تحقیقات موتور

تحقیقات موتور

شبیه‌سازی و تحلیل عملکرد انبارة لیتیوم‌گوگرد با چگالی انرژی بالا در شرایط راه‏‌اندازی سرد و چرخة رانندگی اروپا در خودرو برقی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه تربیت دبیر شهید رجاییدانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران، ایران
2 دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران، ایران
چکیده
انباره‌های لیتیوم‌گوگرد به دلیل چگالی انرژی بالا، وزن کم و هزینة تولید ارزان، به عنوان یکی از گزینه‌های آینده‌دار در صنعت ذخیره‌سازی انرژی بویژه برای خودروهای برقی، مورد توجه قرار گرفته‌اند. از جمله چالش‌هایی که برای انباره‌های مورد استفاده در خودروهای برقی وجود دارد، عملکرد در شرایط راه‏‌اندازی سرد (دمای محیط پایین و جریان خروجی زیاد بصورت همزمان) است. همچنین به منظور بررسی عملکرد انباره در شرایط رانندگی واقعی که شامل چرخه‌های متناوب شتابگیری، ترمزگیری و سرعت یکنواخت است، استفاده از منحنی استاندارد رانندگی اروپا می‌تواند مفید باشد. در این پژوهش، یک انبارة لیتیوم‌گوگرد با ظرفیت 3.4 آمپرساعت با استفاده از نوع NTGK در محیط نرم‌افزار انسیس فلوئنت به‌صورت عددی شبیه‌سازی شده است. هدف از این مطالعه، بررسی هم‌زمان رفتار حرارتی و الکتروشیمیایی انباره و استفاده از نتایج برای طراحی سامانة مدیریت انباره است. نوع NTGK با نیاز به متغیرهای ورودی کمتر، دقت مناسبی در پیش‌بینی رفتار انباره دارد. اعتبارسنجی طرح با مقایسة نمودار ولتاژ برحسب ظرفیت تخلیه‌شده در نرخ‌های 0.2C، 0.5C و 1.5C انجام شد که بیشترین اختلاف آن‌ها بترتیب 11.1، 6.48، 3.07 درصد گزارش شده است. افزایش دمای انباره در این نرخ‌ها بترتیب برابر با 0.4، 2.2 و 8 کلوین بوده است. در آزمایش راه‌‏اندازی سرد، بیشترین افت ولتاژ لحظه‌ای برابر با 0.76 ولت و بیشترین افزایش دما تنها 0.6 کلوین ثبت شد. همچنین، با اعمال ده چرخة رانندگی اروپا، سطح تغذیة باقی‌مانده انباره به 51 درصد رسید که در مقایسه با دو انبارة لیتیوم‌یون دیگر با تغذیة نهایی 13.3 درصد و 28.5 درصد، عملکرد بهتری نشان داد. کمترین افت ولتاژ لحظه‌ای در این آزمون برای انبارة لیتیوم‌گوگرد برابر با 0.67 ولت بود، در حالی که برای انباره‌های دیگر 0.9 و 1.2 ولت ثبت شد. این نتایج، عملکرد پایدار و حرارتی مناسب این نوع انباره را در شرایط واقعی عملیاتی تأیید می‌کنند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Simulation and performance analysis of a high-energy-density lithium–sulfur battery under cold start and standard european driving cycle conditions in an electric vehicle

نویسندگان English

Arshia Naseh 1
Arash Mohammadi 2
Karim Maghsoudi Mehrban 2
1 Department of Mechanical Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran
2 Department of Mechanical Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran
چکیده English

