JP2016031628A - Battery pack-related temperature prediction method and battery pack-related temperature prediction apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電池パックに内蔵された複数の電池セルの表面温度や内部温度,電池パックの外表面の温度や内表面の温度など、電池パックに関する温度を予測する方法及び装置に関する。 The present invention relates to a method and an apparatus for predicting a temperature related to a battery pack, such as a surface temperature and an internal temperature of a plurality of battery cells incorporated in the battery pack, and a temperature of an outer surface and an inner surface of the battery pack.
従来、工業製品の設計開発段階において、コンピュータシミュレーションを用いて完成品を構成する部品の温度を予測することが行われている。例えば特許文献1には、排気が流通する排気管と、この排気管の周囲に空間を隔てて配設された遮熱板とを備えた排気系モデルを用いて、排気管の温度分布を定常解析により予測する方法が開示されている。
Conventionally, in the design and development stage of industrial products, the temperature of parts constituting a finished product is predicted using computer simulation. For example,
また、特許文献2には、例えば空冷方式のバッテリの温度を推定する方法が開示されている。この方法では、空気(流体)とバッテリ(固体)とをそれぞれ複数のセルに分割した流体モデルと固体モデルとを生成し、流体モデルを定常解析によって解析し、この解析で得たデータに基づいて固体モデルを非定常解析によって解析して、最終的に固体の温度を推定している。
このように図面段階で部品の温度分布を推定することにより、部品の温度を考慮した設計を行うことが可能となり、製品寸法やレイアウト,材料特性などの最適化が容易となる。
As described above, by estimating the temperature distribution of a part at the drawing stage, it is possible to perform design in consideration of the temperature of the part, and optimization of product dimensions, layout, material characteristics, and the like is facilitated.
しかしながら、上記の特許文献1の技術では定常解析の手法に基づく計算を行っているため、定常走行時の安定温度しか予測できず、非定常現象を生じる部品の温度予測には適用できない。また、上記の特許文献2の技術は、空気のような流体によって冷却される固体の温度を推定するものである。そのため、固体の内部にさらに固体と流体とが存在するもの(例えば、複数の電池セルを内蔵した電池パック)であって、内部の固体の温度を予測するためには、特許文献2の技術に更なる改良が必要となる。
However, since the technique of the above-mentioned
ここで、電池パックに内蔵された複数の電池セルが熱暴走した場合について検討する。熱暴走とは、例えばある電池セルに内部短絡が生じて発熱し、この発熱がさらに他の電池セルの発熱を引き起こして、複数の電池セルが次々と異常発熱していく現象である。電池セルの熱暴走時には、電池パック内において急激な温度上昇が発生するとともに、電池セルからの高速のガス噴流が発生するため、複数の電池セルの温度変化や電池パック全体の温度変化は、長時間に亘って非定常状態となる。このように、電池パックに内蔵された電池セルの急激な温度変化や高速のガス噴流が発生するような非定常性の強い複雑な状況では、上記の特許文献2の推定方法は採用できない。
Here, a case where a plurality of battery cells built in the battery pack run out of heat will be considered. Thermal runaway is a phenomenon in which, for example, an internal short circuit occurs in a certain battery cell and heat is generated, and this heat generation further generates heat in other battery cells, and a plurality of battery cells generate abnormal heat one after another. When a battery cell runs out of heat, a rapid temperature rise occurs in the battery pack, and a high-speed gas jet from the battery cell is generated. Therefore, the temperature change of multiple battery cells and the temperature change of the entire battery pack are long. It becomes an unsteady state over time. As described above, the estimation method described in
本件は、上記のような課題に鑑み創案されたもので、電池パックに関する温度を精度良く予測することができるようにした温度予測方法及び装置を提供することを目的の一つとする。なお、この目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的として位置づけることができる。 The present case has been devised in view of the above-described problems, and an object thereof is to provide a temperature prediction method and apparatus capable of accurately predicting a temperature related to a battery pack. The present invention is not limited to this purpose, and is a function and effect derived from each configuration shown in the embodiments for carrying out the invention described later, and other effects of the present invention are to obtain a function and effect that cannot be obtained by conventional techniques. Can be positioned.
(1)ここで開示する電池パックに関する温度予測方法は、熱流体解析ソフトウェアを用いることで、複数の電池セルを内蔵した電池パックに関する温度を予測する方法である。この温度予測方法は、前記電池パックの内部の空気と接触する固体部分を複数のセルに分割してモデル化した固体内部モデルを作成するモデル作成工程と、予め実測により取得した前記電池パックの内部の温度変化に関する実測データに基づいて、前記固体内部モデルの各セルに隣接する空気の温度をガス温度として取得するガス温度取得工程と、前記固体内部モデルの前記各セルについて、前記ガス温度取得工程で取得した前記ガス温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する温度算出工程と、を備える。 (1) The temperature prediction method relating to the battery pack disclosed herein is a method for predicting the temperature relating to the battery pack incorporating a plurality of battery cells by using thermal fluid analysis software. This temperature prediction method includes a model creation step of creating a solid internal model in which a solid portion that contacts the air inside the battery pack is divided into a plurality of cells and modeling the interior of the battery pack acquired in advance by actual measurement. Gas temperature acquisition step for acquiring, as the gas temperature, the temperature of air adjacent to each cell of the solid internal model based on the measured data relating to the temperature change of the gas, and for each cell of the solid internal model, the gas temperature acquisition step And a temperature calculation step of calculating a heat transfer amount by unsteady analysis using the gas temperature acquired in step S1 and calculating a temperature based on the heat transfer amount.
(2)前記ガス温度取得工程では、予め取得した前記電池パック内における複数の位置の測定温度を空間補間して前記ガス温度を算出することが好ましい。
(3)前記モデル作成工程では、前記電池パックの周囲の空気との接触部分を複数のセルに分割してモデル化した固体外部モデルと、前記周囲の空気の前記電池パックとの接触部分を複数のセルに分割してモデル化した流体モデルと、を作成することが好ましい。この場合、前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、該各セルに隣接する前記流体モデルのセルの流体温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出することが好ましい。
(2) In the gas temperature acquisition step, it is preferable to calculate the gas temperature by spatially interpolating measurement temperatures at a plurality of positions acquired in advance in the battery pack.
(3) In the model creating step, a solid external model obtained by dividing a contact portion with the surrounding air of the battery pack into a plurality of cells and modeling, and a plurality of contact portions of the surrounding air with the battery pack It is preferable to create a fluid model divided into cells and modeled. In this case, in the temperature calculation step, for each cell of the solid external model, a heat transfer amount is calculated by unsteady analysis using the fluid temperature of the cell of the fluid model adjacent to each cell, and based on the heat transfer amount It is preferable to calculate the temperature.
(4)前記温度予測方法は、前記流体モデルの各セルについて、所定の境界条件を用いて定常解析により該各セルの前記流体温度と該各セルに隣接する前記固体外部モデルのセルの外壁面温度とを複数算出する定常解析工程と、前記定常解析工程で算出した複数の前記流体温度と前記外壁面温度との関係を示す第一マップを作成するマップ作成工程と、を備えることが好ましい。この場合、前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、前記マップ作成工程で作成した第一マップを用いて前記伝熱量を算出することが好ましい。 (4) In the temperature prediction method, for each cell of the fluid model, the fluid temperature of the cell and the outer wall surface of the cell of the solid external model adjacent to the cell are analyzed by using a predetermined boundary condition. It is preferable to include a steady analysis step for calculating a plurality of temperatures, and a map creation step for creating a first map indicating the relationship between the plurality of fluid temperatures calculated in the steady analysis step and the outer wall surface temperature. In this case, in the temperature calculation step, it is preferable to calculate the heat transfer amount for each cell of the solid external model using the first map created in the map creation step.
