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Desafios do projeto térmico de células de bateria
Um dos principais desafios do gerenciamento térmico de baterias é garantir que as temperaturas estejam abaixo dos limites máximos de operação. Temperaturas mais altas podem levar à redução da eficiência, ao envelhecimento acelerado e a possíveis riscos à segurança. Os engenheiros devem ter conhecimento do calor gerado por uma bateria para projetar adequadamente os sistemas de resfriamento.
Compreender e prever o comportamento térmico dos módulos de bateria requer a integração da rejeição de calor de uma bateria com as propriedades eletromecânicas da célula da bateria. Ao vincular as propriedades elétricas de uma célula de bateria, melhores taxas de rejeição de calor da bateria podem ser disponibilizadas para o projeto do sistema de resfriamento.
Solução de engenharia
A simulação do comportamento térmico da bateria pode ser aprimorada por meio de dados de teste físico das células da bateria. Um tipo de teste de bateria é chamado de Hybrid Pulse Power Characterization (HPPC). Esse teste pode permitir o cálculo da resistência interna da bateria. Abaixo está um exemplo de um pulso de um conjunto de dados de HPPC. A entradaA resistência interna de uma célula de bateria é proporcional à queda de tensão dividida pela corrente. O Twin Builder gera valores de resistência a partir de um conjunto completo de dados HPPC que pode incluir vários níveis de temperatura e estado de carga (SOC). Essa resistência é usada junto com a corrente e a tensão do circuito para prever a potência de perda de calor da célula.
O software Ansys Twin Builder fornece ferramentas para simular e analisar o comportamento térmico de células e módulos de bateria. Com seus recursos do Battery Wizard, o Twin Builder permite que os engenheiros modelem interações térmicas complexas e avaliem diferentes comportamentos de descarga da bateria. O Twin Builder é capaz de utilizar dados HPPC para gerar rapidamente valores de rejeição de calor.
Ao usar o Twin Builder, os engenheiros podem realizar estudos paramétricos para explorar várias configurações de projeto. Isso permite a identificação de soluções que garantem a distribuição uniforme da temperatura e a dissipação eficiente do calor, melhorando, em última análise, o desempenho e a segurança da bateria.
Para enfrentar os desafios do gerenciamento térmico, os engenheiros podem avaliar várias entradas usando o software Ansys. Essas entradas podem incluir diferentes capacidades de células, C-Rate e dados HPPC. Os recursos de simulação do Twin Builder permitem a avaliação dessas diferentes entradas.
Método
A configuração das simulações de bateria com o Ansys Twin Builder nesta discussão envolve várias etapas. Essas etapas incluem o mapa do pensamento, o mapa do produto e a configuração do caso do Twin Builder.
Mapa mental: Um mapa mental da célula da bateria é gerado para organizar e representar ideias, conceitos ou informações de forma estruturada. O mapa mental abaixo mostra o objetivo do estudo de simulação e as perguntas feitas para abordar o objetivo. Cada pergunta é seguida por uma teoria, uma ação e uma previsão para responder a cada pergunta. Os resultados também seriam adicionados à parte inferior de cada ramo à medida que fossem gerados.
Mapas de produtos: Um mapa do produto da célula da bateria no circuito é gerado para listar e categorizar os recursos do produto. Um mapa do produto indica fatores que correspondem a teorias/ações no mapa mental.
O mapa abaixo mostra um exemplo de arquivo de dados HPPC de bateria e um circuito Twin Builder. Os itens de texto em vermelho são fatores variáveis ou constantes.
O mapa abaixo mostra um exemplo de conjunto de dados HPPC de bateria e pulsos de tensão manipulados para o estudo. Os itens de texto em vermelho são fatores variáveis.
Simulação do Twin Builder: Os modelos Twin Builder são gerados de acordo com os estudos produzidos pelo mapa mental. Nesse caso, é empregado um DOE fatorial fracionário de 7 fatores e 2 níveis, o que resulta em 8 tratamentos exclusivos do Twin Builder. As imagens abaixo mostram a sequência de etapas para preencher as entradas do modelo de bateria. A primeira imagem é da Ferramenta de Configuração de Célula no Assistente de Bateria, e a segunda é da célula resultante em um circuito.
A fonte de corrente usa um perfil trapezoidal com uma amplitude de 10 Amps por uma duração de 10 segundos após um atraso inicial de 20 segundos.
Os cálculos de simulação são executados para gerar os resultados, com foco na perda de calor, tensão e corrente da célula da bateria. Os dados de tratamento da perda de calor são analisados para responder às questões teóricas e confirmar ou contradizer as previsões.
Resultados da simulação da bateria Twin Builder
Análise gráfica: O gráfico abaixo exibe os resultados da perda de energia transitória da célula da bateria para os tratamentos. O gráfico indica que a profundidade da tensão é o fator mais significativo. Quando a queda de tensão nos dados do HPPC é maior, a resistência da bateria é maior, resultando em maior perda de energia. Outros fatores de entrada causam uma variação menor na perda de calor.
Os gráficos abaixo também mostram que a profundidade da tensão HPPC é o fator mais significativo na perda de energia da célula. A temperatura de entrada do circuito, a corrente HPPC e a capacidade da bateria Twin Builder são ligeiramente significativas. O deslocamento de tensão e a extensão de tempo têm influência insignificante.
Observações
Profundidade da queda de tensão: A maior profundidade de queda de tensão em um pulso HPPC resulta em maior resistência interna e, portanto, maior perda de calor.
Temperatura do circuito: A temperatura do circuito influencia levemente a resistência porque as quedas de tensão para pulsos a 25 °C são maiores do que as quedas a 45 °C. Quedas de tensão maiores resultam em maior resistência e maior perda de calor.
Corrente de dados HPPC: A corrente mais alta especificada no arquivo HPPC resulta em menor resistência e, portanto, menor perda de calor.
Capacidade das células do Battery Wizard: A capacidade da célula teve uma influência menor na resistência e, portanto, uma influência menor na perda de calor.
HPPC SOC: O HPPC SOC teve pouca influência sobre a resistência e, portanto, pouca influência sobre a perda de calor.
Mudança de tensão: O deslocamento de tensão tem influência insignificante sobre a resistência e, portanto, sobre a perda de calor.
Estiramento de tempo de tensão: O alongamento do tempo tem influência insignificante na queda de tensão de pulso e, portanto, influência insignificante na perda de calor.
Resumo
As simulações do Twin Builder levaram menos de 2 segundos para serem resolvidas. O engenheiro pode determinar rapidamente a perda de calor térmico de uma célula de bateria a partir dos dados do HPPC.
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