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動力電池系統(tǒng)仿真解決方案
Simcenter Amesim電池相關的解決方案在國內(nèi)外汽車、航空、航天等行業(yè)已經(jīng)得到了廣泛的應用。國內(nèi)外一流的電池供應商、OEM，已經(jīng)普遍采用Simcenter Amesim作為系統(tǒng)仿真工具，分析和預測產(chǎn)品的動態(tài)性能，優(yōu)化產(chǎn)品設計方案，減少或替代物理樣機試驗。
Amesim基于不同的分析目標建立多級復雜度的電池模型，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，并保證在進行實物試驗前，設計方案和預期的結(jié)果一樣。
圖1 Amesim電池系統(tǒng)仿真解決方案
電池系統(tǒng)模型應用
電池系統(tǒng)仿真模型常見的工程應用有如下幾個方面：
1、基于預標定的電池數(shù)據(jù)庫進行設計前期的快速選型匹配
2、基于試驗的電池參數(shù)辨識和性能預測；
3、電池包熱管理系統(tǒng)設計；
4、電池熱失控和熱蔓延分析；
5、電池老化模型及其壽命預測；
6、電池BMS系統(tǒng)開發(fā)、驗證與標定；
7、電池包與整車負載、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)中缺少詳細電池試驗和參數(shù)時，可用Amesim提供的電池預設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；利用電池預設計工具逆向生成的電池性能參數(shù)如下：
圖3 電池預設計工具
逆向生成的電池模型可進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能夠提供不同復雜程度的電池模型，包括簡單電池模型，準穩(wěn)態(tài)電池模型和動態(tài)電池模型。
圖4 多級復雜度電池模型
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:電池充電和放電時，對應不同的開路電壓值。此外，可以考慮熵的影響，它是由電池內(nèi)部的化學反應引起的，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，為了考慮準確的系統(tǒng)發(fā)熱邊界，準穩(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。從電化學原理出發(fā)，對電池內(nèi)部傳輸、擴散、電化學反應、熱力學現(xiàn)象分析， Amesim建立的電化學模型能深入了解電池內(nèi)部的微觀反應，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軟件能夠針對風冷和水冷等不同冷卻方案進行仿真研究，為研究和開發(fā)電池包熱管理系統(tǒng)提供了設計指導和優(yōu)化。
電池熱管理是典型的電、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上，進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)完成模型標定，準確的系統(tǒng)模型用于進一步的分析和預測。
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。
電池熱失控及熱蔓延分析
安全是現(xiàn)在電池重點關注的另一問題，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，標定電池熱失控過程中的溫度變化和電壓變化。
圖12 電池熱失控模型
上述模型中，以電池ARC發(fā)熱數(shù)據(jù)作為電池模型邊界，標定電池中和熱失控相關的參數(shù)（SEI膜分解、負極分解、正極負極以及電解液分解等參數(shù)）。
圖13 熱失控仿真模型標定
標定的電池熱失控模型，能準確反應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上，可進一步分析電池包內(nèi)部熱失控導致的熱蔓延，分析改進電池包內(nèi)部的空間設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測，電池化學反應過程，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
- 動態(tài): 用戶給定電池容量的函數(shù)(= dSOHc / dt)
- 半經(jīng)驗：試驗標定相關參數(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)的電池健康度關系曲線，或者標定半經(jīng)驗公式中的相關系數(shù)以獲取準確的電池老化模型。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)驗老化模型的標定后，可進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的準備評估，同時支持代碼自動生成。
另外，準確的高精度電池模型也能進一步支持在SIL和HIL階段控制策略的開發(fā)和驗證。
艾克賽普是西門子Simcenter Amesim湖南地區(qū)授權(quán)代理商，如果您對動力電池系統(tǒng)仿真解決方案有興趣，歡迎致電長沙艾克賽普儀器設備有限公司：0731-84284278，我們的工程師將為你提供最佳的測試方案。Accexp是一家專注于儀器工控設備、測試方案系統(tǒng)集成的科技企業(yè)。作為專業(yè)的儀器儀表公司及測控集成ATE提供商，多年來堅持自主研發(fā)創(chuàng)新，結(jié)合引進代理各大知名品牌的優(yōu)質(zhì)儀器設備，致力于提供更科學智能的軟硬件測試方案。