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隨著不斷攀升的油價和出於對環境因素的考慮,業界越來越重視最佳的能源儲存系統的開發。能源儲存技術的主要應用領域是混合動力汽車(HEV)和電動汽車(EV)。可充電能源儲存系統是影響汽車整體效能的關鍵設計問題之一,必須綜合考慮多種駕駛條件,滿足汽車在能量密度和功率密度等方面的整體需求。電池是維持系統的能量和功率的關鍵環節。然而在很多應用領域中,所需功率和熱管理是制約電池尺寸的關鍵因素。熱穩定性、充電容量、生命週期和成本也是可充電能源儲存系統設計過程中的重要考慮因素。

一、電芯級模擬

在電芯級,電化學反應描述了固體電解質介面構造過程,可用於建立合適的電池單體模型。

常用的針對鋰離子電池單體的電化學模型由Newman教授在1993首先提出 (Doyle, Fuller,& Newman, 1993)。該模型由一個緊密耦合的偏微分方程組構成,採用2D粒子建模方法,因而被文獻稱為偽2D法。由於方程之間的緊密耦合,即便是商用軟體,要想在數值上獲得完整2D法的解也很有挑戰性,所以該模型主要用於電極層電-熱模擬。同時,ANSYS通過在VHDL-AMS語言環境中創造性使用1D方案來進行進一步的電路和系統模擬。

二、電池級模擬

電池級的詳細設計模擬應用計算流體動力學(CFD)分析技術。

CFD技術可用於電池的熱管理分析,但對於大型系統級瞬態分析而言會比較耗時。因而在與電路模型耦合進行系統分析時會較為困難。

ANSYS擁有多種適用於系統級瞬態熱分析的降階模型(ROM)。著名的熱網路方法是其中一種模型。下圖顯示了一個熱網路熱分析例項。使用這種模型時,需要構建熱節點,每個節點與一個代表該位置的熱容相關聯。節點與節點之間用熱阻連線,熱阻代表了節點之間的熱傳導。由於無法使用足夠的節點,該模型精確度有限,並且大量的熱節點會增加模型複雜性,從而違背了通過等效電路模型提高效率的出發點。另外,熱網路模型需要仔細校準計算所需的熱阻和熱容。

ANSYS的另一種方案使用線性時不變(LTI)模型。這種模型使用一個RC網路,但這些RC元件的使用目的與熱網路法不同。在LTI方法中,RC用於匹配系統的傳遞函式。該方法具有固定的RC拓撲結構,並非像熱網路那樣使用不同的拓撲結構。這樣的固定拓撲結構使得模型生成過程變得簡單而且自動化。LTI方法可以與CFD結果一樣精確,而且不需要計算熱阻和熱容。與熱網路方法不同,LTI方法依靠系統的線性時不變特性,如下圖所示。

通過抽取等效電路模型(ECM)的一組輸入引數,可獲得單體模型的電氣行為。下圖顯示了最新的電池ECM模型抽取流程。使用ECM模型前,設計人員首先要準備一些單體電池的測試資料,即開路電壓與荷電狀態(SOC)的關係曲線及脈衝放電下瞬時電壓變化曲線。ANSYS Twin Builder中的ECM抽取工具能接收測試資料並自動建立單體電池ECM模型。一旦建立了單體電池的ECM模型,使用者就可以通過拖放來連線多個單體電池,以建立電池模組或電池組電路模型,如下圖所示。然後,該模型可用來預測電池模組或電池組的電效能。驗證結果顯示電池ECM模型的最大誤差小於0.2%。

三、電池模組/電池組級模擬

ECM模型生成後,可按照電路模擬的步驟對電池模組和整個電池組進行模擬,同時能夠能夠與CFD模型相差無幾,保持足夠的精確性。將這種降階模型整合到電路模擬中的主要優勢在於能靈活地將更多元件新增到系統中,以預測系統的整體效能。這種情況下,需要更多的多物理場分析以進行模組/電池組系統驗證。

四、完整系統級模擬

完整系統模擬是系統工程師的最終目標,其中需要獲得動力傳動系統的整體效能。在對整個整合系統進行驗證之前,可以立即實現和驗證總體電池系統模型。該模型將母線、單個單體模型和LTI熱模型整合到完整的單個模組模擬之中。

上圖描述了HEV動力傳動系統的定義,其中整合有完整的電池模型,包括嵌入式軟體控制模型。原理圖中包含其它幾個降階模型,用於在電路設計層面提供多物理場系統模擬。這樣能保持物理解決方案的精確性,例如用於電機電磁建模的ANSYS Maxwell,用於抽取逆變器封裝和線纜頻變行為的寄生引數的ANSYS Q3D Extractor,用於軸和齒輪設計模型的ANSYS Mechanical,以及用於原理圖式系統設計的ANSYS Twin Builder。

下圖給出了動力系統的完整系統模擬例項。在該方案中,工程師可以更有信心地詳細分析各種駕駛條件下的燃料消耗,同時監控電池的效能。

五、結論

上述探討了HEV和EV動力系統設計的諸多挑戰和基於模擬的解決方案。更短的上市時間、更大的複雜性、更高的效能和更高的安全性要求都在促使設計人員採用動態模擬方案。多尺度、多物理場模擬流程的重點是能夠實現完整系統模擬的分級綜合建模。使用嚴格的3D模擬結果進行建模,並抽取合適的降階模型用於電路和系統級模擬。然後,可以將這些模型整合到頂層系統模擬,使工程師能夠預測任意層級上的詳細資訊。

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