高效管理大型电池系统

作者:首席技术官Marc Born与ANSYS Twin Builder产品经理Manzoor Tiwana以及ANSYS首席顾问Pierre Vincent

电气化的工业应用(包括电动汽车和分布式发电)必然衍生出更多对电池的需求。这在快速发展的交通运输领域中尤为明显,如:电动汽车与无人机。而且在多电飞机的研发和能量储存中,电池的重要性也日益突出。这些电池并非单独使用,而是作为复杂组件使得大型系统能够处于最佳运行状态,以确保安全高效地利用能源。电池管理系统(BMS)包括硬件和嵌入式软件,能够实时监测和控制充电电池的状态,以便为复杂应用提供可靠的动力。ANSYS面向嵌入式软件和功能分析的解决方案支持BMS研发,实现安全、可靠、高效地电池操作。

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electric car systems

“随着越来越多的系统依赖动力电池,仿真工具的组合运用对BMS的快速虚拟原型的设计具有重要意义。”

据Statista资料显示[1],到2025年,电动汽车(EV)在整体汽车市场的占比有望从2017年的1%增长到14%。汽车制造巨头都争相研发电动汽车,希望在这个不断发展的市场中获得领先优势。随着电气化进程的日益深入,汽车逐步采用大型电池组来为引擎、空调和供暖以及信息娱乐系统供电,因此电池系统运行的监控与维护成为关键。工程师正在研发电池管理系统(BMS),以确保这种复杂网络能够平稳运行,进而产生更多地对前沿仿真软件工具的需求。

BMS主要功能

在电动汽车中,BMS是由软件驱动的高级控制中心。它负责监控电池电压与温度,并保证正常的运行条件;监控系统连接状态;测量电流;计算荷电状态(SOC)和健康状态(SOH);平衡电池的输入输出;以及建立电池与动力系统或充电系统之间的连接等。

总之,BMS可以独立确保电池驱动的车辆在最佳性能条件下平稳、安全地运行,实现资源的最佳分配利用,而且能够提前向驾驶员告知潜在的问题。如果遭遇极端情况,BMS可通过物理方式断开系统中的电池,以防止严重故障发生可能危及车辆乘员安全。

设计如此复杂的控制中心面临着艰巨的挑战。ANSYS解决方案可以为工程师在设计研发BMS的整个过程中提供帮助,甚至能够在BMS操作环境中实现系统的实时管理。ANSYS电池管理解决方案包含基于物理场的仿真,使用ANSYS Twin BuilderANSYS medini analyze以及直接面向BMS的ANSYS SCADE嵌入式代码为BMS开发系统级电池视图。

针对电池安全性的ANSYS Medini analyze与SCADE嵌入式代码

ANSYS Twin Builder system modeling

基于ANSYS Twin Builder的系统建模

 

ANSYS Medini analyze可根据不同行业的不同标准进行关键的安全分析程序,包括危险与可操作性分析[HAZOP]、故障树分析[FTA]、失效模式和影响分析[FMEA]以及失效模式、影响及诊断分析[FMEDA]。它可以校核汽车系统的BMS软件是否符合ISO 26262道路车辆功能安全标准。

安全分析首先要识别和描述BMS的功能与故障。一旦发现故障,则进行危险和风险分析(HARA),以便确定汽车安全完整性等级(ASIL)、相应安全目标和安全要求,从而确认危险事件及其安全性影响。某些BMS功能要求严格的研发过程,标准要求达到ASIL D级,这是ISO 26262最高的安全完整性等级。

此安全等级同时也对相关软件提出了非常严格的安全要求。

BMS一般具有三个架构组件:

  • 包含多个独立电池的电池组(电池堆)
  • 配电箱
  • 电子控制器(ECU),包含用于监控电池电压、温度与电流的软件控制器

采用ANSYS SCADE Suite可以自动生成和检验ECU中的嵌入式软件。SCADE产品系列为关键嵌入式软件提供模型化研发环境,如:飞行控制与引擎控制系统。SCADE Suite通过简化关键控制应用程序设计,自动执行验证,生成限制/认证代码与文档,从而大幅降低项目认证费用。此工具生成的嵌入式软件可经过各种行业标准的认证,包括面向航空航天行业标准的DO-178C A级、面向汽车行业的ISO 26262:2011 ASIL D级以及面向电子系统功能安全性的IEC 61508 2010 SIL 3级。

SCADE Rapid Prototyper simulation

基于SCADE Rapid Prototyper的软件仿真

 

“BMS可独立确保电池供电车辆在最佳性能下安全平稳地运行。”

