Ein Wärmemodell auf Packebene kann erstellt werden, indem Zellen zu Modulen mit thermischen Effekten zusammengesetzt und Module innerhalb eines Packs angeordnet werden. Sie können thermische Leistungsanalysen an Batteriepacks mit unterschiedlichen Alterungsstadien durchführen, um die Garantiekriterien am Ende des Lebenszyklus (EOL) zu erfüllen.

Sie können die Blöcke von Simscape und Simscape Fluids™ in Gas-, Flüssigkeits- und Wärmedomänen verwenden, um aktive, passive oder hybride Kühl-/Heizlösungen zu modellieren. Darüber hinaus lassen sich die Architekturen von Kühl-/Heizsystemen anhand von Leitungs- und Instrumentierungsfließbildern zur Platzierung von Rohren, Ventilen, Wärmetauschern und Tanks untersuchen.

Bei einem Flüssigkeitskreislaufsystem ist es möglich, einen Ausgleichsbehälter für die Reserveflüssigkeit, Kühlplatten, die die Betriebsflüssigkeit in die Nähe der Batteriezellen leiten, ein motorbetriebenes Umwälzsystem mit Pumpe, Fließweg und Ventilen sowie verschiedene Arten von Wärmetauschern wie drahtgebundene Heizungen oder Radiatoren zu modellieren.

Nachdem Sie ein Modell des Kühl-/Heizsystems erstellt haben, können Sie Simulationen durchführen, Ihre Entwicklung durch Untersuchung der Komponentengrößen und Systemparameter optimieren und bestimmte Anforderungen wie Wärmeableitung und Stromverbrauch erfüllen.

Mit Simulink ist es einfach, geschlossene Regelkreise zu entwerfen, die Feedforward- und PID-Techniken für die Steuerung von Zirkulationssystemen kombinieren, wie beispielsweise die Regelung des Zuflusses (Ventil), des Massenflusses (Pumpe) und der Wahl des Wärmeaustauschpfads. In Simscape Battery stehen Ihnen vorgefertigte Blöcke wie Battery Coolant Control und Battery Heater Control zur Verfügung, mit denen Sie Regelungsalgorithmen für das Wärmemanagement von Batterien erstellen können. In Verbindung mit Stateflow^® lässt sich zudem eine Überwachungslogik für das Umschalten zwischen verschiedenen Betriebsmodi – z. B. Heizen oder Kühlen – in Abhängigkeit von der Umgebungs- und der Batterietemperatur entwickeln.

Im Gegensatz zu einem Kalman-Filter erfordert die Verwendung eines neuronalen Netzes zur Entwicklung eines SOC-Schätzers keine umfassenden Informationen über die Batterie oder ihr nichtlineares Verhalten. Stattdessen wird das Netz mit Strom-, Spannungs- und Temperaturdaten und dem SOC als Antwort trainiert.

Eine Schätzung des SOH ist subjektiver als eine Schätzung des SOC, wobei es keine allgemeingültige Übereinkunft darüber gibt, wie der SOH zu definieren ist. Infolgedessen kann jedes Unternehmen seine eigene spezifische Methode zur Quantifizierung einer SOH-Schätzung verfolgen, sodass es unmöglich ist, Standardlösungen für alle Bereiche zu verwenden. Mithilfe von Simulink und Simscape lassen sich individuell erstellte Algorithmen zur SOH-Schätzung entwickeln und simulieren, die der unternehmensspezifischen Interpretation des Batteriezustands entsprechen.

Die Batterieladung wird mit einem Algorithmus für Konstantstrom/Konstantspannung (CC-CV) gesteuert. Dies ist ein gängiger Ansatz, der die Lebensdauer der Batterie verlängert, indem er Überstrom und Überspannung beim Laden verhindert. Während des Ladevorgangs wird der Strom begrenzt, bis eine vorgegebene Spannung erreicht ist.

Der Schutz der Batterie erfordert eine regelmäßige Überwachung von Strom, Spannung und Temperatur. Simscape Battery bietet hierfür Blöcke, die Sie in Ihre BMS-Algorithmen einbauen können.

Die Fähigkeit, realistische Simulationen durchzuführen, die für die Entwicklung von BMS-Regelungssoftware von zentraler Bedeutung sind, beginnt mit einem genauen Modell des Batteriepacks. Oftmals werden Batterien mithilfe von Finite-Elemente-Analyse-Modellen (FEA) entworfen, die die physikalische Konfiguration der Batterien berücksichtigen und ihre elektrothermochemischen Eigenschaften erfassen. Obgleich sich diese Modelle hervorragend für die Entwicklung und Optimierung der chemischen Zusammensetzung und der Geometrie eines Batteriesatzes eignen, benötigen Regelungsingenieure jedoch Modelle, die besser für die Konzeption auf Systemebene und die Softwareentwicklung geeignet sind. 

