電気自動車のバッテリー熱管理開発

本ブログ記事では、電気自動車における自動車用バッテリーシステムのモデリングプロセスについてご説明します。Modelon Impactによる開発段階を通じて、モデルの詳細を適合させ、熱管理システムソリューションのさまざまな側面を分析するために、構造化アプローチが使用されています。

熱管理開発の課題

電気自動車（EV）バッテリーの温度管理は、性能、経年劣化、安全性にとって極めて重要です。バッテリーパックの熱管理ソリューションの開発を担当するエンジニアとしては、以下の点が求められます。 

• 放熱に必要な熱損失量を特定し、さまざまな動作シナリオと周囲条件に対応する冷却システムのサイズを決定する。
• バッテリーセルの温度を指定された範囲内に維持するための熱設計の成功を検証する。
• BMS（バッテリー管理システム）の温度制御および監視ソフトウェアをテストする。
• バッテリーパックの熱的形状配置と熱暴走につながる可能性のあるシナリオに関連する温度の不均衡（「ホットスポット」）を予測する。
• 温度制約のある動的動作において電力を供給する能力を検証する。

これらの領域は、複数の物理領域（電気、熱、流体）と制御ソフトウェアにまたがる動的シミュレーションモデルを使用して解析することができます。これらすべての課題に対応し、すべての開発段階に対応する単一のモデルを作成することは、多くの場合不可能です。必要な詳細をすべて盛り込んだモデルは重くなりすぎ、利用可能なデータ量も激増してしまうからです。核となる課題のひとつは、モデル内のさまざまな詳細レベルを効果的に適応させ、管理することです。

熱管理システムソリューション

以下のセクションでは、Modelon Impactの構造化アプローチの概要を説明します。 このアプローチにより、モデルの詳細を適合させ、開発段階の異なる熱管理システムソリューションの複雑な解析を可能にします。

熱損失の予測

バッテリーパックの主な熱源は、バッテリーセルの内部抵抗（インピーダンス）によって失われる電気エネルギーです。セル温度が規定の範囲内に収まるようにするためには、このような蓄積された熱損失を管理する必要があります。バッテリーパックとその冷却システムの熱特性は、予想される熱損失に基づいてサイズ決定されます。

Modelon Impactを使用すれば、他の電力消費デバイスを含む車両システムの一部として、バッテリーパックの熱損失をシミュレーションすることができます。同じEVバッテリーモデルを、典型的なシナリオと極端なシナリオを表す複数の実験の一部として評価することができます。これらの実験は、開発プロセスのさまざまな段階で、モデルのさまざまなバリエーションの反復に対して再評価することができます。

利用可能なデータに応じて、電池セルモデルは拡張可能な等価回路モデルであり、詳細に適合させることができます。初期のシミュレーションでは、内部抵抗の静的近似値を使用することができます。利用可能なデータが増えるにつれて、インピーダンス・モデルの忠実度は、セルの充電状態や温度に依存する損失を伴う特定のセルの化学的ダイナミクスをより正確に捕らえるために拡張することができます。

図1：Modelon Impactによる、特定の車両ドライブサイクルに従った負荷がかかったバッテリーパックの熱損失のシミュレーション

温度ダイナミクス

バッテリーモデルの電気領域からの熱損失は，結果として生じる温度上昇を記述する熱領域コンポーネントと連成させることができます．この熱コンポーネントは、周囲温度による変動や、加熱および冷却のための強制的な外部熱流など、あらゆる温度ダイナミクスを取り込みます。

これにより、さまざまな環境条件下での電気自動車の動的な駆動サイクルに基づくバッテリー温度の変動を予測することができます。また、バッテリーの効率と性能の限界をより正確に推定することも、温度を電気力学と連動させることで可能になります。この連動は、熱損失やバッテリーの経年劣化などの他の動特性に影響を与える可能性があります。

図2：熱、電気、ソフトウェアのサブコンポーネントを結合したModelon Impactのバッテリーパックモデル 

セル間の不均衡 

バッテリーモデルのモジュール式熱コンポーネントは、単一の平均温度から、各セルと追加部品の温度を含む大規模な熱ネットワークモデルまで、忠実にスケーリングすることができます。多くの場合、単一の温度はパック内のすべてのセルに対して有効な近似となり、効率的なシミュレーション性能を提供します。しかし、場合によっては、パック内の個々のセル間の不均衡の可能性を考慮する必要があります。これにより、一部のセルが温度限界を超越する可能性のある問題のホットスポットにつながる可能性のあるシナリオを特定することができます。