(5)前記定常解析工程では、前記流体モデルの各セルについて、前記境界条件を用いて定常解析により該各セルの輻射入熱量を複数算出し、前記マップ作成工程では、前記定常解析工程で算出した複数の前記輻射入熱量と前記外壁面温度との関係を示す第二マップを作成することが好ましい。この場合、前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、前記マップ作成工程で作成した第二マップを用いて前記伝熱量を算出することが好ましい。 (5) In the steady analysis step, for each cell of the fluid model, a plurality of radiant heat inputs of each cell are calculated by steady analysis using the boundary condition, and in the map creation step, calculated in the steady analysis step. It is preferable to create a second map indicating the relationship between the plurality of radiant heat inputs and the outer wall surface temperature. In this case, in the temperature calculation step, it is preferable to calculate the heat transfer amount for each cell of the solid external model using the second map created in the map creation step.
(6)ここで開示する電池パックに関する温度予測装置は、熱流体解析ソフトウェアを用いて、複数の電池セルを内蔵した電池パックに関する温度を予測する装置である。この温度予測装置は、前記電池パックの内部の空気と接触する固体部分を複数のセルに分割してモデル化した固体内部モデルを作成するモデル作成部と、予め実測により取得した前記電池パックの内部の温度変化に関する実測データに基づいて、前記固体内部モデルの各セルに隣接する空気の温度をガス温度として取得するガス温度取得部と、前記固体内部モデルの前記各セルについて、前記ガス温度取得部で取得した前記ガス温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する温度算出部と、を備える。 (6) The temperature predicting apparatus relating to the battery pack disclosed herein is an apparatus that predicts the temperature relating to the battery pack including a plurality of battery cells using thermal fluid analysis software. The temperature prediction apparatus includes a model creating unit that creates a solid internal model in which a solid portion that contacts air inside the battery pack is divided into a plurality of cells, and an interior of the battery pack acquired in advance by actual measurement. Gas temperature acquisition unit that acquires, as the gas temperature, the temperature of the air adjacent to each cell of the solid internal model based on the measured data relating to the temperature change of the gas, and the gas temperature acquisition unit for each cell of the solid internal model And a temperature calculation unit that calculates a heat transfer amount by unsteady analysis using the gas temperature acquired in step S1 and calculates a temperature based on the heat transfer amount.
(7)前記ガス温度取得部は、予め実測した前記電池パック内における複数の位置の測定温度を空間補間して前記ガス温度を算出することが好ましい。
(8)前記モデル作成部は、前記電池パックの周囲の空気との接触部分を複数のセルに分割してモデル化した固体外部モデルと、前記周囲の空気の前記電池パックとの接触部分を複数のセルに分割してモデル化した流体モデルと、を作成することが好ましい。この場合、前記温度算出部は、前記固体外部モデルの各セルについて、該各セルに隣接する前記流体モデルのセルの流体温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出することが好ましい。
(7) It is preferable that the gas temperature acquisition unit calculates the gas temperature by spatially interpolating measured temperatures at a plurality of positions in the battery pack that are measured in advance.
(8) The model creation unit may include a plurality of solid external models obtained by dividing a contact portion with the surrounding air of the battery pack into a plurality of cells, and a plurality of contact portions of the surrounding air with the battery pack. It is preferable to create a fluid model divided into cells and modeled. In this case, the temperature calculation unit calculates, for each cell of the solid external model, a heat transfer amount by unsteady analysis using the fluid temperature of the cell of the fluid model adjacent to each cell, and based on the heat transfer amount It is preferable to calculate the temperature.
開示の電池パックに関する温度予測方法及び温度予測装置によれば、予め実測により取得した電池パックの内部の温度変化に関する実測データを用いるため、温度予測する状況に対応した実測データを予め準備しておくことで、電池セルの状態に関わらず(例えば、電池セルが熱暴走したときのような非定常性の強い複雑な現象が発生した場合であっても)、電池パックに関する温度を精度良く予測することができる。 According to the disclosed temperature prediction method and temperature prediction device relating to a battery pack, actual measurement data corresponding to a temperature prediction situation is prepared in advance in order to use actual measurement data related to a temperature change inside the battery pack acquired in advance by actual measurement. Thus, regardless of the state of the battery cell (for example, even when a complicated phenomenon with strong non-stationarity such as when the battery cell is out of control), the temperature related to the battery pack is accurately predicted. be able to.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、以下の実施形態で明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。以下の実施形態の各構成は、それらの趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができるとともに、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせることが可能である。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that the embodiment described below is merely an example, and there is no intention to exclude various modifications and technical applications that are not explicitly described in the following embodiment. Each configuration of the following embodiments can be implemented with various modifications without departing from the spirit thereof, and can be selected as necessary or can be appropriately combined.
[1.解析モデル]
本実施形態に係る電池パックに関する温度予測方法,温度予測装置は、熱流体解析ソフトウェアを用いて、電池パックに内蔵された複数の電池セルの各表面温度や内部温度,電池モジュールの温度,電池パックの外表面の温度や内表面の温度など、電池パックに関するあらゆる温度(以下、これらを総称して、「電池パックに関する温度」という)を予測する方法,装置である。本実施形態では、電池パックに内蔵された複数の電池セルのうちの1つの電池セルを故意に内部短絡させることで、電池セルが熱暴走した状況を作り、この状況における電池パックに関する温度の変化や分布を予測する。
[1. Analysis model]
A temperature prediction method and a temperature prediction apparatus related to a battery pack according to the present embodiment use thermal fluid analysis software, and each surface temperature and internal temperature of a plurality of battery cells built in the battery pack, the temperature of the battery module, the battery pack This is a method and apparatus for predicting all the temperatures related to the battery pack (hereinafter collectively referred to as “temperature related to the battery pack”) such as the temperature of the outer surface and the temperature of the inner surface. In this embodiment, by intentionally short-circuiting one battery cell among a plurality of battery cells built in the battery pack, a situation in which the battery cell has run out of heat is created, and the temperature change related to the battery pack in this situation And predict the distribution.
