电池储能系统直接冷却热管理系统的多性向优化

2026-05-30 09:46:17

制冷剂直冷体系在电池热办理范畴展现出明显潜力。但是，当为多组并联电池包供给冷却时，制冷剂分配不均会导致包间温差，从而影响功能、安全性和使用寿数。针对这一尚未充分研讨的难题，本研讨提出了一种面向多包直冷体系的协同优化新结构。经过构建核算高效的一维体系模型并进行试验验证（误差低于10%），完成了对多性向冷却问题的量化剖析。敏感性剖析表明，紧缩机转速主导着电池峰值温度与能效，但二者呈现Trade联系；而电子Expansion阀过热度则体现出非线性效应，其最优工作窗口较窄。差异于传统单Objective战略，本研讨构建了多Objective优化问题，旨在同步完成电池温度与温差最小化以及能效最大化。为打破核算限制，开发了高精度呼应面署理模型。该结构创新性地结合NSGA-II算法辨认Pareto最优解集，并选用TOPSIS办法进行Objective决议计划。与基准计划比较，优化后体系能效提高46.16%，最高温度下降4.65%，温差削减1.65%。在30°C至50°C环境温度规模内验证了体系鲁棒性。本研讨证明，所提出的结构能有用缓解多性向封装直接冷却体系中的温度不均问题，同时提高热安全性与体系功率。

