누군가가 배터리 시뮬레이션에 대해 생각하기 훨씬 전에 최초의 전기 자동차는 100kph(62mph)에 도달했고 1899년에 속도 세계 기록을 세웠습니다. 아이러니하게도, 그것은 바퀴가 달린 큰 포병 수류탄처럼 보였습니다. "la jamais contente"( "결코 행복하지 않은")라는 슬픈 이름을 가진이 폭발적인 자동차 디자인은 전기 이동성의 불쾌한 진실에 대한 상징으로 해석 될 수 있습니다 : 배터리의 범위와 전기적 성능이 높을수록 우발적 인 파괴시 폭발성이 높아집니다.
배터리에 발생할 수 있는 최악의 시나리오는 소위 열 폭주입니다. 그것은 매우 짧은 시간에 엄청난 양의 에너지를 방출하는 몇 가지 발열 반응을 설명합니다. 화재, 폭발, 그리고 결국 한때 전기 자동차였던 까맣게 녹은 덩어리. 이러한 치명적인 사건을 유발할 수 있는 메커니즘은 배터리 셀의 과열의 원인입니다.
배터리 안전은 장거리 운전을 위해 필수적으로 필요할까요?
좋은 소식은 LFP(리튬-철-인산염)와 같은 안전하고 환경 친화적인 셀 화학 물질이 있다는 것입니다. Na-ion(나트륨)은 CATL 또는 BYD와 같은 회사의 자동차 애플리케이션에도 올해 시장에 출시될 수 있습니다. 이러한 화학 물질을 사용하는 배터리는 못 침투와 같은 기계적 손상으로 인해 연소되기 시작하지 않습니다. 나쁜 소식은 안전한 대안의 에너지 밀도가 NMC (리튬-니켈-망간-코발트 산화물) 또는 NCA (리튬-니켈-코발트-알루미늄-산화물)와 같은 상위 자동차 부문의 화학 물질보다 훨씬 낮으며 적용 범위가 제한되는 자동차에 대한 적용이 제한됩니다. 순수 나트륨 배터리는 도심 이동성에 좋고 충분할 수 있지만 충전소가 몇 개 밖에 없는 국가에서 휴가를 보내기에는 올바른 선택이 아닙니다.
나트륨 배터리 셀을 더 높은 범위 및 성능 화학 셀을 가진 추가 배터리 셀과 혼합하는 것은 좋은 절충안이 될 수 있지만 NMC 또는 NCA와 같은 매우 높은 성능의 셀 화학을 가진 셀은 안전 문제를 다시 제기합니다. 그렇다면 배터리 안전은 장거리 운전을 위해 지불해야 하는 대가일까요?
설계 과정에서 안전 요구 사항을 고려하는 경우 고전력 배터리 화학의 경우에도 안전한 배터리 설계가 가능합니다. 이를 수행하는 가장 효율적인 방법은 실험 테스트와 결합 된 최신 배터리 시뮬레이션 기술의 조합입니다. 이것은 안전한 시간, 비용 및 가장 중요한 것입니다 : 생명을 구할 수 있습니다!
최신 배터리 개발의 시뮬레이션
시뮬레이션은 현대 배터리 설계 엔지니어링의 중추가 되었습니다. 시스템에 영향을 미치는 주요 매개 변수를 식별하고 최상의 설계를 선택하며 다양한 시스템 매개 변수의 최적 조정을 찾는 데 도움이됩니다. 성공의 열쇠는 설계 프로세스에서 적시에 올바른 배터리 시뮬레이션 기술을 효율적으로 조합하는 것입니다.
비용을 절감하고 가능한 한 시너지 효과를 사용하기 위해 자동차 산업에서는 다양한 셀 화학 물질을 포함할 수 있는 통합 배터리 셀 형식을 사용하는 추세가 있습니다. 셀은 다양한 배터리 팩 구성을 달성하기 위해 확장할 수 있는 모듈식 플랫폼에 통합되어 있습니다.
플랫폼 수준에서 이러한 효율적인 접근 방식에도 불구하고 배터리 설계 과정에서 지속적인 고전적인 실수가 있습니다.
