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摘要

对于保证电动车辆的安全来说，电池热管理系统（BTMS）对于电池组的散热至关重要。 在各种BTMS中，并联风冷系统是最常用的解决方案之一。 在本文中，通过在电池单元之间布置间隔以优化冷却性能来优化并联空气冷却BTMS中的电池组的配置。引入流阻网络模型来计算冷却通道的速度，使用传热模型来计算电池温度。结合这两种模型，提出一种优化策略，以在恒定的电池发热率下优化电池组的配置。典型案例的数值结果表明，优化策略只能在几次调整单元间距的情况下获得最终解。 优化后BTMS的冷却性能显着提高。 优化后电池组的最大温差减少了42％，最高温度略有降低，并且没有增加系统的总压降。此外，对于各种入口流量和不稳定的热量产生率的情况，优化的BTMS仍然形成比原始BTMS好得多。

1.简介

近年来，电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）引起了全世界的关注，被视为缓解能源短缺和环境污染问题的有效途径之一。 在电动汽车和混合动力汽车中，电池组是最重要的电源组件之一。 当车辆工作时，电池组产生大量的热量。如果不能快速散热，系统的温度将迅速升高，最终损坏电池组甚至导致系统爆炸。 此外，局部高温会增加电池组的温差，这会缩短电池组的使用寿命。 因此，需要热管理来保证电池组在适当温度的情况下工作。许多热管理技术已经被开发出来来控制EV和HEV中的电池组的温度，包括空气冷却，液体冷却，相变材料冷却，热管冷却和冷板冷却。由于冷却系统的低成本和简单结构，空气冷却是最常用的方法之一。

在风冷式电池热管理系统（BTMS）中，冷却空气被泵入系统来带走电池单元产生的热量。 BTMS的冷却性能取决于气流分布，气流分布受系统结构的影响。 许多学者试图通过改变BTMS的结构来改善系统的冷却性能。Pesaran等人设计了一个带有单宽子部分和双宽子部分的风冷BTMS。 所设计的系统有助于将气流均匀地输送到每个电池模块，以实现均匀的温度分布。 随后，Pesaran等人采用有限元方法分别研究了串联通风冷却和并联通风冷却的BTMS性能。由于电池单元周围的气流更均匀，因此发现平行通风冷却系统比串行通风冷却系统表现更好。 采用并联空气冷却后，电池组的最高温度降低了4℃，温差降低了10℃。Mahamud等人使用往复式气流来改善BTMS的冷却性能。与单向流动情况相比，接收器定位流量使电池组的温差减小约4％，最大电池温度减小1.5％，往复周期为120秒。此外，还研究了风扇位置对系统性能的影响。Sun等人研究了具有U型流动的BTMS的性能，即其入口和出口位于同一侧的。仿真结果表明，通过使用锥形上部冷却管道，电池组中电池单元的最大温度变化可以提高约70％。随后，Sun等人探讨了BT型的Z型流动性能，即其入口和出口位于相对侧的。通过使用锥形入口和出口管道，可以显着降低电池单元的温度变化。 Park还将BTMS的冷却性能与U型流动与Z型流动的冷却性能进行了比较。在不增加电池组高度的情况下，通过添加两个放置在主出口管道的相对侧上的二级出口管道，可以进一步提高电池组的温度均匀性。对于固定电池布置结构，电池单元之间的电池间间距分布（电池组的配置）是影响冷却通道中的速度均匀性的关键因素，并且最终确定电池彼此之间的温度差异。因此，还广泛研究了电池间距对BTMS冷却性能的影响。Sun等人发现，增加冷却通道尺寸可以提高冷却能效，但会导致温度分布更加不均匀。 Yong等人开发了一种集总热模型来研究电池间距对长方体锂离子电池系统性能的影响。结果表明，在固定气流速率时，电池温度随着电池间距的增加而增加。 Fan等人研究了电池单元间不均匀间隙间距的影响。 结果表明，不均匀的间隙间距会显着影响温度分布，但不影响电池组的最高温度。Zhao等人用数值方法研究了相邻电池间距和电池直径之比对冷却性能的影响。 结果表明，随着电池直径的增加，该比例的合适值减小。

现有研究表明，BTMS的冷却性能受到电池组配置的强烈影响。 在本文中，并联风冷BTMS中的电池组的配置优化是通过在电池单元之间布置间隔来进行的，以改善冷却性能。引入流阻网络模型来计算冷却通道中的速度。 传热模型用于计算电池温度。 在分析BTMS特性的基础上，结合两种简化模型，提出了一种优化策略，用于电池组的配置优化，目的是降低最大电池温度。典型案例用于测试所提出的优化策略对并联风冷BTMS中电池组配置优化的有效性。 通过三维计算流体动力学计算评估优化的BTMS的性能，并将其与原始BTMS的性能进行比较。