引言

跟着全球动力转型和可再生动力的快速发展，电池储能体系（BESS）在电力调峰、电动汽车、散布式动力等范畴已展现出关键作用。锂离子电池（LIB）凭仗其高能量密度、长循环寿数和快速呼应特性，已成为干流储能技能之一[1]。近年来，储能电池市场规模持续扩展。2020至2024年间，全球储能装机容量以年均超52%的速度增长，其间电化学储能占比超越64%。据预测，2030年前电化学储能将在全球新增储能项目中占据主导地位[2][3]。但是，电池功能与安全性高度依靠工作温度，过高或过低的温度均会导致容量衰减、热失控乃至安全事故[4]。通常情况下，锂离子电池的安全工作温度规模为15–35°C，需经过电池热办理体系（BTMS）确保单体电芯之间及电池组内部的最大温差不超越5°C [5]。
当时电池热办理技能首要包含空冷[6][7]、液冷(LC)[8][9]、相变资料(PCM)冷却[10][11]、热管冷却[12][13]以及热电冷却[14][15]等。近期综合性总述[38][39][40]总结了根据相变资料与液冷的电池热办理体系(BTMS)研讨进展与应战，强调了高能量密度体系中高效热办理的必要性。空冷技能经过空气与电池模块之间的对流换热完成散热。但是，受限于空气的低导热性，其已被证实不适用于高能量密度电池组[6][7]。相变资料（PCM）冷却经过相变进程改善了温度均匀性[10][11]，但其低导热性及对辅佐冷却体系的依靠，现在阻止了实践工程使用。在这些办法中，液态冷却凭仗卓越的散热才能和可控性得到广泛使用。比较相变液态冷却，单相液态冷却在技能上更为成熟[8][9]。提高单相冷却功能的关键在于流道结构规划。液冷(LC)技能经过在冷板内循环冷却剂完成高效散热，其功能优于风冷。但是体系杂乱性和潜在泄漏危险限制了该技能的可靠性[16]。比较之下，根据制冷剂的直接冷却(RBDC)体系将直接冷板(DCP)作为蒸气紧缩循环中的蒸发器，使用制冷剂相变潜热完成高效热提取。该办法具有两大关键优势：(1)经过去除次级热交换器，体系重量较LC计划明显下降；(2)近等温蒸发进程保持了电池模组间的温度均匀散布，有用延伸使用寿数并下降热失控危险[17][18]。Wu等[19]提出一种根据热流耦合与多性向拓扑优化的直接接触冷板规划办法，用于提高锂离子电池热控功能。Yan Zhang等[20]针对矩形电池规划的新式"特斯拉阀式直接冷却板"明显提高了热办理功率。相同地，Tang等[21]经过试验证明，其规划的RBDC蛇形与并联流道冷却板可大幅下降电池包内部温差。
与电动汽车首要需要对单个电池组进行热办理不同，机柜式或集装箱式电池储能体系（BESS）要求同时对多个电池组进行热调节。研讨表明，当BESS内部呈现10–15°C的温差时，电池有用容量可能衰减30%乃至高达50%[22]。当时研讨重点是将空冷和液冷（LC）技能使用于大规模储能体系（ESS），经过试验测试与数值模仿相结合的方式优化完善热办理战略。Yang等[23]提出了一种以引导冷气流途径为核心的BESS热办理处理计划。核算流体力学(CFD)模仿研讨表明，选用两端送风、中心回流的布局能明显提高气流散布均匀性，优化电池模组间的温度一致性，并有用缓解集装箱顶部区域因气流停滞导致的散热问题。Yan等[24]经过数值模仿开发了一套适用于电池储能柜的热办理体系。研讨发现，在相同边界条件下，当进风口与出风口位于机柜同侧时，其热功能体现最优。研讨同时指出，虽然增大风量可提高冷却功率，明显下降电池模型的峰值与平均温度，但也会加剧电池模块间的温度梯度差异。Kong等[25]提出了一种专为多电池簇锂离子储能体系规划的RBDC体系。该体系选用可定制流道的滚焊式直接冷却板。试验结果表明，该规划具有完成高能效与优异温度均匀性的潜力，为大规模储能体系的热办理供给了可行计划。Xian等人[26]针对集装箱式电池储能热办理体系提出了两种优化战略，以完成单簇内的流量均匀散布，将流量误差控制在约10%以内。第一种战略经过调整三级管道节流孔尺度来改变局部压降；第二种战略则经过改变二级管道分支结构规划来构建差异化流道。
多目标优化是处理具有抵触目标的杂乱工程问题的有用办法，在制冷体系规划[27]和提高换热器功率[28]、[29]中具有广泛使用。在BTMS范畴，该办法相同被使用于功能优化。Capasso等人[30]提出了一种综合考虑热办理、几许布局与动力功率的车用ESS集成优化计划。他们构建了车辆驱动体系与ESS的耦合模仿模型，选用多目标优化战略进行电池组规划。优化结果表明，在保持等效热功能的前提下，电池组体积与冷却功率需求明显下降，完成了紧凑性、能效与热安全的协同提高。Afzal等人[31]提出了一种新式多目标优化办法用于电池体系热办理，该办法将遗传算法(GA)与含糊逻辑、粒子群优化(PSO)与含糊逻辑相结合，构建了两种混合智能优化战略。优化目标包含平均努塞尔数、摩擦系数和最高电池温度。所提出的混合算法旨在寻求综合最优解，在允许温升规模内平衡高传热功率与低泵送能耗。Liang等[32]提出了一种可动态切换串联与并联模式的电动汽车集成热办理体系(ITMS)。该研讨将车辆功能指标——动态才能、安全性、续航路程和舒适性——作为多目标优化维度[36][37]。根据非分配排序遗传算法（NSGA-II）的多目标优化结构被建立，以确定ITMS的最佳运转战略和控制参数，从而完成整车热办理体系的协调高效运转。
与先前首要关注单个电池组的研讨不同，本研讨清晰处理了并联流路中制冷剂散布不均这一关键应战。比较传统空气和液体冷却体系，所提出的直接冷却体系在提高冷却功能、改善温度均匀性及下降能耗成本方面展现出全面优势。该研讨聚集于多电池组并联运转产生的核心问题，如制冷剂散布不均、组间热耦合效应及动态呼应迟滞现象。本文首要奉献包含：(1) 提出一种专为ESS规划的RBDC体系，经过简化物理模型并搭建试验装置进行模型验证；(2) 选取适宜决议计划变量优化RBDC热办理功能，并经过数学办法验证所选变量的有用性；（3）提出了一种集成署理建模与NSGA-II算法的优化结构：署理建模简化了杂乱物理模型，而NSGA-II算法在决议计划空间内用于辨认帕累托最优解，明显提高了优化功率。