Lithium-sulfur batteries have attracted significant attention as a promising option in the energy storage industry, particularly for electric vehicles, due to their high energy density, low weight and low production cost. one of the main challenges faced by batteries used in electric vehicles is their performance during cold start condition which involve low temperatures and high output current simultaneously. Additionally, in order to evaluate battery performance under real driving condition-consisting of repeated cycles of acceleration, braking and constant speed- the use of the New European Driving Cycle (NEDC) can be useful. In this study, a 3.4 Ah lithium–sulfur battery was numerically simulated using the NTGK model within the ANSYS Fluent software. The purpose of the study is to investigate the thermal and electrochemical behavior of the battery simultaneously and to utilize the results for the design of a battery management system. The NTGK model requires fewer input parameters compared to other models and demonstrates acceptable accuracy in predicting battery behavior. Model validation was performed by comparing voltage versus discharge capacity curves at discharge rates of 0.2C, 0.5C, and 1.5C, with maximum deviations of 11.1%, 6.48%, and 3.07%, respectively. The corresponding temperature rises at these rates were 0.4, 2.2, and 8 K. In the cold start test, the maximum instantaneous voltage drop was 0.76 V, and the highest temperature increase was only 0.6 K. Moreover, after applying ten NEDC cycles, the remaining state of charge (SOC) of the battery was 51%, which is significantly higher compared to two other lithium-ion batteries with final SOCs of 13.3% and 28.5%. The minimum instantaneous voltage drop observed in this test for the lithium–sulfur battery was 0.67 V, whereas it was 0.9 V and 1.2 V for the other batteries. These results confirm the stable performance and favorable thermal behavior of the lithium–sulfur battery under realistic operating conditions.

