一、1P104S电池包结构与热管理特点

1. 结构设计

   • 1P104S表示单层（1P）排列的104个单体电池串联（104S），采用314Ah大容量电芯，总电压332.8V，常见于液冷储能系统。
   • 底部集成液冷板设计，通过钎焊工艺加工和导热凝胶优化散热路径，降低温差。

2. 热管理需求

   • 温差控制：需将Pack内部温差控制在3℃以内，确保电芯一致性。
   • 液冷系统：液冷技术相比风冷效率更高，适用于高能量密度场景，但需优化流道设计以降低流阻。

二、热仿真关键步骤与工具

1. 仿真流程

   • 模型构建：基于SolidWorks等工具建立三维模型，包含电芯、液冷板、结构件等细节。
   • 参数设置：定义电芯发热量（如314Ah电芯0.5C充放电时单体发热量约0.8W）、材料导热系数、边界条件等。
   • 仿真分析：通过ANSYS Fluent、Star-CCM+等软件模拟温度场、流速分布及压力变化，重点关注电芯间温差和液冷板均匀性。
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2. 优化方向

   • 流道设计：采用非均布流道或变径管道，提升冷却液流动效率，降低压损。
   • AI辅助优化：利用AI工具快速生成布局方案，预测热失控风险并调整参数。

三、实际案例与经验参考

1. 案例1：集装箱储能热仿真

   • 某1MW/2MWh系统采用液冷设计，通过仿真验证空调制冷量需求（约17.3kW），优化风道布局后温差控制在5℃以内。

2. 案例2：四维能源104S Pack量产

   • 通过力学结构设计和流道优化，实现Pack温差≤3℃，抗震性能提升，液冷系统能耗降低20%。

四、挑战与未来趋势

1. 技术难点

   • 热失控模拟：需考虑电芯热失控传播路径及阻隔措施，如隔热材料选择。
   • 长周期寿命：仿真需结合循环工况（如8000次循环）评估材料老化对散热的影响。

2. 发展方向

   • 智能化控制：结合AI仿生热平衡技术，动态调节冷却模式（速冷/微冷/加热）以降低能耗。
   • 环保材料：开发可回收导热凝胶和低GWP冷却液，符合可持续发展要求。