[論文レビュー] Optimal battery thermal management for electric vehicles with battery degradation minimization

Yue Wu, Zhiwu Huang+5 more|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2023

Advanced Battery Technologies Research被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、動的計画法（DP）の結果を活用して、電気自動車のバッテリ熱管理戦略（BTMS）を近似的に最適化するルールベースの戦略を提案する。この戦略は、再生エネルギーを冷却に活用することで、バッテリ劣化と冷却エネルギー消費の両方を最小限に抑え、多様な走行条件下でもオフラインDP最適化と3%未満の性能差に抑える。

ABSTRACT

The control of a battery thermal management system (BTMS) is essential for the thermal safety, energy efficiency, and durability of electric vehicles (EVs) in hot weather. To address the battery cooling optimization problem, this paper utilizes dynamic programming (DP) to develop an online rule-based control strategy. Firstly, an electrical-thermal-aging model of the $ m LiFePO_4$ battery pack is established. A control-oriented onboard BTMS model is proposed and verified under different speed profiles and temperatures. Then in the DP framework, a cost function consisting of battery aging cost and cooling-induced electricity cost is minimized to obtain the optimal compressor power. By exacting three rules "fast cooling, slow cooling, and temperature-maintaining" from the DP result, a near-optimal rule-based cooling strategy, which uses as much regenerative energy as possible to cool the battery pack, is proposed for online execution. Simulation results show that the proposed online strategy can dramatically improve the driving economy and reduce battery degradation under diverse operation conditions, achieving less than a 3% difference in battery loss compared to the offline DP. Recommendations regarding battery cooling under different real-world cases are finally provided.

研究の動機と目的

• 高温環境下における電気自動車のバッテリ過熱および熱的暴走の課題に対処すること。
• アクティブなバッテリ熱管理システム（BTMS）において、バッテリ劣化と冷却エネルギー消費の両方を同時に最小限に抑えること。
• オフライン最適解の性能を近似できる、オンラインで計算効率の良い制御戦略を開発すること。
• 動的計画法の結果から実行可能なルールを抽出し、最適冷却の実用的実装を可能にすること。
• 異なる環境条件下での都市部、準都市部、高速道路走行シナリオにおいて、戦略の性能を評価すること。

提案手法

• 電気的・熱的・劣化ダイナミクスの連成を捉えるために、LiFePO4バッテリーパックの制御指向の電気的・熱的・劣化モデルを構築した。
• 垂直実験データを用いてKULIソフトウェアに詳細なBTMSモデルを構築し、コンプレッサー出力、冷却材流量、周囲温度、車両速度を組み込んだ。
• DPフレームワーク内で、バッテリ劣化コストと冷却に起因する電力コストを組み合わせたコスト関数を定式化し、最適なコンプレッサー出力を選択した。
• DP解から「高速冷却」「低速冷却」「温度維持」の3つの運用ルールを抽出し、ルールベースの戦略を構築した。
• エネルギー効率を向上させるために、バッテリ冷却に再生エネルギーの使用を優先するように戦略を設計した。
• 複数の実際の走行プロファイルと環境条件下でのシミュレーションにより、戦略の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EVにおけるバッテリ熱管理を最適化することで、劣化と冷却エネルギー消費の両方を最小限に抑える方法は何か？
• RQ2 最適冷却ポリシーから浮き彫りになる主な運用フェーズ（例：高速冷却、温度維持）は何か？
• RQ3 ルールベースの戦略が、オフラインの動的計画法解の性能をどの程度近似できるか？
• RQ4 冷却に再生エネルギーを使用することで、走行経済性とバッテリ寿命にどのような影響を与えるか？
• RQ5 異なる走行条件および周囲温度は、提案された冷却戦略の性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたルールベースの戦略は、オフラインの動的計画法解と比較してバッテリ劣化が3%未満の差に抑えられた。
• 特に高温環境下および長距離走行条件下では、走行距離を著しく減少させることなく、バッテリ劣化を顕著に低減した。
• 再生エネルギーをバッテリ冷却に活用することは、走行経済性の向上と劣化の最小化を実現する重要な要因である。
• BTMSパラメータ（冷却材流量、コンプレッサー回転数）は冷却速度に影響を与えるが、全体の走行経済性にはほとんど影響を与えない。
• 劣化低減およびエネルギー効率の観点から、本提案BTMSは冷却なしの状態および既存のMPCベースの戦略を上回る性能を示した。
• 都市部、準都市部、高速道路走行サイクルのすべてにおいて、戦略は高い性能を維持しており、周囲温度と走行距離が高くなるほどその有効性が向上した。