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1. 研究背景
为了解决这一实际问题，许多已有研究使用简单的电池模型和仿真来监控和预测整个锂离子电池单体、模块或电池组系统的热行为。然而，为了减少计算时间并使用最少的内存资源，大多数这些模型与热模型以集总结构耦合在一起，这无法反映锂离子电池单体的实际内部结构。因此，传统的集总模型在预测单体内部的最高温度时表现出局限性，尤其是在高温等苛刻条件下。极端条件（例如高充放电速率和极高的外部温度）可能会导致由于系统内部设计引发的极端热行为，因此需要更精确的仿真方法。
大邱庆北科学技术院Yong Min Lee团队通过构建基于微观结构的数字孪生模型，将三种计算物理模型（P2D电化学模型，3D电流分布模型和3D热模型）耦合在一起，并提供实时反馈。此外，为了提高模型的可靠性，作者拆解了8.8 Ah的锂离子软包电池，以保留其内部结构设计和电化学参数。除了仿真之外，作者设计、制造并评估了一个由五个软包电池串联组成的18.5 V/8.8 Ah模组，该模组专门开发用于无人铁路车辆，尤其是应对隧道或地下火灾事故。最后，从实际角度出发，通过将两种铁路电流模式（Mikuni和Katsuyama模式）应用于该模块，验证了模型的准确性。
以上研究成果发表在交通与运载领域的顶级SCI期刊——国际交通电动化杂志eTransportation上，题为“Microstructure-based digital twin thermo-electrochemical modeling of LIBs at the cell-to-module scale”。
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2. 热电耦合模型建模
电池单体的电热耦合模型由P2D电化学模型、3D电流分布模型和3D热模型三个子模块耦合而成，如图1所示，其具体公式如表1所示。其中，模型的尺寸参数通过拆解电池测量获得，电池的电化学特性参数通过半电池充放电实验获得，通过恒电流间歇滴定技术法（GITT）测量了扩散系数和交换电流密度。
图1 电池单体热电耦合模型
在实际应用中，为了满足无人铁路车辆所需的功率，五个8.8 Ah电池以串联方式连接。因此，进一步将电池单体的热电耦合模型扩展到模组中，如图2所示。
图2 电池模组热电耦合模型
3. 模型结果验证
为了验证建立数字孪生电热耦合模型的准确性，将模型仿真结果与实验结果进行对比。电池单体模型输出的温度和电压与实验结果对比如图3所示，可见模型可以很好的仿真电池的电性能和热性能。
图4 电池模组模型结果和实验结果对比
为了进一步验证所建立的数字孪生模型的优越性，将其与传统的集总参数模型进行对比，如图5所示。数字孪生模型可以准确地刻画电池内部的温度分布和不均匀性。进一步将建立的模型应用在实际工况中，其结果如图6所示。
图5 数字孪生模型和集总参数模型对比
图6 电池模组热电耦合模型在实际工况下的应用
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4. 总结
本文成功开发了一种基于微观结构的数字孪生电池热电耦合模型，该模型反映了电池的内部结构。模型能够精确模拟电池模组（8.8 Ah/18.5 V，五个电池串联）的电化学和热行为，即使在不同的放电倍率（0.1、0.5、1、3和5C）下，电压曲线的精度也很高。当该模型在10C放电等极端条件下与传统的集总参数模型进行比较时，数字孪生模型模拟出更高的最高温度（TDT, max/TL, max = 137.2 °C/123.9 °C），这表明集总参数模型可能无法准确预测热失控（TR）情况。此外，由于该模块最初设计为无人铁路车辆的电源，我们从实际应用的角度使用两种不同的铁路驾驶模式对模型进行了测试。数字孪生模型预测的最高温度高于集总参数模型，强调了在模型中引入电池内部结构细节的重要性。这项研究为未来优化电池热管理和确保先进储能系统的安全性方面奠定了基础。
文章信息
Siyoung Park, Hyobin Lee, Seungyeop Choi, et al. Microstructure-based digital twin thermo-electrochemical modeling of LIBs at the cell-to-module scale. eTransportation, Volume 22, 2024, 100370.
国际交通电动化杂志
eTransportation
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