电池热管理使用数字孪生和多尺度方法来设计和优化能源效率

电池热管理使用数字孪生和多尺度方法来设计和优化能源效率

电池热管理使用数字孪生和多尺度方法来设计和优化能源效率，通过构建实时映射电池工作状态与热行为的虚拟模型，实现热失控预警、温度场精准调控与系统能效提升。该方法融合宏观热流体仿真与微观电化学机理，可在设计初期预测电池组在不同工况下的热响应特性，为冷却结构、材料选型与控制策略提供科学依据。为确保数字孪生模型与实体电池系统的高度一致，必须依托计量检测技术对温度、电压、电流等关键参数进行实时采集与标定，通过高精度传感器、红外热像仪与数据追溯系统实现量值溯源，从而保障仿真精度与工程应用可靠性。

电池热管理使用数字孪生和多尺度方法来设计和优化能源效率，已成为提升电动汽车性能与安全的关键技术。数字孪生通过高保真模型实时反映电池内部温度场与热流动，而多尺度方法则耦合电化学-热行为以精准预测热失控风险。然而，模型的可靠性高度依赖真实数据输入，必须通过经仪器检定的热物性测试系统、量热仪等设备对材料导热系数、比热容等参数进行实测标定，从而确保仿真结果能够有效指导热管理策略的优化，实现能效与安全的平衡。

摘要

有效的热管理对于优化电动汽车锂离子电池的性能、寿命和安全性至关重要。保持理想温度可防止低温或高温环境给电池带来不利影响，例如功率降低、降级加速和能耗增加。要实现这种平衡，离不开先进的电池热管理系统(BTMS)，但同时也会增加额外的能源需求。

本文介绍了一种多方面方法，不仅可用于开发和优化BTMS，同时还能平衡电池寿命、快速充电能力、车辆续航里程和安全性。Siemens Digital Industries Software提供了多种工具和方法，可帮助您进行准确的电池性能表征、实现高效的热管理并制定可靠的热散逸缓解策略，从而预测电池行为，设计出理想的BTMS。

序言

由于锂离子电池的理想工作温度范围十分有限，大多数电动汽车电池要在适宜温度（一般为20摄氏度(°C)或68华氏度(°F)左右）下才能达到理想性能。温度过高或过低都会对电池的性能和寿命产生不利影响。

低温会使电池的化学反应变慢，导致其储能和供电能力下降。这意味着行驶里程更短，充电时间更慢，座舱加温能耗也会增加。此外，低温还会对电池造成压力，导致锂析出，从而永久降低电池容量。高温会加速电池自然降级。这意味着电池老化后会迅速失去蓄电能力。

因此，大多数锂离子电池都有内置温度调节系统，以保持在理想温度范围内。这些热管理系统利用自身能耗来加热或冷却电池或客舱（对于交通系统）。

锂离子电池通常很安全，但在某些条件（例如极端温度、物理损坏或内部缺陷）下可能会过热，进而引发火灾或爆炸。这是因为电解质具有易燃性，并存在热散逸传播风险。热散逸会形成恶性循环：电池进入热散逸状态后会升温，释放出易燃电解质，造成温度进一步升高。这种快速升温会传播到附近电池，导致电池组起火，释放有毒烟雾，甚至可能爆炸。因此，各国家/地区车辆安全法规都要求针对热散逸传播进行乘员安全测试。对于防止热散逸传播，采用更安全的电池化学成分（例如磷酸铁锂(LFP)）有一定帮助，但电池组大多依靠电池之间的物理屏障（间隔物）和排气孔来遏制散逸传播事件。智能电池管理系统可及时发现过热情况，并在该问题扩散到其他电池之前采取措施进行隔离处理。

BTMS设计需要在电池寿命、快速充电能力、车辆续航里程和安全性之间取得微妙平衡。西门子Simcenter软件是一种多尺度和多物理场数字孪生产品组合，也是Siemens Xcelerator软件、硬件和服务业务平台的一部分。它被电池组制造商、原始设备制造商(OEM)和供应商广泛应用于地面交通和重型设备、航空和电动垂直起降(eVTOL)、船舶和储能系统等领域。

本文介绍了一种工程师常用的多步骤方法：首先结合使用物理测试和模型参数拟合进行电池性能表征，然后结合使用1D系统和3D计算流体力学(CFD)仿真开发理想热管理系统和缓解热散逸传播。

电池性能表征

在进行任何热管理系统开发或热散逸相关仿真活动之前，首先一定要预测实际工作条件下的电池电热响应。

为此，西门子通过Simcenter Amesim软件提出了一种基于实验测试和模型参数识别的可靠解决方法。该方法分为以下几步：

自动生成测试协议以识别电池模型参数

使用面向应用的工具识别电池模型参数（等效电路模型）

逐步识别热散逸参数

西门子开发了一款专用电池测试协议生成工具，可使用电池测试的实验数据轻松校准电气和热等效电路模型。

该工具只需输入基本电池数据表信息，即可指导测试工程师完成表征测试配置步骤：恒定充放电、混合脉冲测试和验证测试（分别表示特定应用的工作周期）。该工具还可预览使用其中预校准电池模型通过仿真进行的所有表征测试。

接下来，基于测量数据，使用电池电热识别工具对电池电气模型和热模型进行参数识别。该工具可逐步指导用户完成整个识别过程：数据导入、电池容量计算、电气和热模型识别等。该工具的输出即为模型参数值，例如随充电状态(SOC)、电流和温度变化的开路电压表。然后，可以直接在Simcenter套件中使用这些值进行各种仿真分析：系统仿真、3D CFD仿真等。

