锯齿形微通道液冷电池储能系统热管理性能的数值研究

2026-06-04 20:20:13

选用钠离子电池(SIB)的大规模电池储能体系(BESS)日益受到重视，但由于SIBs较低的能量密度导致其需求紧凑结构和优异热功能，然后面对独特的热办理应战。为处理这一问题，本研讨提出了一种新式对称双蛇形(SDS)液冷板(LCP)，其配备锯齿状微通道以满意上述需求。经过树立CFD模型，对传热强化机制进行了评价。数值结果标明，SDS规划在不同环境条件下完结了更均匀的流量散布和电池表面温度均匀性提高，使冷却效率系数（与传统U型和单蛇形流道布局比较，其压降分别降低了330.2%和661.2%。此外，为弥合数值模仿与实际使用之间的鸿沟，本研讨构建了基于XGBoost的电池办理体系（BMS）署理模型。结合沙普利加和解说（SHAP）剖析，该模型揭示了进口流速与冷却功能之间的非线性联系，为拟定节能运行操控战略供给了科学依据。本工作验证了扰流式流道构型在大尺度钠离子电池中的有效性，并为其智能热办理供给了数据驱动结构，为未来电池储能体系（BESS）的热办理规划供给了重要参阅。w) by 330.2% and 661.2% compared to conventional U-shaped and single-serpentine layouts, respectively. Furthermore, to bridge the gap between numerical simulation and real-time application, an XGBoost-based surrogate model is constructed for the battery management system (BMS). Coupled with Shapley additive explanations (SHAP) analysis, the model uncovers the non-linear relationship between inlet flow rate and cooling performance, providing a scientific basis for formulating energy-efficient operational control strategies. This work validates the efficacy of flow-disrupting channel geometries for large-format SIBs and offers a data-driven framework for their intelligent thermal control, offering valuable insights for designing BTMS for future BESS.

导言

全球动力结构的快速转型加快了可再生动力（尤其是太阳能与风能）的安置进程。为应对这些动力固有的间歇性问题，电池储能体系（BESS）已成为电网安稳与动力供应调控不可或缺的处理计划[[1], [2], [3]]。尽管锂离子电池（LIBs）长时间主导该领域，但由于钠资源的储量丰厚与成本优势，钠离子电池（SIBs）正作为大规模储能的有力替代计划锋芒毕露[4,5]。但是，基于钠离子电池（SIB）体系的热办理面对着与锂离子电池（LIB）天壤之别的物理应战。与锂离子电池比较，钠离子电池通常体现出更低的质量能量密度和体积能量密度。因此，为完结同等容量，SIB单体电池需求明显更大的物理尺度，导致电池包具有更大的几许占地面积[6]。这种几许约束不可避免地延长了电池热办理体系（BTMS）内冷却剂流道的长度。在传统的直型微通道中，热边界层会沿着这些延长的活动方向持续增厚，导致下游传热才干急剧恶化。该现象加剧了流向温度梯度，使得大尺度SIB电池包比紧凑型LIB模组更难保持温度均匀性。
液体冷却，尤其是选用微通道冷板（LCPs）的技术，因其高热传导效率被广泛认可[[7], [8], [9]]。最新研讨标明微通道在提高温度均匀性方面具有潜力[10]。黄等人[11]提出了一种流线型微通道规划以增强冷板功能，证明该创新构型可降低活动阻力并使热交换器效率提高高达44.52%。Amalesh等人[12]经过数值模仿研讨了七种新式微通道冷板规划与传统直通道布局在冷却五个45Ah棱柱形锂离子电池（以3C倍率放电）时的热力学与水力学功能。研讨结果标明，一切新式规划均优于传统结构，且满意基本冷却要求。Lai等[13]提出了一种集成特斯拉阀微通道的层间电池热办理体系（BTMS），并利用耦合电池模型剖析了冷板安置与通道参数的影响。他们得出结论：在210A（2C倍率）的放电电流下，正向Tesla阀微通道比直型微通道具有更高效率。Chen等[14]为32单体电池组规划了平行微通道冷板以降低温度差异，并进行了数值评价。进一步提出的出口方位可调对称双向流结构，使电池组内部温差和体系能耗分别降低77%与82%。但是，现有规划大多针对电动汽车的动力电池模块（通常为锂离子电池），其运行时的空间约束条件与热负荷特性与固定式电池储能体系存在明显差异。%% 近期已有若干研讨开始探究专为电池储能体系规划的冷板计划。表1汇总了多项详细规划及其要害特征参数，这些研讨标明液冷板结构与排布方式的差异会明显影响体系冷却功能。%% 显然，微通道液冷板作为电池储能体系热办理的一种潜在处理计划，其归纳功能体现值得进一步深入研讨。
显然，目前专门针对SIB电池组大规模、长流道特性所引发的液压与热办理应战的研讨明显缺乏。为克服长SIB冷却通道固有的边界层增厚问题，需求选用被动式活动扰动技术。本研讨提出了一种新式对称双蛇形(SDS)液态冷却板，其创新性地选用了锯齿状微通道结构。与滑润直通道不同，这种锯齿状结构旨在发生周期性压力扰动并构成二次流（涡流）。这些流体动力学机制能持续破坏热边界层，促进中心冷却剂与近壁流体的混合，然后即使在长流道条件下也能提高对流传热系数。
另一方面，近期越来越多的文献开始重视经过署理模型优化冷板结构。基于人工神经网络（ANN）的建模办法已被频繁用于处理此类问题[20]，但是这些数据驱动模型通常需求大量数据集才干完结高保真度。集成学习办法经过整合多个模型来提高预测精度，在保持高精确度的一起，往往能在较小样本量下体现出色。XGBoost（极限梯度提高算法）是一种可扩展的树增强体系，可以以最小核算资源处理现实世界问题[21]。该算法已逐步被使用于BTMS冷却功能研讨的署理建模中。例如，Lyu等[22]选用基于XGBoost的署理模型优化了五电池组BTMS结构，仅需2毫秒即可完结核算。此外，电池储能体系的高效热办理不仅需求优化的几许规划，还需具有响应多变环境条件的智能运行战略。尽管核算流体力学（CFD）模仿具有高精度，但其核算成本过高难以满意实时操控需求。为弥补这一缺乏，本研讨选用XGBoost算法开发了署理模型。与从前主要将署理模型用于几许优化的研讨[[23], [24], [25], [26], [27]]不同，本研讨旨在构建一个低核算成本的体系"数字孪生体"。该模型可以映射环境变量与热功能之间复杂的非线性联系，然后在实际操作中拟定快速、节能的冷却液流量操控战略。
本工作旨在研讨具有锯齿状微通道的SDS LCP使用于大规模SIB储能体系的热办理功能。树立了BTMS三维暖流耦合模型，并开发验证了电池非均匀产热模型。经过数值模仿比照剖析了SDS规划计划与传统U型、蛇形布局的活动与传热特性，选用实验规划(DoE)办法研讨了冷却液流速、环境温度与进口温度的多参数耦合影响。随后，为有效研讨电池热办理体系（BTMS）的热特性，本研讨构建了一个基于XGBoost的署理模型，经过小样本完结快速评价，并选用留一法穿插验证（LOOCV）进行数据预处理，以在有限数据集条件下提高预测精度。该署理模型经过训练可预测热办理功能并解析因素重要性，一起评价各输入变量的影响程度。研讨结果标明，该模型结构可以对电池办理进行动态响应与确诊。