배터리 테스트는 매우 비싸고 요청이 많기 때문에 열 폭주 테스트를 수행할 수 있는 테스트 시설에서 슬롯을 확보하기 어려울 수 있습니다. 또한 많은 엔지니어가 열 폭주를 시뮬레이션 하는 방법을 모르거나 이러한 배터리 시뮬레이션을 수행하기에 충분한 소프트웨어 도구가 부족합니다. 결과적으로 배터리 설계가 시작되고 열 차폐 또는 절연 폼과 같은 열 폭주 보호 재료에 대해 추측된 크기를 가진 CAD 부품 이상을 포함하는 경우가 많습니다. 열 폭주 시 압력과 뜨거운 가스를 방출하는 환기 시스템의 경우 CAD 엔지니어는 버스트 디스크를 나타내야 하는 원을 그리지만 크기가 충분하고 디스크 하나가 충분하면 그 시점에서 아무도 모릅니다. 서로 다른 팀이 동시에 시작하여 냉각 루프, 배터리 관리 시스템 또는 케이스와 같은 배터리 구성 요소를 개발합니다.
나쁜 놀라움은 타임 라인 후반에 첫 번째 열 폭주 테스트와 함께 제공됩니다 : 배터리가 공식적으로 요청 된 열 폭주 요구 사항을 충족하지 못하면 모든 팀의 모든 부품의 치수 측정을 처음부터 시작해야합니다. 당신이 고위 경영진에게 나쁜 소식을 전하기 위해 선택된 사람이라면 축하합니다!
이러한 늦은 놀라움을 피하기 위해 Simcenter STAR-CCM+는 전열 배터리 시뮬레이션과 열 폭주 시뮬레이션 간에 쉽게 전환할 수 있는 새로운 배터리 시뮬레이션 워크플로를 개발했습니다. 사용자는 단 하나의 배터리 시뮬레이션 모델에서 전기 성능, 배터리 냉각 루프, 열 폭주 보호 재료 및 환기 시스템에 대해 작업할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 개별 물리적 특성과 관련하여 다양한 셀 화학으로 배터리 플랫폼을 쉽게 확장할 수 있습니다.
심센터 STAR-CCM+의 열 폭주 시뮬레이션
배터리의 열 폭주는 다양한 물리적 현상의 혼합입니다. 세포가 일정량의 에너지를 받으면 여러 화학 산화 환원 반응이 일어나 많은 양의 열을 방출합니다. 셀 내부의 압력은 빠르게 증가하고 어느 시점에서 셀은 1000°C 이상에 도달할 수 있는 뜨거운 환기 가스를 배출합니다. 안전한 배터리 설계를 위해서는 이러한 모든 효과를 고려해야 합니다. Simcenter STAR-CCM+는 이를 모델링하기 위해 높은 정확도의 간단한 접근 방식을 제공합니다.
간단히 말해서 작동 방식은 다음과 같습니다.
방출 된 열은 2 가지 메커니즘으로 나뉩니다.
- 배출 가스에서 방출되는 열
- 고체 전지 부품에서 방출되는 열
배터리 시뮬레이션을 위한 입력 값은 소위 가속 속도 열량계("ARC") 테스트에서 단일 배터리 셀로 수행된 실험에서 비롯됩니다. 두 개의 테이블로 구성됩니다.
열 방출 및 등가 회로 모델을 사용자 정의 배터리 셀에 결합
Simcenter STAR-CCM+의 배터리 시뮬레이션 모듈 워크플로의 새로운 기능은 열 폭주 중에 셀의 고체 부분에서 방출되는 열을 설명하는 열 폭주 열 방출 모델입니다. 등가 회로 배터리 모델(= Simcenter STAR-CCM+의 "RCR 모델")에 추가할 수 있습니다.
