Simcenter Amesim電池相關(guān)的解決方案在國內(nèi)外汽車、航空、航天等行業(yè)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。國內(nèi)外一流的電池供應(yīng)商、OEM,已經(jīng)普遍采用Simcenter Amesim作為系統(tǒng)仿真工具,分析和預(yù)測產(chǎn)品的動態(tài)性能,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計方案,減少或替代物理樣機試驗。
Amesim基于不同的分析目標(biāo)建立多級復(fù)雜度的電池模型,能模擬多種不同的工況邊界下,快速分析電池系統(tǒng)充放電瞬態(tài)特性以及大時間尺度的老化規(guī)律,優(yōu)化電池包熱管理系統(tǒng)和充放電策略,并保證在進(jìn)行實物試驗前,設(shè)計方案和預(yù)期的結(jié)果一樣。
4、電池?zé)崾Э睾蜔崧臃治觯?/div>
5、電池老化模型及其壽命預(yù)測;
6、電池BMS系統(tǒng)開發(fā)、驗證與標(biāo)定;
7、電池包與整車負(fù)載、電氣附件、電機的集成。
Amesim軟件中為了降低軟件建模的使用難度,提供了電池建模的多個可視化的自動化建模工具,如電池數(shù)表導(dǎo)入工具,特別是根據(jù)電池HPPC提供的電流和電壓數(shù)據(jù)自動快速的識別電池的OCV、內(nèi)阻和極化等參數(shù),完成電池模型模型,用于進(jìn)一步的熱管理、整車等系統(tǒng)集成分析;另外,專門開發(fā)了Simcenter BDS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具:
圖2 Amesim電池快速建模工具
動力電池選型及系統(tǒng)匹配
Amesim 在電池庫的開發(fā)過程中,提供了一系列完成標(biāo)定的的不同類型(LFP-C/NCA/NMC 等)的電池模型和超級電容模型,早期開發(fā)中缺少詳細(xì)電池試驗和參數(shù)時,可用Amesim提供的電池預(yù)設(shè)計工具從簡單的宏觀性能要求參數(shù)逆向生成真實模型所需要的電池參數(shù),包括OCV、內(nèi)阻和極化等參數(shù),完成動力電池基本選型。
例如某電池包的性能要求為電壓230V,功率60KW,能量15KWh;利用電池預(yù)設(shè)計工具逆向生成的電池性能參數(shù)如下:
圖3 電池預(yù)設(shè)計工具
逆向生成的電池模型可進(jìn)一步用于早期的整車性能分析等。隨著開發(fā)過程的不斷深入,Amesim能夠提供不同復(fù)雜程度的電池模型,包括簡單電池模型,準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)電池模型和動態(tài)電池模型。
圖4 多級復(fù)雜度電池模型
簡單電池模型中只考慮SOC對電池性能的影響。而準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)模型參數(shù)除了soc,還依賴于溫度。也可以建模仿真磁滯效應(yīng):電池充電和放電時,對應(yīng)不同的開路電壓值。此外,可以考慮熵的影響,它是由電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)引起的,可以是放熱或者吸熱過程,且會增加電(阻力)熱流,因此,在電池及EV熱管理建模分析中,為了考慮準(zhǔn)確的系統(tǒng)發(fā)熱邊界,準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)電池模型是合理的選擇之一。
而對于高級動態(tài)電池模型,除了soc和溫度的影響外,動態(tài)電流變化對性能的影響也能耦合在模型中。下圖中中間綠色框圖部分是所有電極的擴散過電壓定義,可以根據(jù)需要定義擴散內(nèi)阻串聯(lián)個數(shù),紅色框圖部分為除了擴散外的雙極層平衡過電壓定義。除了ocv是soc和T的函數(shù)外,其它的如充放電內(nèi)阻和擴散內(nèi)阻都是soc、T和I的函數(shù),如下圖紅色框部分。
圖5 高級動態(tài)電池模型等效電路
