模拟:领先

作者:小胡
Ansys公司首席应用工程师，美国安娜堡万博

锂离子电池组是即将到来的电动汽车(EV)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。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，全球汽车总数将达到3亿辆电动汽车。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5亿辆乘用车上路，约占全球乘用车的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投资都指出，电动汽车的前景一片光明。

在电动汽车的销售能够与内燃机汽车竞争之前，它们必须达到价格平价。此外，由于电动汽车电池组占电动汽车成本的很大一部分，工程团队面临着快速、经济有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执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。

电池热管理分析受益于涉及高分辨率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，通过电池ECM产生热量，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。许多系统应用不需要电池组中的高保真温度解决方案。事实上，对于系统级应用程序，这种高保真度提供了无关的细节，并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。在系统应用中热分析的一个流行选择是热网络模型。

然而，建立一个精确的热网络模型可能很困难，因为它需要相当高的专业知识水平。另外，它仍然是相对耗时和容易出错的。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。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只需要不到半个小时的人工。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要求速度和精度。在某些情况下，它要求实时或接近实时性能，但精度有所降低。在其他情况下，它需要以速度为代价来提高准确性。

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系统或它的一个子集，以接近实时性能。电池分析作为整个系统中的一个组件，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以集中到一个单一的电池等。在这种比例电池模型中，整个电池组只有一组电参数;例如，有一个荷电状态(SoC)值代表整个电池组，也许每个电池模块甚至电池组都有一个温度。

通过对电池模块的热模拟，可以了解电池模块的温度变化情况。这种变化对电池电性能的影响是通过ROM和ECM来模拟的。ROM使用所示的CFD结果进行校准。

另一方面，对于电池管理系统(BMS)设计人员，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解决方案进行电池管理系统应用”)。万博电池ETC模型需要准确捕捉每个电池的温度，以确保电池间的温度变化低于可接受的水平。这种电池ETC模型还需要监测每个电池的电气性能，例如SoC。因此，它需要一个完全离散化的封装ETC模型。

上面的例子代表了两种极端的情况，但是有许多应用程序需要介于两者之间的某种程度的离散化。电池组级别ETC的方法应该提供灵活性，以满足极端情况和介于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问题。

电池耦合的降阶建模方法

为了演示该方法，Ansys工程师从一个拟议的电池组ETC模型开始万博，该模型由电气部分和热部分组成。电气部分采用不同离散度的电池ECM模型。热部分使用从高保真的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。Ansys Twin Bu万博ilder中的ECM可以是充电状态、温度、放电/充电和速率相关的。该向导通常从混合脉冲功率表征(HPPC)数据构建单元级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)和6P(两个RCs)类型的ECM模型。给定mSnP的模块配置，向导还可以从单元级ECM构建模块级ECM。(一个电池模块由n个平行分支组成，每个分支有m个电池单元。)在模块级别，向导为BMS应用程序构建离散版本(其中需要每个单元的详细信息)，或者为系统集成应用程序构建伸缩版本(其中快速模拟非常重要)。 An engineer can complete a pack ECM in just a few minutes using Twin Builder.

当换档器支架出现裂纹时，RCR工程师使用Ansys Mechanical找到原因，然后设计了优化的支架(如上所示)。万博

使用降阶模型用于共轭传热(CHT)是一种可靠的技术，已在电子领域应用多年。新方法将该技术应用于电池组等的热部分。rom需要训练数据来确定电池系统的热阻抗。在该方法中，Ansys工程师使用Fluen万博t制作电池模块的高保真CHT模型，以创建所需的训练数据。一个14S1P配置模块(14个单元串联，1个并行分支)的CFD模型可以在半天内使用Fluent创建。生成训练数据需要几个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模型来模拟电池组。ROM可以用来模拟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，因此不需要创建一个包CFD模型。相反，热ROM仅为一个模块创建。不同的模块会有不同的传热系数边界取决于它们在冷板上的位置。在本例中，12个热rom分别与位于冷板上不同位置的12个不同模块中的不同HTC边界连接。

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

由于HTC根据每个模块位于电池冷板上的位置而变化，因此必须将冷板网格化以考虑变异性。冷板CHT分析是CFD的典型应用。像Fluent这样的非结构化CFD代码非常适合进行这种分析。冷板CHT分析后，可以进行后处理，计算出各个模块的HTC。

一旦为电池组创建了ECM和每个模块的热rom，就只需将它们连接在一起，为电池组创建一个双向耦合的ETC。完全离散化的包ETC具有接近实时的运行时性能。缩放版本可以运行得更快，这取决于包ETC模型中采用的缩放量。

一旦对封装级ETC进行模拟并获得结果，就可以使用CFD对任何模块进行详细的瞬态热分析，从而进行更仔细的研究。此外，现在CFD从系统级模拟中获得了正确的热源，其结果更加准确。更好的是，一个奇异值分解(SVD) ROM可以用来计算温度，使用来自系统级模型的正确热源。SVD ROM的结果与CFD的结果只有百分之几的差异，模拟一个四百万多边形模型只需要几分钟。

为了便于对模块进行网格划分，在Ansys Fluent中创建了模板。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电池包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型单元(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。万博让我们看两个现实世界的例子。在第一个例子中，大众汽车将Ansys电池ETC技术用于系统集成。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，为了开发整个包的电热耦合模型，必须考虑这些差异。

当大众赛车运动的工程师们被要求在不到一年的时间内制造出一款电动汽车，以参加2018年派克峰国际爬山比赛时，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中双向耦合温度敏化电池模块ECM和模块热ROM，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。它们的测温结果都很好，均在3度以内，SoC结果与测试结果的误差在10%以内。这种模拟方法不仅帮助大众工程师在紧迫的期限内完成了最终的ID。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电池组构建了离散热ROM。通过与三维仿真的对比，验证了ROM的准确性和有效性。与3D CFD模拟相比，ROM的误差可以忽略不计。然后将热网络与ROM方法进行比较，热网络的误差比ROM方法要高得多。比较两种方法的工作流程，ROM方法更系统，更不容易出错。然后将离散化的热ROM导出到第三方系统工具中，为BMS开发当前的降额算法。该方法在动态识别组件过热以保护电池组方面具有较高的能力和潜力。

随着汽车制造商越来越多地转向电动动力系统，工程师们也将越来越多地转向节省时间的技术来优化电池组。电池电热耦合模型使用了Ansys与客户共同开发的ROM万博，使系统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. 2019年世界石油展望2040，欧佩克，https://www.opec.org/opec_web/en/publications/340.htm
3. BNEF(2019)，《2019电动汽车展望》，https://about.bnef.com/electric-vehicle-outlook