열 방출 모델은 솔리드 셀 부품의 셀 온도[K]와 열 속도[W]를 입력 매개변수로 포함하는 테이블을 기반으로 합니다. 데이터는 가속 속도 열량계("ARC"-) 테스트에서 가져오거나 라이브러리에서 사용할 수 있는 가장 일반적인 셀 화학 ARC 테스트 데이터가 있는 소프트웨어 Simcenter Amesim으로 결정할 수 있으며 배터리 모양과 용량에 따라 값을 조정할 수 있습니다. 열 방출은 배터리 모델을 포함하는 연속체가 있는 영역의 모든 부분에 대해 자동으로 활성화됩니다. 열 방출의 활성화는 사용자에 의해, 예를 들어 배터리 셀 스택의 지정된 온도에 의해 지정될 수 있다.
이 쉬운 설정을 통해 사용자는 열 폭주 안전 측면을 1단계부터 배터리 설계에 통합할 수 있습니다. 형상을 파라미터화하고, 지능형 설계 탐색을 수행하고, 다양한 전기 및 열 폭주 모델 간에 쉽게 전환할 수 있는 기능을 갖춘 Simcenter STAR-CCM+는 다양한 셀 화학으로 최신 배터리 플랫폼을 설계 및 확장하고 열 관리 및 안전 구성 요소를 최적화하는 데 이상적인 도구입니다.
동일한 배터리 플랫폼을 사용하여 서로 다른 배터리를 구성함으로써 고객이 얻을 수 있는 동일한 시너지 효과를 통해 Simcenter STAR-CCM+는 사용자가 파라메트릭 모델을 사용할 수 있도록 합니다.
최적의 배터리 설계를 위한 포괄적인 시뮬레이션 접근 방식
배터리 시스템의 설계 프로세스에는 다양한 배터리 시뮬레이션 방법의 도구 상자가 필요합니다. 스펙트럼은 시스템 수준의 빠른 1D 배터리 시뮬레이션부터 구성 요소 수준의 정확한 3D CFD 시뮬레이션, 마지막으로 두 세계의 장점을 결합한 기술, 즉 소위 ROMS(축소 차수 모델)에 이르기까지 다양합니다. 후자는 3D 모델의 정확도와 시스템 시뮬레이션 모델의 속도를 결합합니다. 다음 예에서는 안전한 배터리 팩을 설계하기 위해 다양한 시뮬레이션 기술을 시연합니다.
우리가 단일 배터리 플랫폼을 기반으로 다양한 차량을 개발하려는 미래 회사의 3D 시뮬레이션 엔지니어라고 상상해 보겠습니다. 차량은 자율 주행하며 대중 교통 및 배달 서비스에 사용됩니다. 우리가 개발해야 할 차량은 대도시 내에서 운행되는 소형 버스입니다. 버스는 충분한 범위와 높은 안전성을 가져야 하며 고속 충전 절차로 신속하게 충전해야 합니다. 개발을 위해 3D 시뮬레이션 팀은 1D 시스템 시뮬레이션 팀과 긴밀히 협력하고 있습니다. 사용되는 소프트웨어 툴은 3D 시뮬레이션을 위한 Simcenter STAR-CCM+와 1D 시스템 시뮬레이션을 위한 Simcenter Amesim입니다.
1D 시스템 시뮬레이션을 이용한 배터리 팩 개념 설계
첫 번째 단계에서는 시스템 시뮬레이션 팀의 동료들이 범위 및 성능 요구 사항과 관련하여 다양한 셀 화학을 분석하고 Simcenter Amesim에서 첫 번째 노화 배터리 시뮬레이션을 수행했습니다. 일반 배터리 팩 모델을 사용하여 첫 번째 배터리 아키텍처를 개발하고 배터리 냉각 시스템에 대한 첫 번째 개념을 만들었습니다(소스에서 영감을 받은 배터리 아키텍처 및 기본 셀 데이터).
| 건축학 | 400 볼트 |
| 공칭 배터리 용량 | 33.2 킬로와트 |
| 사용 가능한 배터리 용량 | 27.2 킬로와트 |
| 팩 레이아웃 | 96S1P (직렬 연결된 8S12P 모듈 1개) |
| 리튬 이온 셀의 수 | 96 |
| 정격 셀 전압 | 3.7 V |
| 셀당 용량 | 94 아 |
| 세포 화학 | NCM333 |
전산 유체 역학 시뮬레이션을 사용한 상세한 배터리 설계
이러한 기본 배터리 개념을 고려할 때 3D 배터리 시뮬레이션 팀의 과제는 고속 충전 중 열 폭주 및 열 관리와 관련하여 안전한 배터리 설계를 보장하는 것입니다.