図1(a)に示すように、解析対象となる電池パック1は、例えば図示しない車両の床下に搭載され、車両の電力源として利用されるものである。電池パック1は、ケース7に複数の電池セル3を内蔵して構成される。本実施形態では、8個の電池セル3が直列に接続されて1つの電池モジュール2を構成している。電池パック1は、この電池モジュール2をケース7に6個内蔵して構成される。ケース7は、各電池モジュール2が載置されるトレイ7aと、トレイ7aの上方から被せられるカバー7bとを有する。電池パック1は、トレイ7aのフランジ部とカバー7bのフランジ部との間にガスケットが介装された状態で、両フランジ部がボルト等の締結部材によって締結されることで密閉される。
As shown in FIG. 1A, the
例えば電池パック1の充電時や車両走行時では、電池パック1は、充放電に伴う電池セルの発熱によって温度上昇する一方、電池パック1の外側を流れる空気によって冷却されるため、その温度はある範囲内に保たれる。しかしながら、ある電池セル3が何らかの原因によって内部短絡すると、この電池セル3は充放電時の発熱量よりも大きな発熱量で発熱し、この熱が隣接する電池セル3へと伝わって、次々と電池セル3が異常発熱していく。このような現象は熱暴走と呼ばれ、急激な温度変化に加えて、発熱した電池セル3からは高速のガス噴流が発生するなど、電池パック1は非定常状態が長時間に亘って続くことになる。
For example, when the
そのため、電池パック1に関する温度を精度良く予測するには、非定常解析にて3つの伝熱形態(すなわち対流,熱伝導及び輻射)による伝熱量をそれぞれ算出することが必要となる。本実施形態では、この非定常解析に強連成手法は用いず、電池パック1を模した三次元の解析モデルを、固体部分(すなわち電池パック1)と電池パック1の周囲の流体部分(すなわち空気)とに分けて、固体部分については非定常解析を行い、流体部分については状態変化を計算しない定常解析を行うことで、計算時間の大幅な短縮を図る。
Therefore, in order to accurately predict the temperature related to the
解析モデルの一例を図1(b)及び(c)に示す。これらの図は、図1(a)中に一点鎖線で囲んだ領域Rの部分に対応するモデルの内部断面を示すものであり、図1(b)は流体モデル6,図1(c)は固体モデルである。流体モデル6は、電池パック1の周辺(電池パック1の外部)の空気の領域を複数のセル60(計算格子)に分割して設定されたものである。流体モデル6の複数のセル60のうち、電池パック1との接触部分(すなわち固体モデルとの境界部)に位置するセル60を、特に流体境界セル61という。
An example of the analysis model is shown in FIGS. These drawings show the internal cross section of the model corresponding to the portion of the region R surrounded by the alternate long and short dash line in FIG. 1 (a). FIG. 1 (b) shows the
固体モデルは、電池パック1の固体部分をモデル化したものであり、固体内部モデル4と固体外部モデル5とに分類される。固体内部モデル4は、電池パック1の内部の固体部分(例えばケース7内に収納されている電池セル3)とケース7の内表面及び厚み部分とを複数のセル40に分割して設定されたモデルである。固体外部モデル5は、電池パック1の外部の空気との接触部分(すなわち電池パック1のケース7の外表面部分)を複数のセル50に分割して設定されたモデルである。
The solid model is obtained by modeling a solid part of the
固体内部モデル4の複数のセル40のうち、電池パック1の内部の空気と接触する部分に位置するセル40を、特に固体内部境界セル41という。一方、固体外部モデル5の複数のセル50は、全て電池パック1の外部の空気と接触する部分(すなわち、流体モデル6との境界部)に位置する境界セルであり、以下、固体外部境界セル50という。なお、図1(b)及び(c)では、一部のセル40,41,50,60及び61について符号を付す。
Among the plurality of
複数のセル40,50及び60のそれぞれには、例えばセル40,50及び60の大きさや形状を規定するためのパラメータ,温度を表すパラメータ,質量や比熱や熱伝導率などのパラメータなど、様々な数値データが設定されている。なお、複数のセル40,50及び60のそれぞれの形状や大きさ,分割数や分割位置などは特に限定されない。例えば、図1(b)に示すように、矩形状と三角形状とが混在したセル40,50を設定してもよいし、全て矩形状のセルとしてもよい。また、図1(c)に示すように、全てのセル60を略同一の大きさに設定してもよいし、流体境界セル61だけ、他のセル60よりも小さく設定して境界部における解析精度を高めてもよい。
Each of the plurality of
[2.装置構成]
本実施形態の電池パック1に関する温度予測装置は、例えば熱流体解析用のコンピュータプログラム17を実行可能な汎用のコンピュータによって実現される。図2は、コンピュータ10を用いて電池パック1に関する温度予測装置を構成する場合の概略構成図である。また、図3は、このコンピュータ10を用いて行われる解析プロセスを示す図である。
[2. Device configuration]
The temperature prediction device for the
図2に示すように、コンピュータ10(温度予測装置)は、CPU11(Central Processing Unit),メモリ12〔Read Only Memory(ROM),Random Access Memory(RAM)等〕,外部記憶装置13〔Hard Disk Drive(HDD),Solid State Drive(SSD),光学ドライブ等〕,入力装置14(キーボード,マウス等)及び出力装置15(ディスプレイ,プリンター装置等)を備える。これらは、コンピュータ10の内部に設けられたバス16(制御バス,データバス等)を介して互いに通信可能に接続される。数値流体解析用のコンピュータプログラム17は、外部記憶装置13にインストールされる。
As shown in FIG. 2, a computer 10 (temperature prediction device) includes a CPU 11 (Central Processing Unit), a memory 12 [Read Only Memory (ROM), Random Access Memory (RAM), etc.], an external storage device 13 [Hard Disk Drive (HDD), Solid State Drive (SSD), optical drive, etc.], input device 14 (keyboard, mouse, etc.) and output device 15 (display, printer device, etc.). These are connected to be communicable with each other via a bus 16 (control bus, data bus, etc.) provided in the
CPU11は、外部記憶装置13にインストールされたプログラムをメモリ12上に読み込んで実行し、計算結果を出力装置15に出力する。解析モデルとなる電池パック1の形状は、例えば汎用の三次元CAD(Computer Aided Design)ソフトウェアで作成されたデータをコンピュータプログラム17に流用することによって、あるいは入力装置14からの入力によって設定される。また、解析の条件(例えば初期条件や境界条件),具体的なパラメータ設定値等は、入力装置14からの入力に基づいて、あるいは予め与えられた値として設定される。
The CPU 11 reads the program installed in the
数値流体解析のコンピュータプログラム17の機能を図2中に模式的に示す。このコンピュータプログラム17には、モデル作成部17a,条件設定部17b,マップ作成部17c,ガス温度取得部17d及び温度算出部17eが設けられる。なお、これらの各要素は、電子回路(ハードウェア)によって実現してもよく、あるいはこれらの機能のうちの一部をハードウェアとして設け、他部をソフトウェアとしたものであってもよい。
The function of the
モデル作成部17aは、上述した解析モデルを作成するものである。モデル作成部17aは、図1(b)及び(c)に示すように、電池パック1の周辺の空気の領域を複数のセル60に分割してモデル化した流体モデル6と、電池パック1の内部の固体部分を複数のセル40に分割してモデル化した固体内部モデル4と、電池パック1の周辺の空気との接触部分を複数のセル50に分割してモデル化した固体外部モデル5とを作成する。
