石油输出国组织(OPEC)更保守地估计，到2040年，全球电动汽车将达到3亿辆。²在《2019年电动汽车展望》中，彭博新能源财经(BNEF)对电动汽车更为看好，预计到2040年将有5亿辆乘用电动汽车上路，约占全球乘用汽车的32%。^3.他们可能在时间和数字上存在分歧，但分析师和汽车行业的投资都指出，电动汽车的前景光明。

在电动汽车的销量能够与内燃机汽车竞争之前，它们必须接近价格平价。此外，由于电动汽车电池组占电动汽车成本的很大一部分，因此工程团队面临着快速、经济高效地优化电池性能的压力。要做到这一点需要模拟。电池设计人员在模拟中进行的关键应用之一是电热耦合(等)分析。ETC分析有两种类型。

第一种方法是将热计算流体动力学(CFD)模型与电池电性能子模型相结合。这种子模型的一个流行选择是电池等效电路模型(ECM)。这种类型的ETC通常被称为电池热管理分析。

电池热管理分析得益于包含高分辨率CFD模拟的ETC。万博Ansys Fluent软件可以模拟电池组内的温度分布，以及整个电池冷却系统与电池ECM产生的热量，从而实现电池热管理优化。

通过使用Ansys万博 Fluent和Ansys Twin Builder，可以在比其他流行技术更短的时间内模拟整个电池组。

第二种类型的ETC是为系统应用量身定制的，其中电池ECM也用于电气方面，但与快速热模型相结合。许多系统应用在电池组中不需要高保真温度解决方案。事实上，对于系统级应用程序，高保真度提供了无关的细节，并且需要更多的计算资源。对于这样的系统应用程序，需要一种不同的方法。热网络模型是系统应用中热分析的常用选择。

然而，创建准确的热网络模型可能很困难，因为它需要大量的专业知识。此外，它仍然相对耗时且容易出错。另一种方法，降阶建模(ROM)，可以用来取代热网络方法来开发一个电池组模拟用于系统应用程序。与使用热网络方法相比，这种ROM方法可以将ETC的速度提高一个数量级，并且创建热ROM只需不到半个工时。ROM方法也比热网络模型更准确。

系统级电池组耦合的多个用例

用于系统应用的电池ETC要求速度和准确性。在某些情况下，它需要实时或接近实时的性能，但准确性会受到损害。在其他情况下，它需要以速度为代价来提高精度。

例如，系统集成工程师可能需要一个电池ETC模型来驱动整个电动动力总成系统或其子集，以接近实时的性能。电池分析作为整个系统中的一个组成部分，不能允许消耗超过其计算资源份额的计算资源。为了使整个系统模型以可接受的速度运行，电池模块甚至整个电池组可能被集中到一个电池ETC中。在这种比例电池模型中，整个电池组只有一组电气参数;例如，有一个充电状态(SoC)值代表整个电池组，可能每个电池模块甚至电池组都有一个温度。

一个电池模块的热模拟显示了一个模块的温度变化。这种变化对电池电性能的影响用ROM耦合ECM进行了模拟。使用所示的CFD结果校准ROM。

另一方面，对于电池管理系统(BMS)设计人员来说，需要一个详细的电池ETC模型来测试电池BMS算法(参见“使用Ansys MBSE解决方案用于电池管理系统应用”)。万博电池ETC模型需要准确地捕获每个电池的温度，以确保电池之间的温度变化低于可接受的水平。这样的电池ETC模型还需要监控每个电池的电气性能，例如SoC。因此，它将需要一个完全离散的包ETC模型。

上面的例子代表了两种极端情况，但是有许多应用程序需要某种程度的离散化。电池组级ETC的方法应该提供灵活性，以满足极端情况和两者之间的所有要求。万博Ansys开发了一种方法来适应所有这些。

电池耦合的降阶建模

为了演示该方法，Ansys工程师从一个由电气部分和热部分组成的拟万博议电池组ETC模型开始。电气部分采用不同离散程度的电池ECM模型。热部件使用根据高保真CFD结果校准的rom。rom还提供了不同级别的离散化。每个模块的冷却效果使用传热系数(HTCs)进行建模。

电池ECM是模拟电池电性能的行业标准。电池ECM可用于电池单体、模块和电池组级别，以预测电池续航里程、峰值功率和驱动循环性能。万博Ansys Twin Builder提供了一个向导来帮助客户构建电池ECM。来自Ansys Twin 万博Builder的ECM可以是电荷状态、温度、放电/充电和速率相关的。向导通常从混合脉冲功率特性(HPPC)数据构建细胞级ECM。它还可以根据客户参数构建单元级ECM。来自Twin Builder的ECM可容纳4P(一个电阻-电容器)和6P(两个rc)类型的ECM模型。该向导还可以在给定mSnP的模块配置的情况下，从单元级ECM构建模块级ECM。(电池模块由n个平行支路组成，每个支路有m个电池。)在模块级别，向导为BMS应用程序构建离散版本，其中每个单元的详细信息是必要的，或者为系统集成应用程序构建缩放版本，其中快速仿真是重要的。 An engineer can complete a pack ECM in just a few minutes using Twin Builder.