2.计算模型

2.1 并联风冷BTMS配置优化示意图

并联风冷BTMS是最常用的BTMS之一。 图1描绘了并联空气冷却BTMS的结构。 该系统包含带有N M长方体电池的大型电池组。 图2示出了电池单元和电池组的示意图。当系统工作时，电池组为车辆提供电力并产生大量热量。 同时，冷却空气从入口流入系统，并通过发散量（DP）分配到冷却通道（CC）中。 然后，通过冷却通道中的气流去除电池单元产生的热量。在CC的末端，空气通过会聚增压室（CP）会聚，并通过出口喷射。 电池组的温度分布主要取决于冷却通道中的气流分布。适当的气流分布将使得电池组的最高温度降低。 注意，电池组的配置，特别是电池单元之间的间距将冷却通道的压力损失有很大的影响，最终影响冷却通道中的气流分布。因此，期望通过布置电池组的配置来降低电池组的温度并改善BTMS的冷却性能。在本文中，通过选择电池单元之间的适当间距来优化并联风冷BTMS的配置，来降低电池组的最大温度。

优化问题描述为如下

其中Tmax是电池组的最高温度，di是电池组第1排和第i排之间的间距。通常，BTMS的总体积根据车辆的设计而受到限制。 di的总和为常数的约束可以保证优化后的BTMS不会占用原始BTMS的空间。当优化电池单元之间的间距时，应计算BTMS的速度分布和温度分布以评估电池单元的最高温度。计算流体动力学（CFD）方法是计算速度分布和回火分布的有效方法。对于CFD方法，计算域被划分为精细网格，并且可以获得每个网格的详细信息。 但是，CFD计算需要花费大量的计算时间。 在配置优化过程中，计算需要进行多次，并且计算域应该被重新划分为每次计算的网格。操作繁琐，总计算成本是不可接受的。 因此，对于并联风冷BTMS的气流和温度计算，需要以足够的精度快速计算的简化模型。

2.2 流阻网络模型

在本研究中，介绍了Liu等人开发的流阻网络模型，用于BTMS的气流计算。 当空气沿着通道流动时，存在由沿着通道的空气和通道壁之间的摩擦引起的压力损失。 这种压力损失称为摩擦压力损失。当空气遇到弯曲通道时，存在由通道横截面的形状变化引起的压力损失。 这种压力损失称为局部压力损失。 流阻网络模型的基本思想是将压力损失视为流动阻力。因此，三维空气冷却BTMS可以等效于二维流动阻力网络，如图3所示。在图3中，方块表示每个段的总压力，包括摩擦压力损失和 局部压力损失。根据Liu等人的研究中基于伯努利方程的分析，对于如图3中的虚线框所示的环，压力损失方程如[21]所示。

P（loss））是总压力损失。 DP，CC和CP分别代表发散通风系统，冷却通道和会聚系数。 我代表第i段。 总压力损失包括局部损失和摩擦损失，表示为

其中U是通道的横截面平均速度，在下面的内容中简称为速度。 n和k分别是局部损耗系数和无量纲摩擦系数。 q是空气密度。 l和D分别是段的长度和等效直径。

局部损耗系数（n）取决于系统中的局部几何和本地流动状态。 根据Bas sett等人的研究。 [22]，n可以通过计算

其中q是分支通道中的气流与主通道中的气流的比率。 w是增压室与冷却通道的横截面积比。

摩擦系数（k）取决于气流的状态，表示为

其中F是形状因子，对于矩形横截面通道，其等于0.89。 Re是局部雷诺数，表示为Re frac14; qDU=l，其中l是空气的动力学粘度。

在风冷BTMS中，气流的速度比声速小得多，因此假设空气是不可压缩的流体，并且在每个发散点和每个会聚点处的气流速率都是守恒的。 根据质量守恒定律，它得到以下表达式

其中Q0是进气流量。 A是通道的平均横截面积。 在流阻网络模型中，有3*（N 1））个未知变量（U(DP;i);U（CC;i） 和 U（CP;i）;，i=1; 2; ... ;N 1）。 方程（3）提供（N 1）独立方程，和方程（12） - （14）提供* 4 *独立方程。因此，当给出BTMS的结构参数和入口气流速率时，可以通过求解流阻网络模型来计算冷却通道中的气流速度。

2.3 传热模型

通过求解流阻网络模型，基于气流速度，Liu等提出了一种瞬态传热模型来计算随时间变化的圆柱形电池温度。与Liu等人的研究类似，开发了一种传热模型，以恒定的发热率计算长方体电池的温度。作为近似，电池单元内部的细节被忽略，因此体积平均温度用于描述电池单元温度。横截面中的空气细节也被忽略，因此横截面平均温度用于描述空气的温度。 考虑第i个电池单元，产生的热量通过第i个冷却通道和第i 1个冷却通道中的空气排出，如图4所示。