The model creation unit 17a creates the analysis model described above. As shown in FIGS. 1B and 1C, the model creation unit 17 a includes a
さらに、モデル作成部17aは、複数のセル40のうち、電池パック1の内部の空気との接触部分に位置するセルを固体内部境界セル41として設定するとともに、複数のセル60のうち、固体外部モデル5と流体モデル6との境界部に位置するセルを流体境界セル61として設定する。また、複数のセル50を全て固体外部境界セル50として設定する。
Further, the model creating unit 17a sets a cell located in a contact portion with the air inside the
条件設定部17bは、解析に用いる条件を設定するものである。条件設定部17bは、図3に示すように、流体モデル6の定常解析に用いる境界条件として、複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbKを設定する。条件設定部17bは、例えば、電池パック1の常温よりも低い温度(例えば35[℃])を境界温度Tb1として設定し、電池パック1が異常発熱した場合の温度よりも高い温度(例えば500[℃])を境界温度TbKとして設定し、これらの間を所定の温度間隔(例えば50〜100[℃])で分割して境界温度Tb2,…,TbK-1として設定する。なお、Kは、3以上の整数であり、後述する定常解析の回数に対応する。
The
条件設定部17bは、固体内部モデル4及び固体外部モデル5の非定常解析に用いる初期条件として、初期温度Tsを設定する。初期温度Tsは、例えば電池パック1の常温(例えば40[℃])である。条件設定部17bは、設定した複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbKをマップ作成部17cに伝達するとともに、設定した初期温度Tsを温度算出部17eに伝達する。なお、条件設定部17bによる複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbK及び初期温度Tsの設定の仕方は特に限定されない。
The
マップ作成部17cは、流体モデル6の定常解析の結果を用いて2つのマップMp1,Mp2を作成するものであり、全ての流体境界セル61について、各々の流体境界セル61に対し2つのマップMp1,Mp2を作成する。ここで作成されるマップMp1,Mp2は、後述する固体外部モデル5の非定常解析に利用される。
The
マップ作成部17cは、まず、流体モデル6の流体境界セル61のそれぞれについて、条件設定部17bで設定された複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbKを1つずつ用いて定常解析を行う。ここでは、図3に示すように、各流体境界セル61について、境界温度Tb1を入力値とした定常解析1,境界温度Tb2を入力値とした定常解析2,…,境界温度TbKを入力値とした定常解析Kを実施する。
First, the
ここでいう定常解析とは、例えば1つの境界条件である境界温度Tb1が与えられたときに、その境界条件を持った流体モデル6の各流体境界セル61の温度がどのような定常温度に収束するのか、あるいは、その定常温度の分布がどのような分布になるのかを数値解析することである。境界温度Tb1,Tb2,…,TbKのそれぞれは、流体モデル6と固体外部モデル5との境界部における温度分布を与える。したがって、流体モデル6の最外殻に位置する流体境界セル61とこれに隣接する固体外部モデル5側との間の伝熱量は、境界温度Tb1,Tb2,…,TbKのそれぞれと流体境界セル61の温度とに基づいて算出することができる。
The steady analysis here means, for example, when a boundary temperature Tb 1 which is one boundary condition is given, to what steady temperature the temperature of each
上記のK回の定常解析によって、各流体境界セル61について、熱伝達係数hと、各流体境界セル61に隣接する固体外部境界セル50の温度Twe(以下、外壁面温度Tweという)と、各流体境界セル61の温度Tf(以下、流体温度Tfという)と、輻射の入熱量Hi(以下、輻射入熱量Hiという)とがK個ずつ算出される。すなわち、図3に示すように、定常解析1では熱伝達係数h1と外壁面温度Twe1と流体温度Tf1と輻射入熱量Hi1とが算出され、定常解析2では熱伝達係数h2と外壁面温度Twe2と流体温度Tf2と輻射入熱量Hi2とが算出され、定常解析Kでは熱伝達係数hKと外壁面温度TweKと流体温度TfKと輻射入熱量HiKとが算出される。
By the above K times steady analysis, for each
マップ作成部17cは、横軸に外壁面温度Twe,縦軸に流体温度Tfをとったグラフに、定常解析で得たK組の外壁面温度Twe及び流体温度Tf〔すなわち、座標(Twe1,Tf1),(Twe2,Tf2),…,(TweK,TfK)〕をプロットし、最小二乗法や主成分分析の手法等を用いて近似直線(回帰直線,補間関数)を算出して第一マップMp1を作成する。つまり、第一マップMp1は、ある1つの流体境界セル61における流体温度Tfと外壁面温度Tweとの関係を示すものであり、流体境界セル61毎に作成されるものである。ここで算出される近似直線は、流体温度Tfが外壁面温度Tweの関数として表現されたものである。これにより、各流体境界セル61について、外壁面温度Tweの変化量に対する流体温度Tfの変化量の比(流体温度Tfの変化量/外壁面温度Tweの変化量,すなわち近似直線の傾き)を把握することができる。
The
同様に、マップ作成部17cは、横軸に外壁面温度Twe,縦軸に輻射入熱量Hiをとったグラフに、定常解析で得たK組の外壁面温度Twe及び輻射入熱量Hi〔すなわち、座標(Twe1,Hi1),(Twe2,Hi2),…,(TweK,HiK)〕をプロットし、最小二乗法や主成分分析の手法等を用いて近似直線(回帰直線,補間関数)を算出して第二マップMp2を作成する。つまり、第二マップMp2は、ある1つの流体境界セル61における輻射入熱量Hiと外壁面温度Tweとの関係を示すものであり、流体境界セル61毎に作成されるものである。ここで算出される近似直線は、輻射入熱量Hiが外壁面温度Tweの関数として表現されたものである。これにより、各流体境界セル61について、外壁面温度Tweの変化量に対する輻射入熱量Hiの変化量の比(輻射入熱量Hiの変化量/外壁面温度Tweの変化量,すなわち近似直線の傾き)を把握することができる。
Similarly, the
なお、定常解析の回数Kは、マップMp1,Mp2を作成するときのプロット点と一致するため、計算精度と計算負荷とのバランスを考慮した値(例えば4〜6)に設定される。ただし、マップ作成部17cによるK回の定常解析は独立して計算可能なため、十分な計算リソースがあれば並列処理が可能であり、計算処理にかかる時間は境界温度Tbの個数Kが多くてもそれほど変わりはないと考えられる。そのため、例えば十分な計算リソースがある場合には、境界温度Tbの個数Kを多めに設定し、計算精度をさらに高めるといったことも可能である。
The number K of steady analysis coincides with the plot points when the maps Mp 1 and Mp 2 are created, and is set to a value (for example, 4 to 6) in consideration of the balance between calculation accuracy and calculation load. However, since the K steady analysis by the
ガス温度取得部17dは、予め取得した電池パック1の内部の温度変化に関する実測データ9に基づいて、固体内部モデル4の各固体内部境界セル41に隣接する空気の温度をガス温度Taとして取得するものである。ここで取得されたガス温度Taは、後述する固体内部モデル4の非定常解析に利用される。
The gas
まず、図4(a)〜(c)を用いて、実測データ9について説明する。図4(a)は電池パック1内の温度測定点を示す模式的な上面図(カバー7bを省略したもの)であり、図4(b)及び(c)は実測により取得した電池パック1の内部の温度変化を示すグラフ(実測データの一部)の一例である。図4(b)は測定点Aのグラフであり、図4(c)は測定点Mのグラフである。
First,
前述したように、電池セル3が熱暴走する場合には電池パック1内の温度が急激に変化するため、従来の推定方法ではこのような非定常状態における温度を予測することができない。そこで、本実施形態では、予め、電池セル3が熱暴走する状態を作り出し、実際に熱暴走した場合の電池パック1内における複数の位置の温度変化を測定する。本実施形態では、図4(a)に示すように、電池パック1に内蔵された6個の電池モジュール2のうち、左から3番目の電池モジュール2の最上部の電池セル3を内部短絡させ(例えば、図中矢印の位置に釘を刺して)、電池セル3が熱暴走する状態を作り出す。
