Lithium ion Batteries (LIBs) are considered one of the most suitable power options
for Electric Vehicle (EV) drivetrain, are known for having low self-discharging
properties hence provide long life cycle operation. To obtain maximum power output
from LiBs, it is necessary to critically monitor their operating conditions.
Temperature particularly, is known to directly affect the performance and life span of
LiBs. This paper investigates the performance of a Battery Thermal Management
Systems (BTMS) for a battery pack that houses 100 Nickel Cobalt Rechargeable
18650 (NCR18650) Lithium ion cells built as part of an electric vehicle racing
development process. Thermal performance of the battery pack is investigated under
three levels (1.4, 2.4 and 3.4 m/s) of air flow rate and two current rate (0.5 and
0.75C). A worst case scenario of averaged maximum cell temperature of 36.1 °C was
recorded during a 0.75 C charge experiment and 37.5 °C 0.75 C discharge under the
least flow rate. A reduction in maximum temperature difference of 54.28% by
increasing the air flow rate in a 0.75 C charge experiment to 3.4m/s was achieved.
Increasing performance with increasing airflow rate was a common trend observed in
the experimental data after analyzing various experiment results. A model for the
investigated battery pack was developed by training an Artificial Neural Network
(ANN) utilizing the Bayesian Regularization algorithm. An R-Value of the
regression plot of the overall trained model of 0.988 was achieved. The model was
tested and able to predict maximum temperature values with a maximum percentage
error of 10.38% for the given input data from the experiments performed.
Keywords: Air-Cooled BTMS, Compact Lithium Ion Battery Module, ANN, RSM.
ÖZ:
Lityum iyon piller (LIB'ler), Elektrikli Araç (EV) aktarma organları için en uygun
güç seçeneklerinden biri olarak kabul edilir, düşük kendi kendine deşarj özelliklerine
sahip olduğu için bilinir, böylece uzun ömürlü çalışma sağlar. LiB'lerden maksimum
güç çıkışı elde etmek için, çalışma koşullarını eleştirel olarak izlemek gerekir.
Özellikle sıcaklığın LiB'lerin performansını ve ömrünü doğrudan etkilediği
bilinmektedir. Bu makalede, elektrikli araç yarışları geliştirme sürecinin bir parçası
olarak inşa edilmiş 100 NCR18650 Lityum iyon hücresi barındıran bir pil takımı için
BTMS'nin performansı araştırılmaktadır. Pilin termal performansı, üç seviye (1.4
m/s, 2.4 m/s ve 3.4 m/s) hava akış hızı ve iki akım hızı (0.5 C ve 0.75 C) altında
incelenir. 36.1 °C 'de ortalama maksimum hücre sıcaklığının en kötü senaryosu, bir
0.75C şarj deneyi ve 37.5 °C 0.75 C deşarjı sırasında en düşük akış hızı altında
kaydedildi. 0.75C şarj deneyinde hava akış hızını 3.4m / s'ye yükselterek maksimum
sıcaklık farkında% 54.28'lik bir azalma sağlandı. Artan hava akış hızı ile artan
performans, çeşitli deney sonuçlarını analiz ettikten sonra deneysel verilerde
gözlenen yaygın bir eğilimdi. Bayesian Düzenleme algoritması kullanılarak bir sinir
ağı eğitilerek araştırılan pil paketi için bir model geliştirilmiştir. Toplam eğitilmiş
0.988 modelinin regresyon grafiğinin R-Değeri elde edildi. Model test edildi ve
yapılan deneylerden verilen girdi verileri için maksimum% 10.38 hata yüzdesi ile
maksimum sıcaklık değerlerini tahmin edebildi.
Anahtar Kelimeler: Hava Soğutmalı BTMS, Kompakt Lityum İyon Pil Modülü,
YSA, RSM.