Bei der Entwicklung von BMS-Algorithmen in Simulink können Sie Ersatzschaltbilder verwenden, um das thermoelektrische Verhalten der Batteriezelle zu simulieren. Das Ersatzschaltbild besteht typischerweise aus einer Spannungsquelle, einem Serienwiderstand und einem oder mehreren parallel geschalteten Widerstandskondensator-Paaren. Die Spannungsquelle liefert die Leerlaufspannung, während die anderen Komponenten den Innenwiderstand und das zeitabhängige Verhalten der Zelle modellieren. Diese Ersatzschaltbildelemente sind im Allgemeinen von der Temperatur und dem Ladungszustand (SOC) abhängig. Da diese Abhängigkeiten für jede chemische Zusammensetzung einer Batterie einzigartig sind, müssen sie mithilfe von Messungen an Batteriezellen desselben Typs ermittelt werden, für die der Regler entwickelt werden soll. Mithilfe von Optimierungen in Simulink und MATLAB können Sie ein Ersatzschaltbild über Modellkorrelation mit experimentellen Daten parametrieren.

Neben dem Modell des Batteriepacks sind für realistische Simulationen von Batteriesystemen genaue Modelle der Schaltungskomponenten erforderlich, die das Batteriesystem mit der Stromquelle und der Last verbinden. Simscape Electrical, ein Add-on-Produkt für Simulink, bietet Ihnen umfassende Bibliotheken aktiver und passiver elektrischer Komponenten, die für den Aufbau eines kompletten Batteriesystemschaltkreises benötigt werden, wie z. B. das analoge Frontend für den Zellenausgleich. Die Ladequelle kann eine Gleichstromquelle sein, z. B. eine Photovoltaikanlage (PV), oder eine Wechselstromquelle, bei der der Strom gleichgerichtet wird. 

Die Simulation auf Systemebene mit Simulink und Simscape ermöglicht es Ihnen, eine komplexe Ladequelle um die Batterie herum zu konstruieren und das Batteriesystem unter verschiedenen Betriebsbereichen und Fehlerbedingungen zu validieren. Die Last des Batteriepacks kann dabei auf ähnliche Weise modelliert und simuliert werden. So kann beispielsweise der Batteriepack über einen Wechselrichter mit einem Permanentmagnet-Synchronmotor (PMSM) in einem Elektrofahrzeug (EV) verbunden sein. Mit der Simulation können Sie den Betrieb des Elektrofahrzeugs durch verschiedene Fahrzyklen variieren und die Wirksamkeit des BMS bei veränderten Betriebsbedingungen evaluieren.

Wenn Sie Desktop-Simulationen in Ihre Testverfahren einbeziehen, können Sie Testfälle erstellen und ausführen, um das Batteriesystem entlang aller möglichen Zweige der Logik und Regelung geschlossener Kreisläufe zu testen – ein Abdeckungsgrad, der beim Testen mit Hardware selten erreicht wird. Bei diesem Ansatz dient das Simulationsmodell als ausführbare Spezifikation, die die Entwicklung und das Testen des Batteriesystems steuert. Mit Simulink lassen sich Tests über Desktop-Simulationen mit einer Reihe von Funktionen durchführen:

• Integrieren Sie Anforderungen, wie z. B. Grenzwerte, Toleranzen, logische Prüfungen und zeitliche Bedingungen, in das Modell mit der Möglichkeit zur Rückverfolgung zu den ursprünglichen Spezifikationen.
• Erstellen Sie komplexe Sequenzen simulationsbasierter Tests zur Durchführung von Funktions-, Baseline-, Äquivalenz- und Back-to-Back-Tests.
• Verfolgen Sie branchenübliche Metriken wie die Abdeckung von Entscheidungen, Bedingungen, die Abdeckung von modifizierten Bedingungen/Entscheidungen (MC/DC) sowie die Abdeckung von relationalen Grenzen.
• Generieren Sie Testeingaben, um eine vollständige Modellabdeckung und individuelle Ziele zu erreichen.
• Verwenden Sie formale Methoden, um versteckte Entwicklungsfehler zu ermitteln, die zu Integer-Überlauf, toter Logik und Division durch null führen.