As described above, since the temperature in the
図4(a)中に矢印で示した位置の電池セル3を内部短絡させると、この電池セル3は、充放電時の発熱量よりも大きな発熱量で発熱する。この熱は隣接する電池セル3に伝わり、これにより隣接する電池セル3も大きな発熱量で発熱する。本実施形態では、1つの電池モジュール2が8個の電池セル3で構成されているため、8個の電池セル3が次々と異常発熱していく。なお、急激に温度上昇した電池セル3は、内圧が上昇するため、外部(すなわち電池パック1内)へガスを放出させる。
When the
また、図4(a)中に白抜き三角で示したA〜Nの14箇所の測定点において、最初に内部短絡させた瞬間からの温度変化を測定する。測定点A〜Nには、それぞれ温度センサが配置される。各温度センサは、その地点での温度変化を検出し、検出した情報をコンピュータ10へ出力する。ここで出力された情報は、実測データ9としてコンピュータ10のメモリ12に記憶される。
In addition, at 14 measurement points A to N indicated by white triangles in FIG. 4A, the temperature change from the moment when the internal short circuit is first performed is measured. Temperature sensors are arranged at the measurement points A to N, respectively. Each temperature sensor detects a temperature change at that point and outputs the detected information to the
例えば、測定点Aの温度センサは、熱暴走させる電池セル3の表面の温度変化を測定する。また、測定点Mの温度センサは、熱暴走させる電池セル3の近傍の空気(電池パック1内の空間)の温度変化を測定する。これらの測定結果をそれぞれグラフ化したものが図4(b)及び(c)である。グラフ中の時刻t1〜t8は、それぞれ電池セル3が大きな発熱量で発熱した瞬間の時刻である。電池セル3の発熱量の急増に伴って、測定点での温度が上昇することがわかる。実測データ9には、測定点A〜Nでそれぞれ測定された温度変化に関する情報〔例えば図4(b)及び(c)のようなグラフ〕が含まれている。
For example, the temperature sensor at the measurement point A measures the temperature change of the surface of the
ガス温度取得部17dは、実測データ9を用いて、電池パック1内における複数の位置の測定温度を空間補間して、固体内部モデル4の各固体内部境界セル41に隣接するガス温度Taを算出する。空間補間(三次元補間ともいう)とは、空間的にばらついた複数の測定点のデータ(ここでは温度)を用いて、これら測定点の近傍の点での値(温度)を推定(算出)する手法をいう。本実施形態では、固体内部境界セル41に隣接する空気のガス温度Taを、複数の測定点A〜Nのうちの3箇所の測定点の温度から算出する。
The gas
ここで、図5を用いて空間補間のアルゴリズムについて説明する。まず、ガス温度取得部17dは、計算格子の中心点(点0)と周辺の測定点との長さを算出し、長さが最も近く、且つ、共線ではない3つの測定点(点1〜3)を抽出する。この点0は、固体内部境界セル41に隣接する空気に対応する。周辺の測定点は、複数の測定点A〜Nに対応する。これら3つの点1〜3の座標をそれぞれ(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3)とすると、これら3つの点1〜3を通過する平面方程式は、以下の式1で表される。この平面を位置平面と呼ぶ。なお、係数a,b,cは、以下の式2の行列式から算出される。
Here, a spatial interpolation algorithm will be described with reference to FIG. First, the gas
また、点1を通る平面法線の方程式は、以下の式3で表される。
The plane normal equation passing through the
ガス温度取得部17dは、この法線上に点4を作成する。点4と点1との長さは、点1の測定温度T1に応じた値(例えば測定温度T1に比例した値や測定温度T1に等しい値)に設定される。例えば、点1が測定点Aの場合、点4と点1(測定点A)との長さは、測定点Aの測定温度に対応した値に設定される。本実施形態では、ガス温度取得部17dは、点4の座標(x4,y4,z4)を、以下の式4及び式5の連立方程式から算出する。
The gas
同様に、ガス温度取得部17dは、点2及び点3の平面法線の方程式及び測定温度T2,T3を利用して点5及び点6を作成し、点5及び点6の座標を算出する。これらの座標から、点4〜6を通る平面方程式は、以下の式6で表される。この平面を温度平面と呼ぶ。なお、係数a1,b1,c1は、以下の式7の行列式から算出される。
Similarly, the gas
つまり、本実施形態では、位置平面内のある点の温度は、この点を通過する法線の両平面間の長さと等しい値になる。そこで、ガス温度取得部17dは、計算格子の中心の点0の座標(x0,y0,z0)を位置平面へ投影し、投影点(点7)の座標(x7,y7,z7)を以下の式8及び式9の連立方程式から算出する。
That is, in the present embodiment, the temperature at a certain point in the position plane is equal to the length between both planes of the normal passing through this point. Therefore, the gas
ガス温度取得部17dは、点0を通過する位置平面の法線と温度平面との交点(点8)の座標(x8,y8,z8)を以下の式10及び式11の連立方程式から算出する。
The gas
点0と点1〜3との位置関係は、点7と点1〜3との位置関係に略等しい。そこで、ガス温度取得部17dは、点0の温度(すなわちガス温度Ta)を、点7と点8との長さから算出する。このように、ガス温度取得部17dは、実測データ9を用いて、固体内部境界セル41に隣接する空気のガス温度Taを所定の演算周期で繰り返し算出する。この演算周期は、後述の温度算出部17eによる非定常解析の演算周期と同一である。ガス温度取得部17dは、算出したガス温度Taを温度算出部17eに伝達する。
The positional relationship between
温度算出部17eは、固体内部モデル4の各セル40の伝熱量と固体外部モデル5の各セル50の伝熱量とを算出し、これら伝熱量から各セル40,50の温度を算出するものである。温度算出部17eは、セル40,50毎に、熱伝導による伝熱量qt,輻射による伝熱量qr及び対流による伝熱量qcのうち、そのセルの温度に影響を与える伝熱形態の伝熱量を所定の演算周期で非定常解析にて算出し、算出した伝熱量を合計した全伝熱量qに基づいてそのセルの温度を算出する。これにより、電池パック1に関する温度の変化や分布が予測される。なお、演算周期は計算精度と計算負荷とを考慮して適宜設定される。
The
ここで、熱伝導による伝熱量qtと輻射による伝熱量qrは、固体内部モデル4,固体外部モデル5側での演算だけで算出可能であるが、対流による伝熱量qc(以下、対流伝熱量qcという)は固体内部モデル4,固体外部モデル5と隣接する流体の温度情報がなければ演算できない。そこで、温度算出部17eは、対流伝熱量qcの演算が必要な、流体との境界部に位置するセル(すなわち、固体内部境界セル41及び固体外部境界セル50)については、条件設定部17b及びガス温度取得部17dから伝達された情報とマップ作成部17cで作成されたマップMp1,Mp2とを用いて、対流伝熱量qcを算出する。
Here, the heat transfer amount qt due to heat conduction and the heat transfer amount qr due to radiation can be calculated only by calculation on the solid internal model 4 and solid
対流伝熱量qcの具体的な演算方法を説明する。温度算出部17eは、固体内部モデル4の各固体内部境界セル41の対流伝熱量qciと、固体外部モデル5の各固体外部境界セル50の対流伝熱量qceとを、異なる演算方法を用いた非定常解析により算出する。なお、前者の演算方法を第一演算方法,後者の演算方法を第二演算方法と呼ぶ。
A specific calculation method of the convection heat transfer amount qc will be described. The
