重庆理工大学 陈祎,基于热管理的液冷锂动力电池组结构设计与优化,关键词:动力电池组;锂离子电池;液体冷却;Kriging代理模型;多目标优化;热管理论文
基于热管理的液冷锂动力电池组结构设计与优化 热管理论文详情:
- 作者:陈祎
- 导师:赖晨光;王勇
- 来源:重庆理工大学
- 年度:2020
- 文件类型:CAJ
- 文件大小:3473.6KB
论文摘要:
发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。动力电池是新能源汽车核心部件之一,锂离子电池由于其电压高、比能高、循环寿命长、无污染等优越性能被广泛应用于新能源汽车动力电池组。动力电池组工作时,锂离子电池内部会产生大量热量,若电池组温度过高,容易造成电池的不可逆破坏,甚至可能发生燃烧、爆炸等安全事故,因此动力电池组散热问题仍是制约新能源汽车发展的瓶颈。本文主要针对锂动力电池组液冷散热结构及其优化问题展开研究。主要研究内容如下:(1)首先以18650锂离子电池为研究对象,利用实验测量电池在环境温度下1C和2C倍率放电时电池的内阻和表面温度变化。其次,通过实验数据并结合Bernardi电池生热速率模型,获得电池单体不同放电工况下的生热速率。最后,建立18650型锂离子电池单体三维模型并进行CFD仿真模拟,通过比对实验和仿真结果,验证了该电池单体三维仿真模型的准确性。(2)以某FSEC动力电池组为研究对象,为该电池组设计了一套主动、间接接触式液冷热管理系统并进行CFD热仿真分析。研究发现:动力电池组各模组之间最高、最低温度偏差小于0.1℃,模组之间温度均匀性较好;电池组在2C倍率放电条件下,电池组内部电池温差大于5℃,高于设定指标,需对当前液冷流道结构进行优化;电池组内各模组支流冷却液流量较为均匀,电池组进出口总压降在989pa左右。(3)利用基于DOE建立代理模型的多目标优化方法对自主设计的动力电池组流道结构参数、水泵流量匹配进行优化,要求当电池组在2C倍率放电条件下,电池组各项指标也能控制在设计要求之内。研究表明:基于DOE建立代理模型的多目标优化方法,在可行的变量区间内的优化结果与CFD仿真结果最大误差仅1.8%,说明了该方法的准确性;对比原始电池组与优化后的液冷结构,在电池与液冷流道接触角增加40%,流量降低10.6%的条件下,电池组总温度温差最大降低7.1%,电池组进出口压降降低15.77%,最终优化结果满足设计指标;利用数据挖掘的方法探究优化变量与目标之间的关系,发现冷却液流量是影响电池组内部温差和压降的主要因素。本文对锂离子动力电池组液冷散热进行研究,设计了一套结构简单,散热效果良好的液冷流道结构,并运用多目标智能优化算法对参数进行优化,以满足动力电池组热管理需求,研究内容对动力电池组液冷流道结构优化具有一定参考意义。
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