Elektrikli bir aracın batarya soğutma sistemi tasarımı ve optimizasyonu

Abstract

Bu çalışmada, elektrikli araç bataryalarının daldırmalı soğutma performansı, yaygın olarak kullanılan iki farklı hücre kimyasına sahip batarya modülleri için incelenmiştir. Bu kapsamda, biri 24 adet 2.5 Ah kapasiteli 18650 LiNiMnCoO2 (NMC) hücresinden, diğeri 10 adet 6 Ah kapasiteli 32700 LiFePO4 (LFP) hücresinden oluşan iki modül, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) yöntemiyle simüle edilmiştir. Latin Hiperküp Örnekleme (LHS), Taguchi yöntemi ve manuel oluşturulan toplamda 44 farklı tasarım çok amaçlı optimizasyon çalışmasında, 4C deşarj oranı ve 0.008 kg/s soğutucu akışkan debisinde ortalama hücre sıcaklığı ile basınç düşüşünün birlikte her iki modül içinde en aza indirilmesi hedeflenmiştir. Optimum 18650 NMC modül tasarımı, temel tasarıma kıyasla ortalama hücre sıcaklığında 1,13 K’lık bir artış gösterirken, basınç düşüşünde %81,52 oranında azalma sağlamıştır. 32700 LFP modülünde ise ortalama hücre sıcaklığı 1,91 K artmış, ancak basınç düşüşü %88,32 oranında azaltılmıştır. Ayrıca, optimum 18650 NMC ile 32700 LFP modüllerinin aynı güç miktarında deşarj edilmeleri durumunda 32700 LFP modülünün soğutma sisteminin termal-akış performansının daha iyi olduğu gösterilmiştir. Ayrıca 32700 LFP modülü için, çeşitli deşarj oranı (1C–4C) ve debi (0.0001–0.008 kg/s) aralığında Batarya Termal Yönetim Sistem (BTYS) performansı HAD incelenmiş ve elde edilen verilerle eğitilen yapay sinir ağı (YSA) modeli ortalama sıcaklık tahmininde yüksek doğruluk (R > 0.99) sergilemiştir.

In this study, the immersion cooling performance of electric vehicle batteries is investigated for battery modules with two different cell chemistries that are widely used. For this purpose, two modules, one consisting of twenty-four 2.5 Ah capacity 18650 LiNiMnCoO2 (NMC) cells and the other consisting of ten 6 Ah capacity 32700 LiFePO4 (LFP) cells, are analyzed by Computational Fluid Dynamics (CFD) method. The multi-objective optimization study of a total of 44 different designs generated by Latin Hypercube Sampling (LHS), Taguchi method, and manually is aimed to simultaneously minimize the average cell temperature and pressure drop for both modules at 4C discharge rate and 0.008 kg/s coolant flow rate. The optimum 18650 NMC module design shows an increase of 1.13 K in average cell temperature compared to the basic design while providing a decrease of 81.52% in pressure drop. The average cell temperature in the 32700 LFP module increases by 1.91 K, but the pressure drop is reduced by 88.32%. Furthermore, the optimized 32700 LFP module demonstrates a more efficient thermal–flow performance under equal power discharge conditions than the 18650 NMC module, indicating a more effective cooling system design. Moreover, CFD-based evaluation of the BTMS performance for the 32700 LFP module under varying discharge rates (1C–4C) and flow rates (0.0001–0.008 kg/s) is conducted, and the ANN model trained with the simulation data acquires good predictive performance for average temperature estimation (R > 0.99).