1부: 안전 제일 – 열 폭주를 제어하는 방법
열 폭주 안전에 대한 전략과 요구 사항은 응용 분야와 산업 부문에 따라 다릅니다. 발열 반응을 시작하는 데 필요한 양의 에너지를 받은 경우 배터리 셀이 타는 것을 막는 것은 거의 불가능합니다. 방지해야 할 가장 중요한 것은 배터리 셀이 열 폭주로 들어가는 빠른 연쇄 반응입니다. 이것은 배터리 케이스가 승객을 해치지 않고 안전하게 방출할 수 있도록 너무 많은 열과 압력을 생성합니다.
더 나은 전략은 배터리 셀 사이의 열 폭주 확산을 늦추어 배터리 팩에 포함 된 에너지가 한 번에 방출되지 않고 각 셀에 대해 소량으로 충분한 시간을 들여 단계적으로 방출되도록 하는 것입니다. 효율적인 가스 방출을 위한 우수한 배터리 환기 시스템과 강력한 내열성 배터리 케이스와 함께 위험을 최소화하고 승객을 절약할 수 있습니다.
전파의 확산을 늦추는 것은 고온에 견딜 수 있도록 특별히 설계된 단열재 (열 실드)로 실현 될 수 있습니다. 우리는 열 차폐 공급 업체와 연락하여 3mm, 1mm 및 3mm의 6 가지 두께로 제공하는 제품을 제안합니다.
열 실드의 두께는 배터리의 전체 크기와 y 방향의 냉각 시스템에 큰 영향을 미칩니다. 최상의 옵션을 평가하기 위해 Simcenter STAR-CCM+를 사용하여 열 차폐 두께에 따라 모든 부품을 확장 또는 축소하는 전체 파라메트릭 배터리 지오메트리를 설정합니다.
시간 효율성을 높이기 위해 열 폭주 거동은 주변 공기와 함께 단일 모듈에서 분석됩니다. 셀 상단과 배터리 케이스 덮개 사이의 간격은 뜨거운 배출 가스의 반사를 고려하여 정확하게 모델링되었습니다.
벤팅을 포함하여 열 차폐 두께 3mm, 1mm 및 3mm에 대해 6개의 열 폭주 시뮬레이션을 수행하고 단일 셀의 전파 사이의 시간을 분석합니다. 모듈이 파라메트릭이므로 열 폭주 모델을 한 번 설정하고 STAR-CCM+의 설계 연구 관리자를 사용하여 다른 지오메트리에 대해 동일한 모델 설정을 적용할 수 있습니다.
- 열 폭주 안전에 대한 요구 사항은 산업 분야에 따라 다르며 일반화할 수 없습니다.
- 이 가상의 시나리오에서는 셀의 80% 이상에 대해 단일 셀 전파 사이의 시간이 20초 이상인 경우 배터리 팩이 안전한 것으로 간주된다고 가정합니다.
- 2개 이상의 셀 전파 사이의 시간이 해당 값보다 낮은 온도 플롯 내부의 영역은 임계 영역으로 명명된 다음과 같습니다.
- 전파 중에 모듈에 1개 이상의 임계 영역이 표시되면 안전하지 않은 것으로 간주됩니다.
- 또한 첫 번째 세포 전파와 마지막 세포 전파 사이에 최소 15분의 시간이 필요합니다.
- 이것은 예일 뿐이지만 파라메트릭 워크플로우를 보여주기 때문에 요구 사항을 특정 사례에 맞게 조정할 수 있습니다.