کلیدواژه‌ها English

Lithium-Sulfur Battery
High Energy Density
NTGK Model
Cold Start
NEDC
[1] Song MK, Cairns EJ, Zhang Y. Lithium/sulfur batteries with high specific energy: old challenges and new opportunities. Nanoscale. 2013;5(6):2186-204. doi: 10.1039/C2NR33044J
[2] Goodenough JB, Kim Y. Challenges for rechargeable batteries. Journal of Power Sources. 2011 Aug 15;196(16):6688-94. doi: 10.1016/j.jpowsour.2010.11.074
[3] Hasan MM, Haque R, Jahirul MI, Rasul MG, Fattah IM, Hassan NM, Mofijur M. Advancing energy storage: The future trajectory of lithium-ion battery technologies. Journal of Energy Storage. 2025 Jun 1;120:116511.
[4] Lopez S, Akizu-Gardoki O, Lizundia E. Comparative life cycle assessment of high performance lithium-sulfur battery cathodes. Journal of cleaner production. 2021 Feb 1;282:124528.
[5] Manthiram A, Chung SH, Zu C. Lithium–sulfur batteries: progress and prospects. Advanced materials. 2015 Mar;27(12):1980-2006. doi: 10.1002/adma.201405115
[6] Bharti VK, Cherian SK, Gaikwad MM, Pathak AD, Sharma CS. Chemistry and operation of lithium–sulfur batteries. InLithium-Sulfur Batteries 2022 Jan 1 (pp. 37-55). Elsevier. doi: 10.1016/B978-0-323-91934-0.00027-2
[7] Kolosnitsyn VS, Karaseva EV. Lithium-sulfur batteries: Problems and solutions. Russian Journal of Electrochemistry. 2008 May;44(5):506-9. doi: 10.1134/S1023193508050029
[8] Yang L, Li Q, Wang Y, Chen Y, Guo X, Wu Z, Chen G, Zhong B, Xiang W, Zhong Y. A review of cathode materials in lithium-sulfur batteries. Ionics. 2020 Nov;26(11):5299-318. doi: 10.1007/s11581-020-03767-3
[9] Hauser A, Kuhn R. High-voltage battery management systems (BMS) for electric vehicles. InAdvances in battery technologies for electric vehicles 2015 Jan 1 (pp. 265-282). Woodhead Publishing. doi: 10.1016/B978-1-78242-377-5.00011-X
[10] Vezzini A. Lithium-ion battery management. In: Lithium-ion batteries: advances and applications. Elsevier; 2014. p. 345-60. doi: 10.1016/B978-0-444-59513-3.00015-7
[11] Karami H, Karimi MA, Mahdipour M. ANN modeling of cold cranking test for sealed lead-acid batteries. Journal of power sources. 2006 Aug 25;158(2):936-43. doi: 10.1016/j.jpowsour.2005.11.024
[12] Brückner J, Thieme S, Grossmann HT, Dörfler S, Althues H, Kaskel S. Lithium–sulfur batteries: Influence of C-rate, amount of electrolyte and sulfur loading on cycle performance. Journal of Power Sources. 2014 Dec 5;268:82-7. doi: S0378775314008441
[13] Propp K, Auger DJ, Fotouhi A, Longo S, Knap V. Kalman-variant estimators for state of charge in lithium-sulfur batteries. Journal of Power Sources. 2017 Mar 1;343:254-67. doi: 10.1016/j.jpowsour.2016.12.087
[14] Mastali M, Foreman E, Modjtahedi A, Samadani E, Amirfazli A, Farhad S, Fraser RA, Fowler M. Electrochemical-thermal modeling and experimental validation of commercial graphite/LiFePO4 pouch lithium-ion batteries. International Journal of Thermal Sciences. 2018 Jul 1;129:218-30. doi: S129007291730176X
[15] Zeng Q, Zou Z, Chen J, Jiang Y, Zeng L, Li C. Closed-loop modeling to evaluate the performance of a scaled-up lithium–sulfur battery in electric vehicle applications. Applied Sciences. 2021 Oct 14;11(20):9593. doi: 10.3390/app11209593
[16] Bauknecht S, Wätzold F, Schlösser A, Kowal J. Comparing the cold-cranking performance of lead-acid and lithium iron phosphate batteries at temperatures below 0 C. Batteries. 2023 Mar 17;9(3):176. doi: 10.3390/batteries9030176
[17] Bai X, Peng D, Chen Y, Ma C, Qu W, Liu S, Luo L. Three-dimensional electrochemical-magnetic-thermal coupling model for lithium-ion batteries and its application in battery health monitoring and fault diagnosis. Scientific Reports. 2024 May 11;14(1):10802. doi: s41598-024-61526-0
[18] Heo J, Gu H, Lee C, Sung J, Kim DH, Han J, Oh YS, Ahn S, Jeon I, Park JW. Recent Advances in Achieving High Energy/Power Density of Lithium–Sulfur Batteries for Current and Near‐Future Applications. Battery Energy. 2025 Feb 3:e20240051. doi: 10.1002/bte2.20240051
[19] Kim US, Yi J, Shin CB, Han T, Park S. Modeling the dependence of the discharge behavior of a lithium-ion battery on the environmental temperature. Journal of The Electrochemical Society. 2011 Mar 28;158(5):A611. doi: 10.1149/1.3565179
[20] Kwon KH, Shin CB, Kang TH, Kim CS. A two-dimensional modeling of a lithium-polymer battery. Journal of Power Sources. 2006 Dec 7;163(1):151-7. doi: 10.1016/j.jpowsour.2006.03.012
[21] Naseh A, Bayatinejad MA, Mohammadi A. Electrochemical-thermal simulation of Lithium Iron Phosphate battery for electric vehicle application. In: Proceedings of the 12th International Conference on Internal Combustion Engines; 2022. [In Persian]
[22] ANSYS Inc. ANSYS Fluent tutorial guide 18. ANSYS Inc.; 2018. p. 724-46.
[23] Propp K. Advanced state of charge estimation for lithium-sulfur batteries [PhD thesis]. Cranfield: Cranfield University; 2014.
[24] Kumaresan K, Mikhaylik Y, White RE. A mathematical model for a lithium–sulfur cell. Journal of the electrochemical society. 2008 Jun 18;155(8):A576. doi: 10.1149/1.2937304
[25] Knap V, Stroe DI, Purkayastha R, Walus S, Auger DJ, Fotouhi A, Propp K. Reference performance test methodology for degradation assessment of lithium-sulfur batteries. Journal of The Electrochemical Society. 2018 May 26;165(9):A1601. doi: 10.1149/2.0121809jes
[26] United States Department of Energy. FreedomCAR battery test manual for power-assist hybrid electric vehicles. Idaho Falls (ID): Idaho National Engineering and Environmental Laboratory; 2003. Report No.: DOE/ID-11069.
[27] Tian Y, Chen C, Xia B, Sun W, Xu Z, Zheng W. An adaptive gain nonlinear observer for state of charge estimation of lithium-ion batteries in electric vehicles. Energies. 2014 Sep 10;7(9):5995-6012.
[28] Wang J, Meng J, Peng Q, Liu T, Zeng X, Chen G, Li Y. Lithium-ion battery state-of-charge estimation using electrochemical model with sensitive parameters adjustment. Batteries. 2023 Mar 20;9(3):180.

  • تاریخ دریافت 11 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 29 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش 13 آبان 1404