加速量热仪(ARC)测试被认为是常见的热散逸滥用测试之一。ARC测试通常使用热等待和搜索(HWS)测试协议进行。ARC测试具有伪绝热特性，可模拟极端条件下的场景，而这正是校准热散逸模型的必要条件之一。

其中，以一个经验模型表示热散逸现象（包含四个主要放热反应、气体产生导致的压力增加、气体排出和自放电）。该模型自带常用化学成分的预校准参数。拟合过程要求从这些预定义参数开始逐个识别与热化学反应相关的参数：固体电解质界面(SEI)、负电极、正电极和电解质。

完成模型拟合后，即可在不同工作条件（各种电池充电状态和运行状况）下进行虚拟测试，然后根据真实边界条件进行精确的3D热散逸传播仿真。

开发理想电池热管理系统

电池热管理系统旨在使电池保持在理想温度范围内，而不受天气状况和充/放电周期影响。但与此同时，尤其是在需要充分提升续航里程的交通应用中，又要尽可能降低BTMS能耗。

因此，BTMS开发必须考虑以下四项要求：

1.电池寿命：电池热管理系统必须能够冷却和加热电池，使其保持理想温度，并限制电池组中电池之间和每个电池内部的温差（对叶片电池尤甚）。

2.快速充电：自加热不应过于明显。温度可以暂时接近但不应超过45°C。在低温环境下，我们希望能够快速充电，因此需要预热。

3.车辆续航里程：在低温环境下，BTMS需要加热电池，但这需要能量，会导致车辆续航里程下降。因此，我们希望尽量减少该现象发生。

4.安全性：在电池组层面，BTMS应有助于减缓热散逸传播。

BTMS设计需要在电池寿命、快速充电能力、车辆续航里程和安全性之间取得微妙平衡。为此，用户可以使用Simcenter提供的数字孪生方法，其中包括：

BTMS要求的定义：将快速系统级模型与由性能表征步骤生成的电池模型结合使用。通过模拟电池组在关键工作条件（快速充电、最冷工作环境等）下的性能，该模型能够确定所需的最大冷却和加热性能。

热管理系统的开发：该开发需要进行复杂的权衡，其中涉及最大性能、能效和成本等。采用系统级方法可以研究各种系统组件（例如泵和压缩机、散热器、冷却器、控制阀等）的创新架构和尺寸。

电池组内部冷却架构的开发：无论使用何种技术（空气、含液体或制冷剂的冷板、浸没式等），都必须采用3D CFD方法正确优化电池组几何形状并计算电池热3D分布，以准确预测温度图。

系统和控制验证：电池及其热管理系统和控制逻辑的完整模型可用于虚拟验证。借助带有嵌入式人工智能的Simcenter技术，该系统级模型可利用来自之前开发的3D电池组模型的数据。这样可以将高保真3D模型轻松转换为具有实时功能的系统级模型。简化的电池模型不仅比实时更快，还支持软件在环(SIL)和硬件在环(HiL)技术。

减缓热散逸传播

限制电池热散逸传播是一个至关重要的安全问题。对此，一种解决方案是使用更安全的电池化学成分。LFP电池向来以安全性著称。即使在内部短路的情况下，它们也不太可能发生热散逸。它们的主要缺点是能量密度低于镍锰钴(NMC)或富镍NMC（例如NMC 622、NMC 811）等其他锂离子电池。

因此，可以在电池组层面采用专门的设计方案，以限制热散逸传播：

电池单元间距和绝缘：在电池组内使用耐热材料或相变材料分隔电池有助于遏制散逸事件，防止热量向周围电池传递。

散热器和通风口：在电池组设计中，加入散热片可以提高散热效率，而加入释压孔则可以在热散逸情况下安全排出积聚的气体，防止发生灾难性爆炸。

例如，使用专门设计的耐高温隔热材料可以减缓传播速度。这些隔热罩的厚度对电池的整体尺寸有很大影响。

为了限制热散逸传播，可以使用Simcenter STAR-CCM+软件加快电池组级别的设计选择。电池进入散逸状态后，会发生多种化学反应并释放大量热量。如前所述，可以将实验或虚拟测试作为电池的边界条件用于散逸传播仿真。

为了评估理想隔热罩选项，可以使用完整的参数化电池几何体，根据其厚度放大或缩小所有部件。接着，对电池模块或电池组的热散逸模型（包括通风）进行参数化研究，以了解材料特性和厚度变化情况。然后，可以分析单个电池的传播时间间隔，并确定理想设计。

必要时，可以使用拉格朗日多相模型(LMP)和离散元模型(DEM)进行高级热散逸仿真（包括颗粒喷射）

结语

保持理想温度对于锂离子电池的性能和寿命至关重要，可防止功率降低和加速降级等问题。电池热管理系统开发需要在电池寿命、快速充电能力、车辆续航里程和安全性之间找到平衡，同时也面临着自身挑战。

Simcenter产品组合提供了一种数字孪生方法，可开发高效、安全的BTMS，适用于各种应用领域。它采用数字孪生和多尺度方法，可帮助您进行准确的电池性能表征、实现高效的热管理并制定可靠的热散逸缓解策略。这些工具可预测电池在真实工作条件下的行为，优化热管理以平衡能耗和性能，并使用先进仿真提高安全性。这种方法可确保设计兼顾理想电池寿命、快速充电能力、车辆续航里程和安全性，从而推动电动汽车技术发展，推广可持续交通解决方案。