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動力電池系統仿真解決方案

產品簡介:

動力電池系統仿真解決方案 Simcenter Amesim電池相關的解決方案在國內外汽車、航空、航天等行業已經得到了廣泛的應用。國內外一流的電池供應商、OEM,已經普遍采用Simcenter Amesim作為系統仿真工具,分析和預測產品的動態性能,優化產品設計方案,減少或替代物理樣...

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動力電池系統仿真解決方案

Simcenter Amesim電池相關的解決方案在國內外汽車、航空、航天等行業已經得到了廣泛的應用。國內外一流的電池供應商、OEM,已經普遍采用Simcenter Amesim作為系統仿真工具,分析和預測產品的動態性能,優化產品設計方案,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,快速分析電池系統充放電瞬態特性以及大時間尺度的老化規律,優化電池包熱管理系統和充放電策略,并保證在進行實物試驗前,設計方案和預期的結果一樣。
 
圖1  Amesim電池系統仿真解決方案
 
 

電池系統模型應用

電池系統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據庫進行設計前期的快速選型匹配
2、基于試驗的電池參數辨識和性能預測;
3、電池包熱管理系統設計;
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系統開發、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,如電池數表導入工具,特別是根據電池HPPC提供的電流和電壓數據自動快速的識別電池的OCV、內阻和極化等參數,完成電池模型模型,用于進一步的熱管理、整車等系統集成分析;另外,專門開發了Simcenter BDS的數據導入工具:
 
圖2  Amesim電池快速建模工具
 
 

動力電池選型及系統匹配

Amesim 在電池庫的開發過程中,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,早期開發中缺少詳細電池試驗和參數時,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逆向生成真實模型所需要的電池參數,包括OCV、內阻和極化等參數,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,準穩態電池模型和動態電池模型。
 
 
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。而準穩態模型參數除了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發熱邊界,準穩態電池模型是合理的選擇之一。
 
 
而對于高級動態電池模型,除了soc和溫度的影響外,動態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,可以根據需要定義擴散內阻串聯個數,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的函數外,其它的如充放電內阻和擴散內阻都是soc、T和I的函數,如下圖紅色框部分。
 
 
圖5 高級動態電池模型等效電路
 
 
高級動態電池模型所需求的復雜參數,Amesim中提供了專用的參數識別工具,基于試驗數據快速獲得提取、識別曲線中所包含的OCV、極化等參數,在后續章節中將詳細介紹。Amesim基于試驗數據的等效電路模型,對于電池內部微觀量無從了解,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,對電池內部傳輸、擴散、電化學反應、熱力學現象分析, Amesim建立的電化學模型能深入了解電池內部的微觀反應,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。
 

動態電池模型參數辨識

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。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據。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開發了專門的擬合工具,具體的擬合參數識別步驟如下圖所示:
 
 
圖8 動態電池參數擬合識別過程
 
 
用上述過程完成不同溫度的電池OCV、內阻和極化等參數識別,輸入和試驗電流相同的邊界條件,驗證根據擬合參數獲得的電壓變化曲線與試驗的電壓曲線是否一致,確保參數識別的準確性;最終將識別出的不同溫度的動態電池參數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需要各個單電池工作在合理溫度范圍內的同時盡量維持包內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,為研究和開發電池包熱管理系統提供了設計指導和優化。
電池熱管理是典型的電、熱、和流體多物理閉環耦合問題,電池發熱以后將發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,需要將熱量帶走,將溫度控制在合理范圍內,不管是風冷或者液冷系統,電池發熱、換熱后的溫度對電池的性能有直接影響。
以某液冷系統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試驗數據完成模型標定,準確的系統模型用于進一步的分析和預測。
電、熱、和流體多物理閉環耦合問題,電池發熱以后將發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

安全是現在電池重點關注的另一問題,一旦在一個電池中誘發了熱失控之后,會在整個電池系統中間蔓延,最后形成事故。
Amesim中能夠根據電池用ARC對熱失控進行絕熱的熱失控實驗數據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發熱數據作為電池模型邊界,標定電池中和熱失控相關的參數(SEI膜分解、負極分解、正極負極以及電解液分解等參數)。
 
 
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部熱失控導致的熱蔓延,分析改進電池包內部的空間設計以控制單個電芯熱失控可能引發的熱蔓延。
 
 
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,每個單體依次發生熱失控;當單體間距5mm時,只有單體1發生熱失控,其他單體只是溫度增加,未達到熱失控引發溫度。
 
 
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,日歷老化和循環老化。Amesim中提供三個層次的老化模型:
 
  •  靜態: 用戶給固定的SOH
  • 動態: 用戶給定電池容量的函數(= dSOHc  / dt)
  • 半經驗:試驗標定相關參數
 
靜態老化模型在工程計算中很少使用;一般根據試驗數據直接擬合動態的電池健康度關系曲線,或者標定半經驗公式中的相關系數以獲取準確的電池老化模型。循環老化的半經驗公式如下:
 
式中,為循環壽命容量衰減百分比,單位為%;為指前因子,是電流I的函數;為活化能,單位為J/mol;是無量綱常數,為衰減因子,t的單位為h。
 
基于試驗完成動態或半經驗老化模型的標定后,可進一步分析不同的電池使用環境、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,在系統模型中定義相同的邊界條件(一年中的環境溫度變化),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

基于模型的BMS開發是將控制器模型和被控對象的模型一起構成閉環而進行仿真,將會加速產品開發并提升產品質量。電池本體的行為可以在 Amesim中進行建模。控制策略部分可以利用Simulink完成,可以在一個閉環仿真平臺中將 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
 
 
Amesim 中建立的電池被空對象模型,應用于BMS控制開發的不同階段。在MIL測試環境中,控制和被控對象的耦合模型能在很短時間內快速驗證控制策略,例如能在幾分鐘內給出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和驗證。

艾克賽普是西門子Simcenter Amesim湖南地區授權代理商,如果您對動力電池系統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、測試方案系統集成的科技企業。作為專業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創新,結合引進代理各大知名品牌的優質儀器設備,致力于提供更科學智能的軟硬件測試方案。 

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