对于第i个冷却通道，空气由第1个电池和第i个电池加热。 根据节能法，它得到了

其中Ui是第i个电池产生的热量。 A是电池表面和气流之间的等效传热区域，其包括冷却通道中的区域和主通道中的区域。 hi是第i个冷却通道中的空气与电池单元表面之间的对流传热系数。P(air)和C(p; air)分别是空气的密度和热容量。 U(cc ; i)A(cc ; i)是第i个冷却通道中的气流速率。 T0是空气的初始温度，T(air; i)是第i个冷却通道末端的空气温度。Delta;T(left; i)是第i个电池单元与左侧冷却通道中的气流和Delta;T(left)之间的温差; i是第i个电池单元与右侧冷却通道中的气流之间的温差。

这两个温差通过以下计算

其中T（b; i）是第i个电池的温度。 在该模型中，对流传热系数（h）是决定模型性能的关键参数。对于并联风冷BTMS，冷却通道的形状是矩形的。 通常冷却通道的宽度小，雷诺数小于2000.因此，它是冷却通道中的层流。考虑到热对流入口有效，h可以通过以下表达式计算[23]。

其中kair是空气的导热系数。 l和D分别是冷却通道的长度和等效直径。

在这个传热模型中，有（N*2 1）未知变量 (T(b;i); T(air;i) and T(air;N 1);i= 1; 2;...N)。公式（15），（16）提供（N*2 1）独立方程。 因此，当给出BTMS的结构参数和入口气流速率时，可以使用流阻网络模型和每个电池单元的温度T(b; i）计算冷却通道中的速度U(cc ;i）可以使用传热模型计算。

3.优化程序

在本研究中，通过在电池单元之间布置间隔来改善并联空气冷却BTMS的冷却性能。 电池单元之间的间距影响冷却通道的横截面积，最终确定冷却通道的速度分布和传热性能。对于指定的冷却通道，当横截面积增加时，沿该通道的压力损失将减小。 然后更多的空气将流过该通道，这改善了传热性能并降低了通道两侧的电池单元的温度。相反，当冷却通道的横截面积减小时，沿着该通道的压力损失将增加，并且该通道的空气流速将降低，导致通道两侧的电池单元的温度升高。因此，为了降低电池组的温度，应该增加具有最高温度的电池单元周围的间隔，同时应该降低具有最低温度的电池单元周围的间隔。值得注意的是，此策略有望降低最高电池温度并改善BTMS的冷却性能，而不会增加系统的体积。基于此优化策略，开发了优化过程以优化电池组的配置。为方便起见，定义变量W来描述电池单元之间的间距，如图所示

其中di是第i个冷却通道的宽度。 N是电池单元的行数。 优化过程的详细步骤如下所示。

1. 将单元间距的初始值设置为W0，将间距调整的数量设置为N（adjust），将间距调整的步长设置为Dd。 设单元间隔的值W = W0。
2. 对于带有W的BTMS，使用流阻网络模型和传热模型计算电池单元的温度。 记录最大电池温度和相关的间距变量，表示为T(max)和W(opt)。
3. 对于系统的最新配置，确定要增加哪个冷却通道的间距。 找到具有最高温度的电池单元的索引，表示为n（max）。

1. 确定要减少哪个冷却通道的间距。 找到具有最小温度的电池单元的索引，表示为n(min)。

1. 通过步骤3和4获得新的间距Wrsquo;。以单元间距为Wrsquo;评估最大电池温度，表示为Trsquo;max。 如果Trsquo; max lt;Tmax，则设Tmax = T0rsquo;max和Wopt = Wrsquo;。
2. 设W = Wrsquo;，返回步骤3并继续该过程。 如果间距调整的数量达到特定数量（Nadjust），则停止该过程。

优化过程完成后，Wopt的值是最终的最优解。

1. 数字案例
   1. 案件的参数

在本节中，数值案例用于测试所提出的优化策略对并联风冷BTMS中电池组配置优化的有效性，如图1所示。入口宽度（win）和出口宽度（wout）设置为20 mm。 参考文献[16]中的电池单元在本研究中被引入。表1中列出了电池单元和空气的详细属性。BTMS中包含带有2*12个电池单元的电池组。电池单元之间的原始间距设定为2mm。 冷却空气的流量（Q0）为0.012 m3 /s，初始温度为300 K。

• 1. 验证数值模型

首先，通过与计算流体动力学（CFD）方法的比较，验证了流阻网络模型和传热模型的有效性。采用k湍流模型进行三维CFD计算。 选择质量流量入口作为入口条件并选择压力出口作为出口条件。BTMS的墙壁被设置为防滑边界，其中周围的墙壁是adia -abatic。 热量只能在电池单元和气流之间交换。计算域和边界条件与x=0处的平面对称，因此将具有12个电池单元的域的一半设置为计算域，其由长方体网格系统进行离散化。壁周围的网格是精细的，第一层网格的大小设置

资料编号：[4228]