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基于直接式液冷的动力电池热管理系统建模及温度控制研究

基于直接式液冷的动力电池热管理系统建模及温度控制研究

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作者：焦裕安吉林大学

学位级别：硕士

近年来,电动汽车在我国得到了飞速的发展。动力电池是电动汽车的核心部件,而在动力电池中,锂离子电池的应用最为普遍,其性能决定着电动汽车的续航能力、安全性等关键指标。锂离子电池在工作过程中,核心温度可能远高于表面温度,这会导致... 详细信息

近年来,电动汽车在我国得到了飞速的发展。动力电池是电动汽车的核心部件,而在动力电池中,锂离子电池的应用最为普遍,其性能决定着电动汽车的续航能力、安全性等关键指标。锂离子电池在工作过程中,核心温度可能远高于表面温度,这会导致核心温度比表面温度更早的到达临界点,从而引发热失控和其他安全事故。而在电动汽车实际工作中,受传感器技术等条件的限制,电池的核心温度难以被直接测量,这进一步放大了电池安全相关的风险。因此,需要建立精确、高效的动力电池热管理系统以准确估计和控制电池的核心温度,这对提高动力电池的性能以及确保电动汽车的安全具有十分重要的意义。直接式液冷作为一种新型的冷却方式,相比其他冷却方式具有结构简单、换热效率高等优点,近年来受到了大量的关注和研究,本文采用直接式液冷方式对电池温度进行调节,主要工作内容如下:针对当前模型难以获得核心温度的问题,为获得电池的核心温度并对其进行控制,建立电池组降阶热模型(Reduced Order Thermal Model,ROTM)。根据锂离子电池的结构和工作原理,将电池模型分为电池核心、电池表面、冷却液三个部分。首先通过电池的产热、散热机制建立三者之间的热传递关系,拟合不同电池周围冷却液温度特性的线性关系得到电池组ROTM。其次,通过混合功率脉冲特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)内阻测试实验获得电池内阻和温度之间的关系,最后基于自适应遗忘因子最小二乘法对模型中其他的参数进行辨识。为确保电池组ROTM的准确性,通过与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模型对比验证电池组ROTM精度。根据电池组的物理和热力学特性,在ANSYS中搭建电池热管理系统CFD模型,并在新欧洲驾驶循环工况(New European Driving Cycle,NEDC)和补充联邦测试驾驶工况(Supplemental Federal Test Procedure Driving Schedule,US06)下进行实验。实验结果表明,两个模型的表面温度之差不超过0.25℃。本文建立的电池组ROTM能够准确的模拟电池组的实际温度变化。针对电动汽车实际行驶中,电池核心温度难以直接测量的问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的估计法对电池的核心温度进行估计。在NEDC和US06工况下,通过CFD模型中获取的电池组核心温度验证UKF估计器估计电池组核心温度的准确性。结果表明,核心温度估计误差不超过0.317℃,UKF估计器可以对核心温度进行准确的估计。此外,为使电池工作在理想温度区间并防止热失控,需要设计温度控制器对核心温度进行控制。本文设计了基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的温度控制器,通过改变入口冷却液温度对电池的核心温度进行控制。在复合工况下使用ANSYS和MATLAB联合仿真验证了MPC温度控制器的有效性,相比于传统PID控制器,本文方法的核心温度与目标温度的偏差减小了1.31℃,温度波动小,同时单体电池温度不一致性也减小了0.31℃。经过分析发现,本文建立的电池组热模型和设计的控制策略可以有效的将核心温度控制在最佳工作温度区间,为动力电池的性能和安全提供了保障。

关键词：锂离子电池直接式液冷电池组降阶热模型核心温度估计无迹卡尔曼滤波模型预测控制

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车用锂离子电池内部温度特性分析及估计研究

车用锂离子电池内部温度特性分析及估计研究

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作者：徐莹江苏大学

学位级别：硕士

近年来,电动汽车自燃事件时有发生,极大的阻碍了电动汽车的发展与推广。电动汽车的自燃主要是由电池组热失控所引起,热失控发生的主要原因在于锂离子电池内部温度过大,引发了链式热扩散,造成电池包的自燃和爆炸。为了避免热失控的发生,... 详细信息

近年来,电动汽车自燃事件时有发生,极大的阻碍了电动汽车的发展与推广。电动汽车的自燃主要是由电池组热失控所引起,热失控发生的主要原因在于锂离子电池内部温度过大,引发了链式热扩散,造成电池包的自燃和爆炸。为了避免热失控的发生,有必要对电池的内部温度进行实时监测和控制。然而,在锂离子电池工作过程中,其表面温度可直接通过粘贴温度传感器获取,内部温度却难以直接测量。因此,需对电池的内部温度特性进行研究,进而实现其准确估计。针对上述问题,本文以锂离子电池为研究对象,主要对其内部温度特性及估算方法展开了研究。首先对18650三元锂离子电池进行一系列动力电池性能测试,包括最大可用容量标定、混合动力脉冲特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)实验、恒流放电实验及熵热系数实验;通过实验获取电池在不同温度、不同工况下的工作特性以及一些关键参数;分析电池的放电特性和温度特性,为电池的精确建模提供参考。然后,介绍电化学模型、热模型的原理及相应的控制方程,建立锂离子电池的三维电化学-热耦合模型;阐明电池的电特性参数和电化学模型可变参数之间的内在关系,从而实现不同工况下电化学参数的快速标定。进一步,对模型的精度及快速标定方法进行验证,不同工况下电压最大相对误差为3.92%,温度最大相对误差为1.41%,表明所建模型具有较好的精确度;同时结果也验证所提电化学可调参数的快速标定的方法的适应性。接着基于电化学热耦合模型对实验工况及高倍率强制对流工况下的电池内部温度场分布进行分析,发现电池径向温度分布梯度大于轴向温度分布;强制对流工况下电池内部温度梯度更明显,278.15 K,4C工况下,电池的内部温度梯度达到6.8 K。最后,基于传热理论及内部温度场特性,建立电池径向热动力学降阶模型;采用直接计算法与可变遗忘因子递推最小二乘法(Variable Forgetting Factor Recursive Least Square,VFFRLS)相结合的方法获取不同工况下的热参数;再结合卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法得到电池内部温度估计器,选取典型实验工况及高倍率放电下的强制对流工况,对各工况下电池的核心温度进行在线估计。电化学热耦合模型所得的电池核心温度与KF估算得到的结果在趋势上呈现较好的一致性,不同工况下两者最多相差1.5 K,表明基于KF算法估计核心温度的准确性和可靠性。同时,也进一步验证所提出的结合直接计算法与VFFRLS参数辨识方法来提取热模型参数的可行性。

关键词：锂离子电池电化学热耦合模型卡尔曼滤波内部温度特性核心温度估计

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