针对储能系统中1P104S电池Pack的热仿真，需结合电芯产热特性、冷却系统设计及多物理场耦合分析，以优化温度一致性并提升系统安全性。以下是关键技术要点与仿真流程的综合解析：

一、仿真建模的核心参数与流程

1. 电芯产热模型
   • 产热速率计算：基于电化学反应动力学模型（如Butler-Volmer方程）与阿雷尼乌斯方程，动态计算不同SOC（荷电状态）和充放电倍率下的产热速率。例如，高温（45℃）下产热速率可能比低温（25℃）高2-3倍，需在仿真中实时更新。
   • 焦耳热影响：104S串联的电芯间连接件（如镍片、铜排）会产生额外焦耳热，需通过集流板电阻模型量化其贡献（如集流板电阻率与电流密度的积分计算）。
2. 冷却系统设计
   • 液冷方案优化：
     • 流道布局：采用并联流道或分层冷却（如“人”字形流道），平衡压降与散热效率。例如，末端电芯温差可通过增加流道面积或流速（如从5L/min提升至40L/min）降低。
     • 冷却液选择：50%乙二醇水溶液或纯水，需根据温差需求调整流量（如40L/min可满足0.5C充放电温差≤3℃）。
   • 风冷方案对比：液冷系统温差（1.8～3℃）显著优于风冷（5～8℃），但需权衡系统复杂度与能耗。
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3. 多物理场耦合分析
   • 流热耦合：采用k-ε湍流模型或RANS方程模拟冷却液流动与温度场的相互作用，捕捉层流/湍流过渡状态。
   • 电化学-热耦合：通过COMSOL等工具耦合电化学模型与温度场，分析充放电过程中的电压衰减与热失控风险。
   • 热-结构耦合：评估高温下电芯膨胀对Pack结构的影响，避免机械应力导致的短路或变形。

二、仿真优化策略

1. 降阶模型（ROM）应用
   • 针对整Pack级仿真计算量大的问题，可提取关键参数（如流速、温度与产热速率的映射关系），快速生成温度数据集，缩短优化周期。例如，通过降阶模型预测不同充放电倍率下的整Pack温升趋势。
2. 分步仿真流程
   • 流体域简化：将复杂冷板结构（如多孔介质）简化为等效圆管或规则几何体，保持压降-流速关系一致，减少网格数量（如从百万级降至十万级）。
   • 分阶段耦合：先进行流体仿真优化冷却系统，再耦合电化学场与温度场，降低瞬态计算资源消耗。
3. 实验验证与参数校准
   • 通过充放电实验获取实际温升数据（如最高温、温差），与仿真结果对比校准模型参数（如热导率、对流系数）。
   • 典型案例：某1P104S Pack在0.5C充放电工况下，仿真预测温差≤2.3℃，与实验数据误差<5%，验证了模型可靠性。

三、仿真工具与案例参考

1. 软件选择
   • ANSYS系列：Iceptak适用于电子冷却设计，Fluent支持复杂湍流建模，Workbench可集成多物理场耦合。
   • COMSOL：多物理场耦合能力突出，适合电化学-热-流耦合仿真，但需自定义电化学模型。
   • STAR-CCM+：适用于瞬态高温工况模拟，如热失控蔓延过程分析。
2. 典型案例
   • 液冷Pack优化：某1P104S Pack通过调整冷板流道截面积（从10mm²增至15mm²），将末端电芯温差从4.9℃降至1.8℃，同时压降增加不超过10%。
   • 风冷与液冷对比：风冷Pack温差达5～8℃，而液冷方案可控制在2～3℃，且最高温升降低40%。

四、挑战与未来方向

1. 高精度建模需求
   • 电芯微观结构（如活性材料分布）对热行为的影响需通过多尺度仿真（如从电极到Pack层级）进一步探索。
2. 智能化优化
   • 结合AI算法（如遗传算法、神经网络）加速参数寻优，减少人工试错成本。
3. 极端工况模拟
   • 热失控场景的高保真仿真需提升计算资源效率，例如通过GPU加速或分布式计算。

总结