製造公差（セルの内部抵抗など）に起因する不均衡は、セルパラメータを統計分布として定義し、確率的モンテカルロ法と大規模シミュレーションで研究することでモデル化できます。個々のセルの境界条件や位置の変化によって生じる熱的不均衡も、バッテリーパックの熱モデルに含めることができます。このような空間的な変化をバッテリーの熱モデルに含めることで、パック内の個々のセルの位置関係を把握することができます。

すべてのセル温度をモデルに含めると、計算時間が大幅に増加します。バッテリーモデルに100個のセル温度が含まれる場合、車両システム全体のシミュレーションには数分かかることがありますが、対応する一括モデルでは数秒しかかかりません。従って、シミュレーションのユースケースで必要とされるセルの離散化をスケールアップできる機能は貴重です。

図3：個々のセル温度の不均衡を考慮したシミュレーションと、集中モデルの結果の比較

バッテリーパックとモジュールの構造 

個々のセルの熱力学と不均衡を記述するために、エンジニアリングチームはセルの特性だけでなく、セル間の熱伝達とパック内の追加的な熱構造も考慮する必要があります。これには、電気端子、冷却プレート、非発熱部材、周囲の環境を介した熱伝導が含まれます。この追加的な熱質量と熱伝導率は、セルがどのように幾何学的に相対的に積み重ねられるかを考慮して、サーマルネットワークモデルに含めることができます。このような幾何学的側面により、問題となるホットスポットの研究や温度センサーの最適な配置が可能になります。

ユーザーは、電池パックの特定の熱設計のための熱ネットワークを表現するためにモデルをカスタマイズすることができます。モジュール構造により、同じセルの電気モデルで設計を比較することができます。設計が開発段階を経て進化するにつれて、詳細レベルを適合させることができます。

さらに、1つのセルをモジュラー・モデルとして表現することもできます。このモデルは、より大きなパックモデルの一部として使用される前に、集中モデルとして、あるいは、個々のセルの集合体として個別にパラメータ同定され、検証されます。特定の形状（角柱、円柱、パウチなど）のセル内の熱伝達をシミュレートするために、個々のセルをいくつかの要素に離散化することも可能です。

図4：詳細度の異なる熱モデルの例 

制御ソフトウェア（BMS） 

温度監視はバッテリー管理システム（BMS）ソフトウェアの重要な部分であり、指定された限度を超えないように能動的に制御します。下の図5では、バッテリーモデルにはこの制御ソフトウェアを表すコンポーネントが含まれています。これは温度センサー入力を介して温度モデルと接続し、システム内の他のソフトウェアコントローラと通信することができます。通信の例としては、以下のようなものがあります：

・ 液体冷却システムにさらなる冷却能力を要求する

・ 温度マージンに基づき、システム内の負荷に運転制限を報告する。

このソフトウェアコントローラの詳細は、モジュール方式で拡張することができます。初期の制御モデルは、大まかな制御戦略のMiL（Model-in-the-Loop）テストのためにModelon Impactに直接実装することができます。後の段階では、BMSソフトウェアの実際の実装を、SiL（Software-in-the-Loop）検証と物理的なバッテリーダイナミクスのモデルのためにFMI標準を介して統合することができます。

図5：外部信号バスを介してBMSソフトウェアが制御するアクティブ冷却機能付きバッテリーパック

液体の加熱と冷却  

熱管理ソリューションの性能を検証するには、バッテリーの放熱に通常使用される液冷システムを考慮することが重要です。バッテリーモデルは、Modelon Impactの流体モデリング用ライブラリを使用して構築した液冷回路、蒸気サイクル、および冷媒サイクルのモデルと組み合わせることができます。Modelon Impact 内でモデルを組み合わせることで、電気、熱、流体力学の完全なコ・シミュレーションが可能になり、これらすべての領域の相互作用に依存する動作限界を検証するためのソフトウェアも利用できます。これにより、電気システムの負荷シナリオを反映した動的境界条件によるバッテリー液冷システムの評価も可能になります。

図6：液冷回路と組み合わせた電熱電池パックモデル 

電気自動車用バッテリーシミュレーション   

自動車用バッテリーパックとそれに対応するEVの熱管理システムのモデリングとシミュレーションは、Modelon Impactで効率化できます。 モデルは、電気、熱、流体、ソフトウェアの各領域にまたがり、冷却システムの初期のサイジングから、後の開発段階での動作限界の最適化まで、幅広いエンジニアリングの課題に合わせて詳細に拡張することができます。

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