辐射对流散热下大尺寸三元锂电池热模型

为精准界定热失控发展过程中锂电池热聚集特征,采用理论和试验相结合的方法,研究热滥用引发的大尺寸三元锂电池热模型。首先,依据能量守恒定律,明确电池热模型中的加热片产热量Q_(e)、化学反应产热量Q_(f)、电能释放产热量Q_(j)和环境散热量Q_(d)这4个热量参数,进而基于物理热量计算公式(Q=CMΔθ)和集总参数法,构建大尺寸三元锂电池由热滥用引发的热模型;其次,对模型参数获取进行理论分析,研究4个热量参数对电池热累积变化的重要度;最后,结合试验数据,将研究区间以点(t_(i),θ_(i))进行分区,确定表面传热系数h的值,进一步验证辐射对流散热下热失控锂电池热模型。结果表明:总产热量Q_(w)为12.88×10^(5) J,总散热量Q_(d)为6.60×10^(5) J,其中,辐射散热量为2.91×10^(5) J,对流散热量为3.69×10^(5) J,利用热模型计算出的热量理论预测热失控峰值温度θ_(p),与试验结果契合度较好,明确锂电池热失控发展过程中的热量聚集特征。

车用大尺寸锂离子电池不均一性探究

为了提升车载动力电池组的能量密度,动力电池逐步向着大尺寸结构发展,并逐步成为目前动力电池行业公认的发展方向。以大尺寸锂离子动力电池为研究对象,聚焦大尺寸电池不均一性问题,从实验测试、建模仿真以及设计与管理3个层次进行研究。首先,通过基本性能、不均一性实验测试确定了大尺寸电池容量、内阻性能发挥的最佳区间及不均一性分布特征;然后,搭建三维热电耦合机理模型,准确描述大尺寸电池的电化学及热特性,并仿真得到大尺寸电池温度分布不均一性情况;最后,进一步基于验证后的模型,提出电池连接方式优化方法及热管理策略。结果表明,上述方案有效缓解了大尺寸电池不均一性情况,显著提升了不同工况下大尺寸电池的性能。

车用大尺寸锂离子动力电池性能的仿真与分析

为探究车用大尺寸锂离子动力电池内部性能不一致性,基于伪二维理论,建立了二维仿真模型。引入集流体区域电势分布及边界条件,对10~150 cm不同长度电极的电池建模仿真,分析了倍率性能、容量发挥率、阻抗等电性能及局部析锂。结果显示:长度为100 cm的电池在3 C大倍率充电时正极集流体压降高达0.1 V,充电容量发挥率仅为82.2%,极化内阻接近10 cm的2倍;电流密度分布不均造成充电至85 s时就出现局部析锂;充电截止时刻极耳区域温度比中部高出8.6 K。因此,对车用大尺寸锂离子动力电池,亟需对结构进行优化设计和提高电池热管理能力。

车用大尺寸软包锂离子电池在高低温升工况下的生热率测定

提出了一种电动汽车用大尺寸软包锂离子电池的生热率测量方法——热补偿法,研究了电池生热率与工作电流、温度之间的曲线关系,其有效性得到了常规热流计法的验证,最后结合这两种方法研究了电池在高、低温升工况下的生热特性。研究结果表明,基于热补偿法的电池生热率平均测算偏差低于5.6%;电池的生热率随工作电流的增大而增大,二者呈二次非线性关系;电池在高温升工况下的生热率随放电深度呈先降后升趋势,形似U型曲线;电池在低温升工况下的平均生热率较其在高温升工况下高约13.7%。提出的热补偿法具有精度高、成本低、简便灵活等优势,研究成果可为大尺寸软包锂离子电池的热模型建立和热管理系统设计给予指导。

大尺寸锂离子电池液冷系统散热性能研究

为了改善大尺寸锂离子电池高倍率运行中产热多、温升高等问题,建立液冷式电池组数值仿真模型,重点研究了乙二醇冷却液质量流量、冷却介入时刻和浓度对电池热场的影响。结果表明:当流量不低于0.4×10^(-3) kg/s时,电池最大温度和温差可分别控制在30.33℃和3.84℃以内;当电池最大温度为29℃(t=1 446 s)时,开启冷却系统,电池的温度场标准差为0.89℃;当采用40%浓度的乙二醇冷却液时,电池的温度场标准差及冷板压差分别为0.92℃和5.81 Pa,且浓度越低,电池组的均温性越好。

Single-Seed Casting Large-Size Monocrystalline Silicon for High-Efflciency and Low-Cost Solar Cells

To grow high-quality and large-size monocrystalline silicon at low cost, we proposed a single-seed casting technique. To realize this technique, two challenges—polycrystalline nucleation on the crucible wall and dislocation multiplication inside the crystal—needed to be addressed. Numerical analysis was used to develop solutions for these challenges. Based on an optimized furnace structure and operating conditions from numerical analysis, experiments were performed to grow monocrystalline silicon using the single-seed casting technique. The results revealed that this technique is highly superior to the popular high-performance multicrystalline and multiseed casting mono-like techniques.