高級動態(tài)電池模型所需求的復(fù)雜參數(shù),Amesim中提供了專用的參數(shù)識別工具,基于試驗數(shù)據(jù)快速獲得提取、識別曲線中所包含的OCV、極化等參數(shù),在后續(xù)章節(jié)中將詳細(xì)介紹。Amesim基于試驗數(shù)據(jù)的等效電路模型,對于電池內(nèi)部微觀量無從了解,不能反映電池準(zhǔn)確的特性,不能解釋電池由內(nèi)部變量引起的外特性變化,因此這種建模方法具有一定的局限性。從電化學(xué)原理出發(fā),對電池內(nèi)部傳輸、擴散、電化學(xué)反應(yīng)、熱力學(xué)現(xiàn)象分析, Amesim建立的電化學(xué)模型能深入了解電池內(nèi)部的微觀反應(yīng),具有更高的精度,對鋰離子動力電池性能研究和提高具有重要意義。
動態(tài)電池模型參數(shù)辨識
基于下圖中軟件的demo電池模型,應(yīng)用電池擬合工具辨識參數(shù)。然后輸入試驗電流,通過對比仿真輸出電壓與試驗電壓來驗證擬合效果。
圖 6 電池擬合驗證模型
在做擬合之前,建議輸入Amesim軟件中推薦的下圖電流數(shù)據(jù)。分別作某一溫度下(比如25攝氏度),不同恒定SOC1、SOC2、SOC3、SOC4等的短時不同倍率電流下的充放電試驗。
圖7 推薦的電流試驗曲線
其中,每個soc下的試驗,電流最好要呈一定坡度變化短時充放電,且最好做三四組不同電流的充放電試驗。
Amesim開發(fā)了專門的擬合工具,具體的擬合參數(shù)識別步驟如下圖所示:
圖8 動態(tài)電池參數(shù)擬合識別過程
用上述過程完成不同溫度的電池OCV、內(nèi)阻和極化等參數(shù)識別,輸入和試驗電流相同的邊界條件,驗證根據(jù)擬合參數(shù)獲得的電壓變化曲線與試驗的電壓曲線是否一致,確保參數(shù)識別的準(zhǔn)確性;最終將識別出的不同溫度的動態(tài)電池參數(shù)合并為依賴于溫度變化的MAP。
電池包熱管理
動力電池組熱管理系統(tǒng)需要各個單電池工作在合理溫度范圍內(nèi)的同時盡量維持包內(nèi)各個電池及電池模塊間的溫度均勻性。Simcenter Amesim軟件能夠針對風(fēng)冷和水冷等不同冷卻方案進(jìn)行仿真研究,為研究和開發(fā)電池包熱管理系統(tǒng)提供了設(shè)計指導(dǎo)和優(yōu)化。
電池?zé)峁芾硎堑湫偷碾?、熱、和流體多物理閉環(huán)耦合問題,電池發(fā)熱以后將發(fā)熱量傳遞給本體熱容,電池本體溫度上升,而為了將電池溫度控制在合理范圍內(nèi),需要將熱量帶走,將溫度控制在合理范圍內(nèi),不管是風(fēng)冷或者液冷系統(tǒng),電池發(fā)熱、換熱后的溫度對電池的性能有直接影響。
以某液冷系統(tǒng)電池包熱管理詳細(xì)說明其建模過程,首先為了考慮每個單體本身的溫度差異,將電池本體離散為多個熱容:
圖9 電池單體熱容離散模型
將離散的單體熱容模型,和電池的電模型、液冷板模型集成,再將單體模型進(jìn)一步的集成為電池模組熱管理模型:
圖10 電池單體熱容離散模型
完成電池模組模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步將模組模型封裝以增加模型的可讀性,將多個模組集成為最終的電池包熱管理模型。
圖11 電池包熱管理模型
當(dāng)然集成的最終電池包熱管理模型需要根據(jù)試驗數(shù)據(jù)完成模型標(biāo)定,準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型用于進(jìn)一步的分析和預(yù)測。
電、熱、和流體多物理閉環(huán)耦合問題,電池發(fā)熱以后將發(fā)熱量傳遞給本體熱容,電池本體溫度。
電池?zé)崾Э丶盁崧臃治?/h3>
安全是現(xiàn)在電池重點關(guān)注的另一問題,一旦在一個電池中誘發(fā)了熱失控之后,會在整個電池系統(tǒng)中間蔓延,最后形成事故。
Amesim中能夠根據(jù)電池用ARC對熱失控進(jìn)行絕熱的熱失控實驗數(shù)據(jù)來分析電池的熱失控過程,標(biāo)定電池?zé)崾Э剡^程中的溫度變化和電壓變化。
圖12 電池?zé)崾Э啬P?/div>