面向电池优化的多物理场仿真

目前最流行的电池是锂离子技术电池,不过研究人员也一直在探索能效更高、防热和阻燃能力更强的材料。

在探索材料系统时,科研人员必须重新研究每个材料系统的基本性能。由于材料都具有独特的热、结构、电磁与电化学性能,因此需要采用ANSYS多物理场解决方案彻底模拟电池系统。OEM电池制造商及其供应商都使用ANSYS Fluent以解决电池设计、热管理和热失控等问题;采用ANSYS Mechanical处理加热与冷却的温差产生的结构应力与应变;采用ANSYS Twin Builder进行电池组运行的系统级建模。这种完整的解决方案可以帮助工程师解释电池设计、生产和运行过程中的各种物理变化。

Fluent可以基于多尺度多维度(MSMD)方法提供3D计算流体动力学分析。这种方法适合用于从材料尺寸(10-9米)、电极对尺寸(10-4米)到成品电池组尺寸(10-1米)的CFD仿真,涵盖10个尺度量级。Fluent包含三种不同的电化学模型,可用于优化电池系统的发电能力。

此外,Fluent还可用于分析电池与模块之间的热流动,以确定方形蓄电池组或者圆柱形蓄电池组在各种强制冷却条件下的温度。我们发现控制锂离子电池的温度至关重要,有助于防止其因过热而发生火灾。

电池在运行过程中各部件的温度发生变化,材料由于不同的热膨胀系数会产生膨胀或收缩。材料的膨胀与收缩会导致电池组件产生压缩或拉伸应力,若其诱导应变超出给定材料的临界水平有可能发生变形或失效。通过结合使用Mechanical与Fluent,工程师可开展双向多物理场仿真,以追踪温度对结构的影响,从而确保电池组件能够承受产生的热应力。

在极端情况下,如:电动汽车发生碰撞时,应当考虑电池的热滥用。首先是发生结构失效,这会降低电池受影响区域的接触电阻。ANSYS Mechanical可以模拟这些情况下的结构失效,并评估新的设计能否预防失效。然后,受损电池中的电化学反应会产生热量,在发热率超过散热率的情况下有可能发生热失控。Fluent仿真可以帮助工程师设计一款能够防止此类热滥用的电池。同样,为了全面了解电池在意外碰撞情况下的结构、热与电化学响应,工程师需要采用Mechanical与Fluent进行多物理场耦合仿真。

最后,当电池系统的所有组件做好连接准备之后,ANSYS Twin Builder可以模拟电池组件如何进行协同以达到最高效率。最佳的设计组件并非能产生最佳系统。当这些组件作为完整的集成系统进行通电、感应和控制时,它们的表现可能与作为单独组件接受测试时不尽相同。Twin Builder可以执行涵盖整个连接系统的闭环测试,以检测并纠正所有组件的缺点,从而创建一款能够以最高效率运行的电池系统。

在电池中,ECU负责监控电池的运行状况,如:电池电压、温度和整个电池组的电压与电流。然后,ECU向外部组件发送相关数据,如:SOC与SOH(电池当前状态与理想状态进行对比),此外它也会发送冷却与发热信息。

BMS可以根据这些输出信息执行以下操作:(1)调节参数以确保电池在安全运行区(SOA)内运行,即在SOA的电压与电流状况下电池不会发生自损;(2)在出现碰撞情况时执行电池的紧急断开命令。如果BMS确认SOC或SOH超过预期边界,它会发送警告,并且把系统切换到安全状态。

面向完整系统仿真的ANSYS Twin Builder

最后一步是采用ANSYS Twin Builder执行完整的闭环系统级电池组仿真,以确保所有组件协同运行时能够满足设计目标。利用Twin Builder,工程师可以创建多物理场模型,以便模拟电池电气和热行为等不同的物理效应,从而设计和验证电池的系统模型。

利用Twin Builder,工程师可以确定关键的设计参数,如:电池系统输出功率峰值、电池充电与放电速率、运行发热量以及发热量对电气性能的影响。Twin Builder可提供一个基于Modelica的库,其中包含四个面向电池等效电路模型(ECM)的模板,该模板是SOC和温度的函数,可用于预测电池性能。

在电池电路集总参数模型过大的情况下,Twin Builder可以利用ANSYS物理场求解器的功能优势创建降阶模型(ROM)。ROM可用非常小的尺寸来表示全尺度3D模型,可以在几分钟或数秒内完成仿真,并且不牺牲精度,因此是系统级建模的理想选择。电池组的ROM热模型可以和基于ECM模型的Twin Builder耦合,从而确定热量对电气性能的影响。

closed-loop testing

基于ANSYS Twin Builder的闭环测试

 

ANSYS完整的BMS解决方案

ANSYS Medini analyze可以确保BMS设计方案的安全性,ANSYS SCADE Suite可以生成和验证嵌入式控制软件,而ANSYS Twin Builder使工程师能够测试与验证电动汽车电气系统的整体效率与可靠性。随着未来有越来越多的系统依赖电池动力,仿真工具组合对BMS的快速虚拟原型设计具有重要作用。

参考文献

[1] Statista. Projected U.S. electric vehicle market share between 2017 and 2025. statista.com/statistics/744946/us-electricvehicle- market-growth/ (01/31/2019)

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