소개
빠르게 진화하는 전기 이동성 및 전기 고정 저장 시스템의 영역에서 효과적인 시스템 설계를 위해 정확한 배터리 모델을 갖는 것이 중요해졌습니다. 배터리 모델은 대체로 등가 회로 모델과 전기화학 모델의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.
- 등가 회로 모델은 저항, 커패시터, 전압원으로 구성된 전기 회로로 표현하여 배터리 내부에서 발생하는 복잡한 전기화학적 프로세스를 단순화합니다. 이 모델은 배터리 동작을 시뮬레이션하는 실용적이고 간단한 접근 방식을 제공하며 시스템 수준 시뮬레이션(예: 배터리 팩 시뮬레이션) 및 실시간 애플리케이션(예: 차량의 배터리 관리 시스템)에 널리 사용됩니다.
- 반면, 전기화학 모델 또는 P2D(Pseudo-Two-Dimensional) 모델은 배터리 내부에서 발생하는 복잡한 전기화학 프로세스를 더 깊이 파고든다. 리튬 이온 확산, 이동, 화학 반응과 같은 다양한 물리적 및 화학적 현상을 고려하여 배터리 성능을 보다 정확하게 표현한다. 전기화학 모델은 전극 반응 속도, 농도 구배, 온도 효과와 같은 요소를 고려하여 자세한 분석 및 연구 지향적 연구에 적합하다.
두 모델의 간략한 비교는 아래 표에 나와 있습니다. 등가 회로 모델은 단순성과 구현의 용이성을 제공하지만 리튬 플레이팅과 같은 배터리 동작의 모든 뉘앙스를 포착하지 못할 수 있습니다. 반대로 전기화학 모델은 보다 포괄적인 이해를 제공하지만 더 많은 계산 리소스와 자세한 입력 매개변수가 필요합니다.
이 글에서는 Simcenter Amesim 의 전기화학 모델에 초점을 맞춥니다 . 다음과 같은 다양한 중요한 배터리 동작에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 이 모델의 주요 기능을 알아보게 될 것입니다.
- 배터리 셀 내부의 전기화학적 공정
- 리튬 도금
- 노화
배터리 내부의 전기화학적 과정 시뮬레이션
그림 1은 배터리 P2D 전기화학 모델을 개략적으로 나타낸 것입니다. 활성 물질은 각 전극의 구형 입자로 표현됩니다. 각 전극은 여러 층으로 이산화되며, 각 층은 전해질과 접촉하는 입자 하나를 포함합니다. 각 입자도 여러 층으로 이산화됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 배터리 시스템 내의 다양한 요소(예: 활성 물질, 리튬 이온, 전해질)의 동작과 상호 작용을 자세히 이해할 수 있습니다. 이런 방식으로 배터리를 표현함으로써 모델은 입자 수준 현상의 복잡성을 포착하여 다양한 입자 표면의 리튬 이온 농도, 배터리의 다양한 요소에서의 전압 강하, 평균 양극 전위 등과 같은 배터리 내부 동작에 대한 포괄적인 분석에 기여할 수 있습니다. Simcenter Amesim은 또한 단일 입자 모델(SPMe)이라고 알려진 P2D 모델의 단순화된 버전을 제공하며, 이는 각 전극을 단일 입자로 표현하여 계산 복잡성을 줄입니다. 이 버전은 효과적인 시뮬레이션 정확도를 유지하면서 더 빠른 분석이 필요한 시나리오에 적합합니다.
그림 2는 Simcenter Amesim에서 P2D 모델을 사용하여 5Ah NMC/SiC 배터리 셀에 대한 일정 방전의 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. P2D 모델의 매개변수 값은 Chen et al. [2]의 작업에서 가져왔습니다. 이 모델은 셀 전압 외에도 각 전극 내의 오믹 및 운동 과전압, 전해질 리튬 농도, 전해질의 평균 확산 과전압을 포함한 다양한 내부 지표를 시뮬레이션할 수 있습니다.