上述模型中,以電池ARC發(fā)熱數(shù)據(jù)作為電池模型邊界,標(biāo)定電池中和熱失控相關(guān)的參數(shù)(SEI膜分解、負(fù)極分解、正極負(fù)極以及電解液分解等參數(shù))。
圖13 熱失控仿真模型標(biāo)定
標(biāo)定的電池?zé)崾Э啬P?,能?zhǔn)確反應(yīng)熱失控過程的自生熱起始溫度T1,熱失控引發(fā)溫度T2、熱失控最高溫度T3,上述模型中的自生熱起始溫度大約110℃,熱失控引發(fā)溫度大約190℃。
在單體熱失控分析的基礎(chǔ)上,可進(jìn)一步分析電池包內(nèi)部熱失控導(dǎo)致的熱蔓延,分析改進(jìn)電池包內(nèi)部的空間設(shè)計以控制單個電芯熱失控可能引發(fā)的熱蔓延。
圖14 熱蔓延仿真模型
上述模型中,當(dāng)單體間距2mm時,從單體1開始,每個單體依次發(fā)生熱失控;當(dāng)單體間距5mm時,只有單體1發(fā)生熱失控,其他單體只是溫度增加,未達(dá)到熱失控引發(fā)溫度。
圖15 不同單體間距的熱蔓延分析
電池老化分析
電池老化是非常難以預(yù)測,電池化學(xué)反應(yīng)過程,電池的充放電使用策略,電池溫度,電池SOC對電池壽命都有顯著影響,利用額定容量和內(nèi)阻兩個宏觀指標(biāo)來表征電池的老化。
電池老化主要考慮兩種工況,日歷老化和循環(huán)老化。Amesim中提供三個層次的老化模型:
-
靜態(tài): 用戶給固定的SOH
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動態(tài): 用戶給定電池容量的函數(shù)(= dSOHc / dt)
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半經(jīng)驗:試驗標(biāo)定相關(guān)參數(shù)
靜態(tài)老化模型在工程計算中很少使用;一般根據(jù)試驗數(shù)據(jù)直接擬合動態(tài)的電池健康度關(guān)系曲線,或者標(biāo)定半經(jīng)驗公式中的相關(guān)系數(shù)以獲取準(zhǔn)確的電池老化模型。循環(huán)老化的半經(jīng)驗公式如下:
式中,為循環(huán)壽命容量衰減百分比,單位為%;為指前因子,是電流I的函數(shù);為活化能,單位為J/mol;是無量綱常數(shù),為衰減因子,t的單位為h。
基于試驗完成動態(tài)或半經(jīng)驗老化模型的標(biāo)定后,可進(jìn)一步分析不同的電池使用環(huán)境、整車工況,以及不同充放電策略等不同電池邊界對老化性能的影響,以提出改善電池壽命的方法和策略。
例如分析不同的充電策略在一年的使用過程中分別對LFP_C和NCA三元兩種電池老化趨勢的影響,在系統(tǒng)模型中定義相同的邊界條件(一年中的環(huán)境溫度變化),以及相同的使用工況,即每天上下班四次的NEDC使用工況。
圖16 不同充放電策略對老化的影響
在上述5種不同的充放電策略中,對兩類電池壽命最有利的充電策略均為早上上班前充電,但同一充電策略對兩類電池壽命的影響有明顯差異。
基于模型BMS開發(fā)
基于模型的BMS開發(fā)是將控制器模型和被控對象的模型一起構(gòu)成閉環(huán)而進(jìn)行仿真,將會加速產(chǎn)品開發(fā)并提升產(chǎn)品質(zhì)量。電池本體的行為可以在 Amesim中進(jìn)行建模??刂撇呗圆糠挚梢岳肧imulink完成,可以在一個閉環(huán)仿真平臺中將 Simulink中的 BMS 模型和 Amesim 中的電池被控對象模型通過共仿真的方式建立。
圖17 基于Amesim模型的BMS開發(fā)
Amesim 中建立的電池被空對象模型,應(yīng)用于BMS控制開發(fā)的不同階段。在MIL測試環(huán)境中,控制和被控對象的耦合模型能在很短時間內(nèi)快速驗證控制策略,例如能在幾分鐘內(nèi)給出SOC的準(zhǔn)備評估,同時支持代碼自動生成。
另外,準(zhǔn)確的高精度電池模型也能進(jìn)一步支持在SIL和HIL階段控制策略的開發(fā)和驗證。
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