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基于电化学-热耦合模型的动力电池逆向仿真建模与参数辨识
Published in 2024
为了便于终端用户更容易获取到电芯内部相关的电化学参数数据,本文通过逆向拆解的方法结合电化学-热耦合模型,采用有限元仿真分析和电化学参数优化试验的方式,验证了所获取参数的精确性,并通过参数辨识的方式考虑了bruggman系数,反应速率常数和固相扩散系数对动力电池充放电性能和温度的影响,将对标锂电池的电压、温度误差范围控制在3%以内。
采用多物理场耦合软件COMSOL Multiphysics建立一维电化学-三维热耦合模型,基于逆向拆解参数对单体电池的电压、温度进行对标工作,并基于此模型完成参数辨识,探究不同的电化学参数对电池性能的影响。基于Newman的多孔电极理论建立一维电化学模型,P2D模型采用一系列偏微分方程和代数方程组描述电池内部的锂离子的扩散与迁移、活性粒子表面电化学反应、欧姆定律以及电荷守恒等物理、化学现象。三维模型由传热模块组成,主要遵循能量守恒定量和牛顿冷却定律。
通过逆向拆解结合等效电路模型拟合的方法所获取的电化学参数可以更为精确的模拟出动力电池的充放电过程中电压、温度的变化情况,经验证,电压误差在50 mV以内,最大误差为1.38%,温度误差在1.5℃以内,在1.5C时最大误差为2.9%。
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