ここでいう非定常解析とは、例えば、1つの初期条件である初期温度Tsが与えられたときに、その初期条件を持った固体内部モデル4,固体外部モデル5の各セルの温度が、時間経過とともにどのように変化するのか、あるいは温度の分布がどのような分布になるのかを数値解析することである。
The non-stationary analysis here refers to, for example, when an initial temperature Ts which is one initial condition is given, the temperature of each cell of the solid internal model 4 and the solid
温度算出部17eは、各固体内部境界セル41について、第一演算方法を用いた非定常解析により対流伝熱量qciを算出するとともに、熱伝導による伝熱量qt,輻射による伝熱量qrを必要に応じて算出し、これらを合計した全伝熱量qに基づいてそのセル41の温度を壁面温度Twiとして算出する。第一演算方法では、流体の温度情報として、予め実測により取得した実測データ9が用いられる。
The
すなわち、温度算出部17eは、ガス温度取得部17dによって実測データ9から空間補間にて算出された、各固体内部境界セル41に隣接する空気のガス温度Taを用いる。温度算出部17eは、このガス温度Taを以下の式12に代入し、そのセル41の対流伝熱量qciを算出する。式12中のTwiは、前回の演算周期で演算されたこのセル41の壁面温度であり、最初の演算周期では、条件設定部17bで設定された初期温度Tsが壁面温度Twiとして代入される。なお、ガス温度Taは、対流伝熱量qciを算出する演算周期と同周期で算出された値を用いる。
That is, the
温度算出部17eは、各固体外部境界セル50について、第二演算方法を用いた非定常解析により対流伝熱量qceを算出するとともに、熱伝導による伝熱量qt,輻射による伝熱量qrを必要に応じて算出し、これらを合計した全伝熱量qに基づいてそのセル50の温度を外壁面温度Tweとして算出する。第二演算方法では、マップ作成部17cにより作成された、各固体外部境界セル50に隣接する流体境界セル61のマップMp1,Mp2が用いられる。
The
すなわち、温度算出部17eは、前回の演算周期で演算された各固体外部境界セル50の外壁面温度Tweを2つのマップMp1,Mp2にそれぞれ適用して、このセル50に隣接する流体境界セル61の流体温度Tf及び輻射入熱量Hiを取得する。そして、これらの値を以下の式13に代入して、そのセル50の対流伝熱量qceを算出する。マップMp1,Mp2に適用する外壁面温度Twe及び式13中のTweは、前回の演算周期で演算されたこのセル50の外壁面温度であり、最初の演算周期では、条件設定部17bで設定された初期温度Tsが外壁面温度Tweとして代入される。
That is, the
式13中のhは、マップ作成部17cによる定常解析で算出された複数の熱伝達係数h1,h2,…,hKの平均値である。また、式13中のσは、ステファン・ボルツマン定数であり、εは輻射率(定数)である。
つまり、固体内部モデル4及び固体外部モデル5の各境界セル41,50の温度は、最初の演算周期では、条件設定部17bで設定される初期温度Tsとして与えられ、2回目以降の演算周期では、前回の演算周期で演算された壁面温度Twi,外壁面温度Tweが与えられる。一方、これらの温度Ts,Twi,Tweには、固体内部モデル4及び固体外部モデル5が包囲される環境温度に関する情報が含まれておらず、流体部分と固体部分との境界部における境界条件が定まらない。
In
That is, the temperatures of the
一方、マップ作成部17cで作成される第一マップMp1には、外壁面温度Tweの関数として与えられる流体温度Tfが表現されている。つまり、この関数の外壁面温度Tweに初期温度Ts又は前回の演算周期で演算された外壁面温度Tweを代入すれば、初期温度Ts又は外壁面温度Tweに対応する流体温度Tfが算出される。したがって、固体外部モデル5の固体外部境界セル50とこれに隣接する流体モデル6側との間の伝熱量が算出可能となる。また、ガス温度取得部17dで算出されたガス温度Taは、固体内部モデル4の最外殻に位置する固体内部境界セル41に隣接する空気の温度であるため、このガス温度Taを用いることで、固体内部境界セル41とこれに隣接する空気との間の伝熱量が算出可能となる。
On the other hand, the fluid temperature Tf given as a function of the outer wall surface temperature Twe is expressed in the first map Mp 1 created by the
[3.フローチャート]
上記のコンピュータ10がコンピュータプログラム17を実行する際の手順(温度予測方法)を図3の解析プロセスを用いて説明する。
ステップS10では、解析モデルとなる電池パック1のデータが用意され、あるいは外部記憶装置13や入力装置14等から入力され、モデル作成部17aにより上述の固体内部モデル4,固体外部モデル5及び流体モデル6が作成される(モデル作成工程)。また、条件設定部17bにより複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbKが設定されるとともに、初期温度Tsが設定される。
[3. flowchart]
A procedure (temperature prediction method) when the
In step S10, data of the
ステップS20では、マップ作成部17cにより、流体モデル6の流体境界セル61のそれぞれに対して、ステップS10で設定された複数の境界温度Tb1,Tb2,…,TbKを用いた定常解析1,定常解析2,…,定常解析Kが行われる。そして、各流体境界セル61について、熱伝達係数hと外壁面温度Tweと流体温度Tfと輻射入熱量HiとがK個ずつ算出される(定常解析工程)。
In step S20,
続くステップS30では、マップ作成部17cにより、横軸に外壁面温度Twe,縦軸に流体温度Tfをとり、定常解析で得られたK組の外壁面温度Twe及び流体温度Tfがプロットされ、最小二乗法等を用いて近似直線が算出されて、流体境界セル61毎に第一マップMp1が作成される(マップ作成工程)。同様に、横軸に外壁面温度Twe,縦軸に輻射入熱量Hiをとり、定常解析で得られたK組の外壁面温度Twe及び輻射入熱量Hiがプロットされ、最小二乗法等を用いて近似直線が算出されて、流体境界セル61毎に第二マップMp2が作成される(マップ作成工程)。
In the subsequent step S30, the
ステップS40では、温度算出部17eにより、固体外部モデル5の各固体外部境界セル50について、所定の演算周期で非定常解析が行われ、各固体外部境界セル50の外壁面温度Tweが算出されて、温度変化が求められる(温度算出工程)。なお、この算出工程において、対流伝熱量qceを算出するときに、ステップS10で設定された初期温度Tsと、ステップS30で作成されたマップMp1,Mp2とが用いられる。すなわち、初期温度Ts又は前回の演算周期で算出された外壁面温度TweがマップMp1,Mp2にそれぞれ適用され、流体温度Tf及び輻射入熱量Hiが取得されて、これらを用いて対流伝熱量qceが算出される。
In step S40, the
一方、ステップS35では、ガス温度取得部17dにより、予め取得された実測データ9に基づいて、固体内部モデル4の固体内部境界セル41のそれぞれに隣接する空気のガス温度Taが空間補間にて算出される(ガス温度取得工程)。そして、ステップS45では、温度算出部17eにより、固体内部モデル4の各固体内部境界セル41について、所定の演算周期で非定常解析が行われ、各固体内部境界セル41の壁面温度Twiが算出されて、温度変化が求められる(温度算出工程)。なお、この算出工程において、対流伝熱量qciを算出するときに、ステップS10で設定された初期温度Tsと、ステップS35で算出されたガス温度Taとが用いられる。
On the other hand, in step S35, the gas temperature Ta of the air adjacent to each of the solid
ステップS20〜S40の処理と、ステップS35,S45の処理とは、並行して実行される。なお、ステップS40の非定常解析とステップS45の非定常解析とは、同一の演算周期で同一のタイミングに行われる。 The processes in steps S20 to S40 and the processes in steps S35 and S45 are executed in parallel. The unsteady analysis in step S40 and the unsteady analysis in step S45 are performed at the same timing in the same calculation cycle.