当变速器支架出现裂纹时，RCR工程师使用Ansys机械软件查找原因，然后设计出优化后的支架(如图所示)。万博

使用降阶模型共轭传热(CHT)是一项久经考验的技术，已在电子领域使用多年。新方法将该技术应用于电池组等的热部件。rom需要训练数据来确定电池系统的热阻抗。在这种方法中，Ansys工程师使用Flue万博nt制作电池模块的高保真CHT模型，以创建所需的训练数据。使用Fluent可以在半天内创建一个14S1P配置模块(14个单元串联，1个并行分支)的CFD模型。训练数据的生成需要几个CPU小时。根据训练数据，可以在几分钟内生成一个热ROM。一旦创建了ROM，就不再需要CFD模型来进行电池组模拟。该ROM可用于模拟给定任何瞬态热源的温度。

这样的方法可以扩展到包级别。由于每个模块具有相同的几何形状，但位于冷板上的不同位置，因此不需要创建包CFD模型。相反，仅为一个模块创建热ROM。不同的模块将有不同的传热系数边界取决于他们坐在冷板上的位置。在本例中，12个热rom分别连接在冷板上不同位置的12个不同模块中，其不同的HTC边界存在。

根据专注于可持续发展的国际能源署(IEA)的数据，2018年全球电动乘用车库存超过500万辆。．

由于HTC根据每个模块在电池冷板上的位置而变化，冷板必须网格化以考虑可变性。冷板CHT分析是CFD的典型应用。像Fluent这样的非结构化CFD代码非常适合这种分析。冷板CHT分析完成后，可以进行后处理，计算各模块的HTC。

一旦为封装创建了ECM和每个模块的热rom，只需将它们连接在一起，即可为封装创建双向耦合ETC。一个完全离散版本的包ETC具有接近实时的运行时性能。缩放后的版本可以运行得更快，这取决于在pack ETC模型中采用的缩放量。

一旦对包级ETC进行了模拟并获得了结果，就可以使用CFD对任何模块进行详细的瞬态热分析，从而可以对其进行更深入的研究。此外，由于CFD从系统级模拟中获得了正确的热源，因此其结果更加准确。更好的是，可以使用奇异值分解(SVD) ROM使用系统级模型中的正确热源来计算温度。SVD ROM计算结果与CFD计算结果仅相差几个百分点，模拟一个400万个多边形模型只需几分钟。

在Ansys Fluent中创建了一个模板，以方便对模块进行网格划分。万博只需要一个模块网格，不同的模块使用不同的HTC边界。

使用Ansys电池组仿真技术的好处万博

万博Ansys电池电热耦合模型还可以无缝地集成到现有的系统级工作流中。ECM、热ROM和整个封装ETC模型可以通过功能模拟单元(FMU)连接到第三方解决方案。这为在其他系统工具中使用Ansys电池模型提供了灵活性。万博让我们来看两个现实世界的例子。在第一个例子中，大众汽车在一个电池组上使用了Ansys电池ETC技术进行系统集成。万博在第二个例子中，A123，一家领先的电池制造商，使用Ansys电池模型进行BMS设计。万博

冷板的传热系数图(左)显示了整个冷板之间的显著差异，为了建立整个包的电热耦合模型，必须考虑到这一点。

当大众汽车的工程师们面临挑战，要在不到一年的时间内制造一辆电动汽车，参加2018年派克峰国际爬坡赛时，他们需要一种有效的方法来设计和验证电池模型。他们使用Ansys 万博Fluent CFD结果来识别模块热ROM，然后在Ansys Twin Builder中将温度敏化电池模块ECM和模块热ROM双向耦合，形成完整的电池模块模型。然后将这些模块连接起来，形成一个完整的电池组模型，用于第三方解决方案中的系统级仿真。他们的温度结果非常好，都在3度以内，SoC结果与测试结果相比误差在10%以内。仿真方法不仅帮助大众工程师完成了紧迫的最后期限，最终的ID。R派克峰赛车以创纪录的时间冲过终点线。点击这里了解更多。

A123 Systems LLC使用ROM方法为液冷48V电池组构建了一个离散热ROM。通过与三维仿真的对比，首先验证了ROM的精度和效率。与三维CFD模拟相比，ROM的误差可以忽略不计。然后将热网络方法与ROM方法进行比较，热网络方法的误差比ROM方法高得多。比较两种方法的工作流程，ROM方法更系统，更不容易出错。然后将离散的热ROM导出到第三方系统工具中，以开发BMS的电流降额算法。该方法在动态识别部件过热以保护电池组方面具有很高的能力和潜力。

随着汽车制造商越来越多地转向电动动力系统，工程师将越来越多地转向节省时间的技术来优化电池组。电池电热耦合Ansys与客户共同开发的ROM模型使系统万博级电池组应用更加高效、准确和普及。

来源

1. IEA(2019)， 2019年全球电动汽车展望，IEA，巴黎，https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2019
2. 《2040年世界石油展望》，OPEC, https://www.opec.org/opec_web/en/publications/340.htm
3. 彭博新能源财经(2019)，2019年电动汽车展望，https://about.bnef.com/electric-vehicle-outlook