NEC锂电池产品分类
NEC锂电池考虑荷电状态均衡的液冷电池热管理系统建模与控制策略优化
锂离子电池的性能与安全性显著受温度影响。为维持电池温度处于最优区间，储能系统中高效的热管理系统（BTMS）至关重要。本研究针对大容量电池组放电过程中的荷电状态（SOC）不均衡与高热生成问题，设计了主动均衡系统以消除单体间SOC差异，在0.5C放电条件下使电池组可提取能量提升3.51%。本研究开发了考虑电热特性、温度分布及SOC差异的液冷BTMS模型与控制策略。通过多目标优化算法，在0.5C放电-冷却工况下获得三种热管理策略：最低温度策略实现了在平衡放电-冷却过程中达到30.8°C的最高温度maxΔT为2.9°C，最大ΔT达9.2°C。采用最小热梯度策略时，系统最高gradΔT最低温度为6.9°C，最高温度为2.2°C。gradΔT平衡热管理策略相较于最低温度策略，将最高温度降低了16.3%，冷却能耗减少了13.2%；同时较最小热梯度策略ΔT降低了13.8%。该策略在综合考虑能耗与温差的基础上，有效平衡了电池组整体温度与单体热梯度，从而保证了电池组良好的温度均匀性。grad by 16.3 % and cooling energy consumption by 13.2 % compared to the minimum temperature strategy, while lowering Tmax by 13.8 % compared to the minimum heat gradient strategy. This strategy effectively balances battery pack temperature and individual heat gradients, considering energy consumption and temperature differences, thus ensuring good temperature uniformity of the battery pack.
引言
随着大规模储能系统和电动汽车的发展，电池容量与能量密度的提升带来了散热困难、温度分布不均以及更高热失控风险等问题。锂离子电池性能具有显著的温度依赖性，其最佳工作温度范围为20–45°C。超出该温度范围将显著影响电池性能与寿命：高温会加速副反应与老化进程，而低温则会导致内阻增大，引发锂析出甚至枝晶生长和内部短路[[4], [5], [6]]。此外，电池组内单体电池间的温差必须控制在5°C以内[7]，以避免加剧锂析出和容量衰减。因此，保持均匀的温度分布对于电池性能与安全至关重要，这需要高效的电池热管理系统（BTMS）来实现精准温控。当前热管理技术包括风冷[8,9]、液冷[10,11]、相变材料冷却[12,13]以及热管冷却。由于冷却液具有高比热容和高导热系数，液冷技术呈现出显著高效性[14]。间接液冷方案因其安全性高、成本低且冷却效果优异而获得广泛应用。然而，液冷结构可能导致电池高度方向的温度不均匀性（即热梯度），该现象会随着冷却液温度的降低而加剧，进而影响电池组的安全运行。因此，在大容量电池的液冷BTMS设计中，热梯度因素需作为关键考量。
有效的热管理控制策略能够应对发热问题并优化系统性能。基于规则的策略[[15], [16], [17]]因其简单性和易实施性被广泛采用，但无法动态调整控制参数，导致性能下降。因此，基于优化的方法在热管理控制策略中日益得到应用。例如，Fan等人[18]提出了一种动态多目标控制方法，用于优化电池热管理系统（BTMS）的健康状态和系统能耗。Xie等人文献[19]应用模型预测控制(MPC)优化电池温度跟踪误差与冷却液流量。Wang等[20]将粒子群优化(PSO)与神经网络模型相结合，优化风冷式热管理系统，实现能耗降低41.19%。Karthik等[21]采用响应面法与多目标遗传算法(MOGA)优化液冷系统。Afzal等[22]运用布谷鸟搜索(CS)和人工蜂群(ABC)算法，分别对电池组热管理进行单目标和多性向优化。
当前关于电池均衡与控制策略的研究存在若干局限性。首先，大多数均衡策略集中于小容量电池，忽略了均衡过程中的发热与温度因素，缺乏针对大容量电池组且考虑温度因素的主动均衡策略。其次，热管理控制策略的优化目标较为局限，主要关注电池温度与电池组温差，对多重电池组性能指标及面向控制的模型考量不足。
本研究聚焦于由48个280Ah磷酸铁锂电池构成的大容量储能电池组，建立了均衡放电的电池热管理系统（BTMS）模型，并提出基于NSGA-II算法的控制策略优化方法。本文研究目标具体如下：
(1) 开发大容量储能电池组的主动均衡模型，以提升电池组SOC。
(2) 设计一种液冷BTMS模型，表征电池放电过程中的电热特性、温度不一致性、SOC不一致性及能耗特性。
(3) 采用多性向优化方法对冷却液入口温度进行优化，从而获得三种热管理控制策略。