BACKGROUND: An effective Battery Thermal Management System is critical for the safety and service life of electric vehicle batteries. The primary challenge involves maintaining temperature field uniformity while minimizing the energy consumption of the cooling system.
AIM: Development of an integrated multidomain simulation model with coupled electro-thermal analysis 1) to quantify the relationship between discharge current and heat generation, 2) to optimize cooling control strategies, 3) to evaluate the impact of coolant flow maldistribution within the module architecture of a battery.
METHODS: The model is built in the MATLAB/Simulink using the Simscape Electrical and the Simscape Thermal libraries for a system of eight modules comprising 312 cells in total. A threshold-based control algorithm with a low-pass filter (τ=3 s) modulates the coolant flow rate between 0.5 and 10 l/min. Simulations were performed with a ±60 A current profile over 2400 s to emulate real-world driving conditions.
RESULTS: The model maintains battery temperature within a safe range of 300,2–303,2 K, i.e., 15 K below the critical threshold. The intelligent control system reduced pump power from 120 W to 0 W for 62.5% of the operating time. The State of Charge variance between modules remained below 0.5%. The model specifically accounts for hydraulic non-uniformity in coolant flow distribution across multi-module assemblies.
CONCLUSION: The model enables a 70% reduction in design costs and achieves up to 95% accuracy in predicting overheating. A 15–20% reduction in auxiliary power consumption and scalability (300–800 V) make this solution highly relevant for commercial electric transport.
Обоснование. Эффективная система управления тепловым режимом критически важна для безопасности и ресурса батарей электромобилей. Основная проблема — поддержание равномерности температурного поля при минимизации энергопотребления системы охлаждения.
Цель — разработать интегрированную многодоменную модель с сопряжённым электротепловым анализом, которая позволит сделать следующие шаги: 1) количественно оценить взаимосвязь между током разряда и тепловыделением; 2) оптимизировать стратегию управления охлаждением; 3) оценить влияние неравномерного распределения расхода охлаждающей жидкости в модульной структуре батареи.
Методы. Модель создана в MATLAB/Simulink с использованием библиотек Simscape Electrical и Simscape Thermal для системы из 8 модулей (всего 312 ячеек). Применён пороговый алгоритм управления с фильтром нижних частот (τ=3 с), регулирующий расход охлаждающей жидкости в диапазоне 0,5–10 л/мин. Моделирование выполнено с профилем тока ±60 А, в течение 2400 с, что воспроизводит условия реального вождения.
Результаты. Модель поддерживает температуру батареи в безопасном диапазоне 300,2–303,2 К, что на 15 К ниже критического порога. Интеллектуальная система управления снижает мощность насоса с 120 до 0 Вт в 62,5% времени работы. Разброс уровня заряда между модулями составил менее 0,5%. Впервые учтён эффект гидравлической неравномерности распределения потока в многомодульных сборках.
Заключение. Модель позволяет сократить затраты на проектирование на 70% и повысить точность прогнозирования перегревов до 95%. Снижение энергопотребления вспомогательных систем на 15–20% и масштабируемость (300–800 В) делают решение актуальным для коммерческого электротранспорта.