여러 Simcenter Amesim P2D 모델을 상호 연결하여 셀의 1차 이산화를 수행할 수도 있습니다. 그림 3은 프리즘 셀에 대한 4×3 이산화를 사용한 이러한 예를 보여줍니다. 각 이산화 노드에는 로컬 온도를 계산하기 위한 열 용량과 결합된 P2D 모델이 있습니다. 전류 수집기도 저항을 사용하여 이산화합니다. 수천 개의 셀 메시를 사용한 자세한 CFD 시뮬레이션과 비교할 때 이 접근 방식은 빠른 시뮬레이션 결과를 얻고 Simcenter STAR-CCM+의 3D 셀 설계 기능 과 같은 CFD 소프트웨어에서 수행할 자세한 시뮬레이션 범위를 제한하는 데 도움이 됩니다 .
리튬 도금
리튬 도금은 부적절한 충전(예: 저온에서 빠른 충전) 중에 배터리의 음극에 금속 리튬이 침전되어 효율성이 떨어지고 안전 위험이 발생할 때 발생합니다. 빠른 충전은 전기 자동차 및 기타 배터리 기반 시스템(예: eVTOL, 배터리 고정 저장 시스템)의 중요한 사용 시나리오 중 하나이므로 모델 추정과 같은 기술을 사용하는 것이 리튬 도금을 이해하고 방지하는 데 중요합니다. Simcenter Amesim 전기화학 모델을 사용하면 모델의 내부 변수에 쉽게 액세스하여 리튬 도금 발생 위험을 감지할 수 있습니다. 이 변수는 음극 액체-고체 과전압입니다. 충전 중에 음극 액체-고체 과전압이 0V 아래로 떨어지면 리튬 도금이 발생할 수 있습니다. 그림 4는 두 가지 다른 온도에서 45 Ah NMC/C 배터리 셀에 대한 CCCV 충전 시뮬레이션 결과의 예를 보여줍니다. 결과에 따르면 10°C에서 충전이 끝날 무렵 음극 액체-고체 과전압이 0V 아래로 떨어지면 리튬 도금이 발생할 위험이 있습니다.
노화
Simcenter Amesim 배터리 전기화학 모델을 사용하면 SEI 층과 리튬 플레이팅의 성장과 같은 용량 손실을 유발하는 다양한 노화 메커니즘을 모델링하여 배터리 노화 거동을 시뮬레이션할 수도 있습니다. 그림 5는 두 가지 다른 온도에서 고에너지 NMC/C 셀에 대한 리튬 플레이팅으로 인한 용량 손실을 시뮬레이션하는 예를 보여줍니다.
결론
전기화학 모델 또는 P2D(가상 2차원) 모델은 Simcenter Amesim 릴리스 2410의 일부입니다. 이 릴리스의 다른 새로운 기능에 대해 알아보려면 릴리스 블로그를 확인하거나 이 블로그 의 내용을 자세히 읽고 Simcenter Amesim에서 시스템 시뮬레이션을 획기적으로 가속화하는 방법을 알아보세요.
참고문헌
1. Astaneh, M.; Andric, J.; Löfdahl, L.; Maggiolo, D.; Stopp, P.; Moghaddam, M.; Chapuis, M.; Ström, H. 광산 응용 분야에서 전기 자동차용 리튬 이온 배터리 팩 모델을 위한 교정 최적화 방법론. Energies 2020 , 13, 3532.
2. C.-H. Chen, FB Planella, K. O'Regan, D. Gastol, WD Widanage, E. Kendrick, "다중 스케일 리튬 이온 배터리 모델의 매개변수화를 위한 실험 기술 개발", J. Electrochem. Soc., vol. 167, no. 8, p. 080534, 2020년 1월
3. 데모 “전기화학 NMC-SiC 가상 2차원(P2D) 배터리 모델 비교”, Simcenter Amesim 도움말, V2410, 2024
4. 데모 “음극 과전압에 기반한 충전 전략 – 리튬 도금 감지”, Simcenter Amesim 도움말, V2410, 2024
5. 데모 “리튬 도금 모델링”, Simcenter Amesim 도움말, V2410, 2024
댓글 없음
댓글 쓰기