[4.効果]
(1)上述の温度予測装置10は、上述した手順(温度予測方法)で電池パック1に関する温度を予測する。すなわち、上述の温度予測装置10では、予め実測により取得した電池パック1の内部の温度変化に関する実測データ9を用いるため、温度予測する状況に対応した実測データを予め準備しておくことで、電池セル3の状態に関わらず(例えば、電池セル3が熱暴走したときのような非定常性の強い複雑な現象が発生した場合であっても)、電池パック1に関する温度を精度良く予測することができる。例えば、ある電池セル3が内部短絡して異常発熱し始めた時点からの時間経過とともに電池パック1内のある電池モジュール2の温度がどのように変化するのかといった温度変化や、ある時刻における複数の電池モジュール2の温度分布などを予測することができる。
[4. effect]
(1) The above-described
(2)上述の温度予測装置10及び温度予測方法では、予め取得した電池パック1内の複数の位置(測定点A〜N)の測定温度を空間補間してガス温度Taを算出するので、電池パック1内の温度を全て実測しなくても、固体内部モデル4の全ての固体内部境界セル41について、そのセル41に隣接する空気のガス温度Taを取得することができる。これにより、実測のための温度センサの個数を低減でき、コスト低減に繋がるとともに、実測の手間やメモリ12の容量を減らすことができる。
(2) In the
(3)上述の温度予測装置10及び温度予測方法では、電池パック1の周囲の空気との接触部分をモデル化して固体外部モデル5を作成し、固体外部モデル5の各セル50についても非定常解析により伝熱量qを算出し、これに基づいて温度を算出するので、電池パック1の外壁面の温度変化や温度分布も予測することができる。
(3) In the
(4)上述の温度予測装置10及び温度予測方法では、電池パック1の周囲の空気をモデル化した流体モデル6の各流体境界セル61については定常解析を行うので、計算時間及び計算負荷を大幅に短縮することができる。
(5)上述の温度予測装置10及び温度予測方法では、電池パック1の周囲の空気と接触する部分については、輻射入熱量Hiによる影響も考慮して温度を予測するので、電池パック1に関する温度の予測精度をさらに高めることができる。
(4) In the
(5) In the
[5.その他]
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
上記実施形態では、マップMp1,Mp2を作成するマップ作成工程において、流体温度Tf及び輻射入熱量Hiが、それぞれ外壁面温度Tweの一次関数として表現される場合を例示したが、補間関数は一次関数に限られず、二次関数や指数関数などの他の関数であってもよい。
[5. Others]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
In the above-described embodiment, the case where the fluid temperature Tf and the radiation heat input amount Hi are each expressed as a linear function of the outer wall surface temperature Twe in the map creation process for creating the maps Mp 1 and Mp 2 is exemplified. The function is not limited to a linear function, and may be another function such as a quadratic function or an exponential function.
また、上記実施形態においてモデル作成部17aにより作成された固体内部モデル4,固体外部モデル5及び流体モデル6は何れも一例であって、上記したものに限られない。例えば、固体内部モデル4が、電池パック1内の空気と接触する固体部分を複数のセルに分割してモデル化したものであってもよく、固体外部モデル5が、電池パック1外の空気と接触する固体部分(すなわち、電池パック1の外壁部)を複数のセルに分割してモデル化したものであってもよい。また、流体モデル6が、空気と電池パック1との接触部分における空気領域を複数のセルに分割してモデル化したものであってもよい。すなわち、固体内部モデル4,固体外部モデル5及び流体モデル6は何れも、少なくとも上記の固体内部境界セル41,固体外部境界セル50及び流体境界セル61をそれぞれ有していればよい。
Also, the solid internal model 4, the solid
また、電池モジュール2や電池セル3の温度変化や温度分布を予測するには、少なくとも固体内部モデル4を設定すればよい。この場合は、固体外部モデル5及び流体モデル6の作成を省略可能であり、マップ作成部17cも省略可能である。
上記実施形態では、固体内部境界セル41に隣接する空気のガス温度Taを、複数の位置の測定温度を空間補間して算出しているが、ガス温度Taの取得方法はこれに限られない。例えば、固体内部境界セル41に最も近い測定点での測定温度をそのままガス温度Taとして取得してもよい。この場合、計算負荷を軽減することができる。
Moreover, in order to predict the temperature change and temperature distribution of the
In the above embodiment, the gas temperature Ta of the air adjacent to the solid
また、固体外部モデル5の固体外部境界セル50に関して、対流伝熱量qceを計算するときに、マップ作成部17cで算出された複数の熱伝達係数h1〜hKの平均値を用いているが、熱伝達係数hは平均値に限られない。例えば、複数の熱伝達係数h1〜hKの最高値や最低値を用いてもよいし、あるいは複数の熱伝達係数h1〜hKの最高値及び最低値の中間値としてもよい。
Moreover, regarding the solid
上記実施形態では、非定常解析において、前回の演算周期で算出された外壁面温度Twe,壁面温度Twiを今回の演算周期で用いているが、今回の演算周期で用いる外壁面温度Twe,壁面温度Twiは前回の演算周期で算出されたものに限られない。例えば、2つ前の演算周期で算出された値を用いてもよいし、前回の演算周期と前々回の演算周期とで算出された値の平均値を用いてもよい。
なお、電池パック1が車両に搭載されるときに、伝熱に大きな影響を与えるアンダーカバーが設けられる場合は、固体外部モデル5にアンダーカバーを含めて熱伝導による伝熱量qtを計算することが好ましい。
In the above embodiment, in the unsteady analysis, the outer wall surface temperature Twe and wall surface temperature Twi calculated in the previous calculation cycle are used in the current calculation cycle. However, the outer wall temperature Twe and wall surface temperature used in the current calculation cycle are used. Twi is not limited to the one calculated in the previous calculation cycle. For example, a value calculated in the previous calculation cycle may be used, or an average value of values calculated in the previous calculation cycle and the previous calculation cycle may be used.