여기서 중요한 정보는 전파 사이의 시간이 너무 적은 셀과 열 폭주에 들어가는 모듈의 첫 번째와 마지막 셀 사이의 최대 시간과 물론 최대 온도를 식별하는 것입니다. 세포 뚜껑의 온도도 녹지 않는지 확인하는 데 중요하지만 이 연구에는 포함되지 않았습니다. 이 예에서는 전파 속도에 초점을 맞추고 고온으로 인한 용융 부품을 포함한 심층 분석이 다른 데모에서 표시됩니다.
열 차폐 두께가 1mm인 배터리 모듈의 경우 단일 셀 전파 사이의 시간이 너무 짧은 2개의 중요 영역을 식별할 수 있습니다. 3mm 히트 실드 두께로 셀 쌍 사이의 전파 시간 델타가 짧은 3개의 임계 영역이 존재합니다. 마지막으로 히트 실드 두께가 6mm인 모듈이 가장 안전한 설계입니다! 많은 도움이 됩니다! 6mm 두께의 히트 실드가있는 설정의 경우 두 셀 간의 시간 차이가 7 초 인 임계 영역이 하나만 남았습니다. 나머지 셀은 그 사이에 충분한 시간을 두고 전파되어 전체적으로 가장 긴 열 폭주 시간을 초래하므로 설계가 안전한 것으로 간주될 수 있습니다!
파트 2: 빠른 충전 및 냉각 유지 – 열 관리 시스템 설계
열 폭주 안전 분석 후 파라메트릭 배터리는 열 차폐 두께에 따라 확장되고 열 관리 시스템으로 설계를 계속할 수 있습니다. 전술한 바와 같이, 과열은 셀을 열 폭주로 촉발할 수 있으며 배터리 셀의 작동 온도 또한 수명 및 성능에 큰 영향을 미칩니다.
냉각 시스템을 포함한 3D CFD 배터리 시뮬레이션을 통해 사용자는 설계 프로세스 초기에 핫 스팟과 콜드 스폿을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 나중에 실험 테스트를 위해 온도 센서를 배치하거나 노화 분석에 중요한 셀의 최대 온도 구배에 대한 정보를 얻는 데 사용할 수 있습니다. 액체 냉각 시스템의 해석을 위해 열 폭주 시뮬레이션을 위해 수행된 것처럼 배터리 모듈 내부의 공기를 시뮬레이션할 필요가 없습니다. 냉각 유체를 시뮬레이션하고 대류 경계 조건의 형태로 배터리 내부의 고체 부품과 공기 사이의 열 전달 계수를 정의하는 것으로 충분합니다.
모든 전기 자동차와 마찬가지로 소형 시내 버스에서 가장 어려운 절차는 고속 충전 작업입니다. 여기서 가장 높은 전류가 발생하고 냉각 성능이 가장 중요합니다. 버스의 충전 요구 사항은 다음과 같습니다.
| 충전 프로필 | 정전류 – 정전압 (CC-CV) |
| 정전류 위상 | 141A = 1.5C 충전 |
| 정전압 위상 | 셀당 4.2V |
| 충전 시간 | < 40 분 |
배터리의 전열 동작을 시뮬레이션하기 위해 2개의 RC 요소가 있는 등가 회로 모델이 사용됩니다. 이전에 열 폭주 시뮬레이션에 사용되었던 열 폭주 열 방출 모델과 같은 사용자 정의 배터리 셀의 일부입니다.
복잡한 전기 절차는 Simcenter STAR-CCM+ 내부의 회로 편집기를 사용하여 가장 잘 모델링할 수 있습니다. 여기에는 대부분의 작업을 실현할 수 있는 전기 부품의 도구 상자가 포함되어 있습니다.
정전류 정전압 충전 절차의 경우 다음 회로 아키텍처가 사용됩니다.
- 회로는 8 개의 병렬 분기와 결합 된 직렬 연결의 2 개 모듈로 구성됩니다.
- 분기 1: 충전 절차의 정전류 위상을 모델링합니다.
- 분기 2: 충전 절차의 정전압 위상을 모델링합니다.
