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IND4新能源丨电池热管理系统探讨2-对标和数据分析

2018-05-28 22:52

  接前文,在拆解和对比的过程中,我们看到一个很有现实意义的内容,不同公司、不同设计、不同的车辆所采取的设计思和方案,我们可以在条线分明的基础方案中获取相关的数据,然后根据实际对标实验中同等数据获取里面关心的数值。一个典型的案子,就是软包,我们可以根据软包的模组散热设计的不同方式来判断每个公司的取向。

  这里有一些逆向的成分在,主要是评估不同汽车公司在不同电芯的化学体系下,对于热系统特性的要求并不相同。有几个非常重要的事实,我们需要把握住:

  a.汽车公司在之前建立产品需求,是建立在很多年和很多代的产品迭代基础上,所以有着开始比较严格的需求,慢慢贴近实际的使用边界

  - 电芯公司,倾向于在低温下尽量降低充电的电流,低温充电的电芯损伤机理直接与电池的保修有冲突,往往会采取很极端的措施充电电流

  - 在整个冬季,用户在使用快充的时候,往往是比较紧急补电,而温度的提升需要时间,这里往往需要足够的时间建立一个平衡

  - 我们的设计需求,往往需要平衡电芯的实际的能力(如果需要探测,需要大量的实验对比和时间)

  我们可以做个短期的决策,就是进一步放宽这个低温充电数据;但是放宽之后的潜在的风险就很难预测,特别是长期的影响比较难评估,后续达成一致的意见也比较困难。

  在这个基础上,我们需要一步步积累数据和实际的实物解剖关系,来了解电池在持续的过程中产生失效的历史数据,还要看别人家电池系统在车上的实际特性。以AVL对于电池系统对标的划分,在热特性的阈值对比上,大概分以下的内容

  a.在均一化的条件下,通过实验和调研,来了解自身设定需求和目标是否合理。在电气化的时代,对系统的对标和数据分析提出了更高的要求,大量的设计参数被隐藏在软件里面,同时我们也可以根据现有的结构配合特定的测试装备,来实现我们对于实际特性的测量

  - 在热管理的实验里面,主要分为配置各种温度传感器,建立V、I、T的关系,了解各个工作点起来的关键点。在之前的工作里面,和Thomas详细讨论过注入传感器和Pack的方案,实施起来需要费心一些。装备也是一个很关键的事情

  如果在低温地区,集中在充电桩上采集装置,读取CAN的系统数据,对于低温充电的速度收更快。我们的GB的协议有挺多的数据可以抓取的。

  如下图所示,在获取相关Pack的基本启动的时序和通信数据以后,是可以对Pack进行启动的。我们之前对于Pack有两种办法进行:

  - 我们本身设计的时候,在电芯层面,需要做大量的第三方的实验,这里就特定的条件进行确认,一个是做不同地区的使用温度的统计分析(这里需要加权使用温度、温度漂移等偏差),还要分析评估同一地区温度分布的情况

  - 最后就是在筛选出特定的点上,根据此电芯的特性,做大量Deep Dive的加速实验分析,评估某些衰变的点,评估是热管理使用条件的损伤特性

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