In addition, when the
また、上記実施形態では、式12を用いて各固体内部境界セル41の対流伝熱量qciを算出している。この式12は、水平上向き加熱平板の自然対流熱伝達係数の計算式を利用したものであるが、さらに計算精度を高めるべく、固体内部境界セル41を水平上向き,水平下向き及び垂直の3つに分けて、それぞれ熱伝達係数を設定してもよい。
上記実施形態では、図3のステップS40の工程とステップS45の工程を、何れも温度算出工程として説明した。これら2つの工程は、何れも温度算出部17eによって行われるものであり、非定常解析により伝熱量を算出し、この伝熱量に基づいて温度を算出する工程である。また、何れの工程においても、非定常解析の初期値として初期温度Tsを用いる。2つの工程はこれらの点で共通するため、何れも温度算出工程として説明した。
In the above embodiment, the convection heat transfer amount qci of each solid
In the above embodiment, the process of step S40 and the process of step S45 in FIG. 3 are both described as the temperature calculation process. These two steps are both performed by the
なお、上記実施形態では、解析の想定状況として電池セル3の熱暴走時を例示して説明したが、解析の想定状況はこれに限られず、解析を行う状況に応じた実測データを予め取得しておくことで、様々なシチュエーションにおける電池パック1に関する温度を予測することができる。さらに本手法によれば、急激な温度変化や長時間に及ぶ非定常現象が生じる電池パック1であっても、計算時間を短縮しながら高精度に電池パック1に関する温度の変化や温度の分布を予測することができる。また、解析対象となる電池パック1は、車両の電力源として利用されるものや車両の床下に搭載されるものに限られず、例えば非常用電源設備や電子機器に内蔵される電池パックであってもよい。なお、電池パック1は、複数の電池セル3からなる電池モジュール2を内蔵するものに限られず、電池モジュールを構成しない複数の電池セル3を内蔵するものであってもよい。
In the above embodiment, the case where the
1 電池パック
2 電池モジュール
3 電池セル
4 固体内部モデル
5 固体外部モデル
6 流体モデル
9 実測データ
10 コンピュータ(温度予測装置)
17 コンピュータプログラム
17a モデル作成部
17b 条件設定部
17c マップ作成部
17d ガス温度取得部
17e 温度算出部
40 固体内部モデルのセル
41 固体内部境界セル
50 固体外部境界セル(固体外部モデルのセル)
60 流体モデルのセル
61 流体境界セル
Ta ガス温度
Twi 壁面温度
Twe 外壁面温度
Tf 流体温度
DESCRIPTION OF
17 computer program 17a
60
Ta gas temperature
Twi Wall temperature
Twe outer wall temperature
Tf Fluid temperature
Claims (8)
前記電池パックの内部の空気と接触する固体部分を複数のセルに分割してモデル化した固体内部モデルを作成するモデル作成工程と、
予め実測により取得した前記電池パックの内部の温度変化に関する実測データに基づいて、前記固体内部モデルの各セルに隣接する空気の温度をガス温度として取得するガス温度取得工程と、
前記固体内部モデルの前記各セルについて、前記ガス温度取得工程で取得した前記ガス温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する温度算出工程と、を備える
ことを特徴とする、電池パックに関する温度予測方法。 A method for predicting a temperature related to a battery pack incorporating a plurality of battery cells by using thermal fluid analysis software,
A model creation step of creating a solid internal model that is modeled by dividing a solid portion that contacts the air inside the battery pack into a plurality of cells;
A gas temperature acquisition step of acquiring, as a gas temperature, the temperature of the air adjacent to each cell of the solid internal model, based on the actual measurement data regarding the temperature change inside the battery pack acquired in advance by actual measurement;
For each cell of the solid internal model, calculating a heat transfer amount by unsteady analysis using the gas temperature acquired in the gas temperature acquisition step, and calculating a temperature based on the heat transfer amount, A temperature prediction method for a battery pack, comprising:
ことを特徴とする、請求項1記載の電池パックに関する温度予測方法。 2. The temperature prediction method for a battery pack according to claim 1, wherein, in the gas temperature acquisition step, the gas temperature is calculated by spatially interpolating measured temperatures at a plurality of positions in the battery pack acquired in advance.
前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、該各セルに隣接する前記流体モデルのセルの流体温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する
ことを特徴とする、請求項1又は2記載の電池パックに関する温度予測方法。 In the model creating step, the contact portion of the battery pack with the surrounding air is divided into a plurality of cells and modeled, and the contact portion of the surrounding air with the battery pack is divided into a plurality of cells. Create a fluid model that is divided and modeled,
In the temperature calculation step, for each cell of the solid external model, a heat transfer amount is calculated by unsteady analysis using the fluid temperature of the cell of the fluid model adjacent to each cell, and the temperature is calculated based on the heat transfer amount. The temperature prediction method for a battery pack according to claim 1, wherein the temperature prediction method is calculated.
前記定常解析工程で算出した複数の前記流体温度と前記外壁面温度との関係を示す第一マップを作成するマップ作成工程と、を備え、
前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、前記マップ作成工程で作成した第一マップを用いて前記伝熱量を算出する
ことを特徴とする、請求項3記載の電池パックに関する温度予測方法。 A steady analysis step of calculating a plurality of the fluid temperature of each cell and the outer wall surface temperature of the cell of the solid external model adjacent to each cell by steady analysis using a predetermined boundary condition for each cell of the fluid model When,
A map creating step of creating a first map showing a relationship between the plurality of fluid temperatures calculated in the steady analysis step and the outer wall surface temperature,
4. The temperature prediction for a battery pack according to claim 3, wherein in the temperature calculation step, the heat transfer amount is calculated for each cell of the solid external model using the first map created in the map creation step. Method.
前記マップ作成工程では、前記定常解析工程で算出した複数の前記輻射入熱量と前記外壁面温度との関係を示す第二マップを作成し、
前記温度算出工程では、前記固体外部モデルの各セルについて、前記マップ作成工程で作成した第二マップを用いて前記伝熱量を算出する
ことを特徴とする、請求項4記載の電池パックに関する温度予測方法。 In the steady analysis step, for each cell of the fluid model, a plurality of radiation input heat amounts of each cell are calculated by steady analysis using the boundary condition,
In the map creation step, create a second map showing the relationship between the plurality of radiation input heat amounts calculated in the steady analysis step and the outer wall surface temperature,
5. The temperature prediction for a battery pack according to claim 4, wherein, in the temperature calculation step, the heat transfer amount is calculated for each cell of the solid external model using the second map created in the map creation step. Method.
前記電池パックの内部の空気と接触する固体部分を複数のセルに分割してモデル化した固体内部モデルを作成するモデル作成部と、
予め実測により取得した前記電池パックの内部の温度変化に関する実測データに基づいて、前記固体内部モデルの各セルに隣接する空気の温度をガス温度として取得するガス温度取得部と、
前記固体内部モデルの前記各セルについて、前記ガス温度取得部で取得した前記ガス温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する温度算出部と、を備える
ことを特徴とする、電池パックに関する温度予測装置。 An apparatus for predicting a temperature related to a battery pack incorporating a plurality of battery cells using thermal fluid analysis software,
A model creation unit for creating a solid internal model that is obtained by dividing a solid part that contacts the air inside the battery pack into a plurality of cells;
A gas temperature acquisition unit that acquires, as a gas temperature, the temperature of the air adjacent to each cell of the solid internal model, based on actual measurement data related to a temperature change inside the battery pack acquired in advance by actual measurement;
For each cell of the solid internal model, a heat transfer amount is calculated by unsteady analysis using the gas temperature acquired by the gas temperature acquisition unit, and a temperature calculation unit that calculates a temperature based on the heat transfer amount; and A temperature prediction device for a battery pack, comprising:
ことを特徴とする、請求項6記載の電池パックに関する温度予測装置。 The temperature prediction device for a battery pack according to claim 6, wherein the gas temperature acquisition unit calculates the gas temperature by spatially interpolating measured temperatures at a plurality of positions in the battery pack measured in advance.
前記温度算出部は、前記固体外部モデルの各セルについて、該各セルに隣接する前記流体モデルのセルの流体温度を用いて非定常解析により伝熱量を算出し、前記伝熱量に基づいて温度を算出する
ことを特徴とする、請求項6又は7記載の電池パックに関する温度予測装置。 The model creation unit includes a solid external model that is modeled by dividing a contact portion of the battery pack with the surrounding air into a plurality of cells, and a contact portion of the surrounding air with the battery pack into a plurality of cells. Create a fluid model that is divided and modeled,
The temperature calculation unit calculates a heat transfer amount by unsteady analysis for each cell of the solid external model using a fluid temperature of a cell of the fluid model adjacent to each cell, and calculates a temperature based on the heat transfer amount. The temperature prediction device for a battery pack according to claim 6, wherein the temperature prediction device calculates the battery pack.
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