당면한 연구를 위해 다음 냉각 시스템 매개 변수가 분석됩니다.
| 입구 질량 유량 / [kg / s] | 입구 온도 [°C] | |
| 배터리 시뮬레이션 1 | 0.05 | 15 |
| 배터리 시뮬레이션 2 | 0.05 | 18 |
| 배터리 시뮬레이션 3 | 0.05 | 21 |
| 배터리 시뮬레이션 4 | 0.025 | 18 |
| 배터리 시뮬레이션 5 | 0.075 | 18 |
| 배터리 시뮬레이션 6 | 0.1 | 18 |
계산 속도를 높이기 위해 설계 연구 관리자의 설계 스윕 작업이 사용되었습니다. Simcenter STAR-CCM+ 주문형 전원 라이센스를 사용하는 경우 6개의 배터리 시뮬레이션을 병렬로 실행할 수 있습니다.
| 메쉬 크기 | 14,457,139개 셀 |
| 사용된 하드웨어 | 각각 4개의 CPU 코어가 있는 노드 40개 |
| 시뮬레이션된 시간 | 2225초(~0.6시간) |
| 배터리 시뮬레이션 런타임 | 3.9시간 |
분석된 모든 경계 조건에서 0.05의 질량 유량과 21°C의 입구 유체 입구 온도의 조합은 셀을 24°C에서 27°C 사이의 최적 온도 범위로 유지하는 최상의 결과를 보여주었습니다.
마지막으로 배터리 설계가 완료되었습니다. 배터리는 열 폭주 시 충분한 수동 보호 기능을 갖추고 있습니다. 고속 충전 절차는 배터리가 제 시간에 충전되고 냉각 시스템 매개변수가 모든 배터리 셀을 필요한 온도 범위로 유지하도록 설정되도록 모델링 되었습니다.
배터리 시뮬레이션 속도를 높이는 동시에 차수 감소 모델 ROM으로 정확도 유지
전기 자동차의 추가 개발을 위해서는 배터리가 환경 제어 시스템과 같은 다른 부품과 상호 작용하는 방식을 예측하는 것이 중요합니다. Simcenter는 3D 배터리 시뮬레이션의 높은 정확도와 시스템 시뮬레이션의 속도를 결합한 새로운 유형의 차수 축소 모델을 제공합니다. 온도 예측을 위한 신경망 모델과 시스템 등가 회로 모델 간의 하이브리드 입니다.
Simcenter ROM 빌더로 생성 된 신경망은 배터리 셀 온도를 예측할 수 있는 훈련 데이터가 필요합니다. 이 경우 냉각 시스템 매개 변수를 결정하는 데 사용 된 3 개의 배터리 시뮬레이션이 훈련을 위한 입력으로 제공되었습니다.
다음 플롯에서 볼 수 있듯이 축소 된 차수 모델은 셀 스택의 온도를 매우 잘 예측하고 3D 모델과 거의 동일한 결과를 보여줍니다. 여기서 가장 큰 장점은 필요한 시간입니다. 3D 모델은 3초의 고속 충전 주기의 배터리 시뮬레이션에 92.2225시간이 필요하지만 신경망 모델은 단 0.04초 만에 동일한 작업을 수행할 수 있습니다! 이를 통해 SIL(Software in the Loop) 및 HIL(Hardware in the Loop) 모델에서 배터리 모델을 사용할 수 있으며 사용자는 배터리의 전체 시스템 모델에 이를 통합할 수 있습니다.
안전과 장거리 전기차 간의 절충 극복 : Simcenter를 사용해보세요.
배터리 설계를 위한 Simcenter 솔루션을 통해 엔지니어는 배터리의 전기적 성능과 그에 따른 전기 자동차의 범위를 높이는 동시에 개발 비용을 통제하면서 글로벌 안전 규정을 준수하는 배터리 설계를 보장할 수 있습니다. 결과적으로 디지털 트윈이 배치됨에 따라 전기 자동차는 "la jamais contente"( "결코 행복하지 않은 것")가 한때 그랬던 바퀴 달린 큰 포병 수류탄이 될 수 없습니다.
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