Wenn das zu entwickelnde Batteriesystem Sicherheitsanforderungen erfüllen muss, können Sie auf formalen Methoden basierende Tests in Ihren Softwareentwicklungsprozess gemäß Standards wie IEC 61508, IEC 61851 und ISO^® 26262 integrieren.

Die Echtzeitsimulation, die sowohl Rapid Prototyping als auch HIL-Tests umfasst, bietet Ingenieuren der leistungselektronischen Regelungstechnik zusätzliche Erkenntnisse darüber, wie sich eine BMS-Entwicklung in der Hardware verhält. Sowohl bei RP als auch bei HIL besteht das Ziel darin, einen Aspekt des Gesamtkonzepts in Hardware zu emulieren: den BMS-Regler in RP und das Gleichgewicht des Batteriesystems in HIL. Hierbei bietet die Echtzeitsimulation eine Reihe von Vorteilen bei der BMS-Entwicklung, die Ihnen Folgendes ermöglichen:

• Durchführung von RP, um mit der Validierung der Algorithmen zu beginnen, bevor die endgültige Regler-Hardware ausgewählt wird
• Nutzung der Flexibilität eines Echtzeit-Testsystems zur schnellen Entwicklungsiteration und für schnelle Tests
• Durchführung von HIL-Tests, bevor die Prototyp-Hardware des Batteriesystems verfügbar ist
• Verwendung einer Kombination aus RP- und HIL-Tests, um BMS-Algorithmen für Testfälle zu erproben, die schwierig und teuer sein oder zur Zerstörung führen können, wenn die tatsächliche Hardware verwendet wird

Da die Konstruktion und Modifizierung von Hardware-Prototypen für ein Batteriesystem sehr aufwändig und die Reparaturen oft kostspielig sind, ist es nicht immer möglich, solche Prototypen an dem elektrischen System zu testen, in dem das Batteriesystem eingesetzt werden soll. In Anbetracht dieser Einschränkungen können selbst kleine konzeptionelle Änderungen die Entwicklungszeitpläne gefährden. Hinzu kommt, dass BMS-Konzepte in der Regel nur in kleinen Schritten weiterentwickelt werden, weil die zuständigen Teams tiefgreifende Änderungen gegenüber dem vorherigen Konzept als zu riskant ansehen.

Mit Simulink können Sie C/C++ und HDL-Code aus dem Modell der Hardware in Ihrem Batteriesystem und dem übergeordneten System, zu dem es gehört, einschließlich der Versorgung und der Last, generieren. Sobald Sie diesen Code auf einem Echtzeitrechner einsetzen, können Sie Echtzeit-Simulationen der Hardware mit Ihrem Regler-Code durchführen, bevor Sie den Controller in einem Batteriesystem-Prototypen testen. Dadurch können Sie Fehler in der Entwicklung schon finden und korrigieren, bevor diese möglicherweise teure und schwer zu ersetzende Prototyp-Hardware beschädigen. Sie können auch Hardwaredesignfehler aufdecken, wie z.B. die falsche Dimensionierung von Komponenten.

Viele HIL-Echtzeitsysteme, darunter auch die Speedgoat-Zielhardware, verfügen über Batterie-Emulatoren, mit denen Sie tragbare Batteriestromversorgungen emulieren, Batteriestapel für Elektrofahrzeuge nachbilden oder auch Stromaufnahme emulieren können, um Batterien im Ladezustand zu simulieren.

Ob Desktop-, RP-, HIL- oder PIL-Simulationen: Sie alle ermöglichen die Verifikation und Validierung der Regelungsalgorithmen für das BMS. Mit Simulink können Sie dieselben Algorithmen als Grundlage für die Generierung von produktionsfertigem Code verwenden – entweder optimierten und stabilen C/C++ Code zur Implementierung auf Mikrocontrollern oder synthetisierbaren HDL-Code für die FPGA-Programmierung oder ASIC-Implementierung. Die automatische Codegenerierung eliminiert manuelle Übersetzungsfehler der Algorithmen und erzeugt C/C++ und HDL Code mit numerischer Äquivalenz zu den Algorithmen, die Sie in Simulink validiert haben. Indem Sie Ihre Regelungsalgorithmen unter allen möglichen Betriebs- und Fehlerbedingungen simulieren, erhöhen Sie die Sicherheit, dass der generierte Code mit denselben Bedingungen im realen System zurechtkommt, auch wenn Sie nicht auf alle Bedingungen testen können. Falls Hardwaretests später anzeigen, dass Algorithmusänderungen erforderlich sind, können Sie einfach die Algorithmen in Ihrem Modell modifizieren, Simulationstestfälle erneut ausführen, um die Richtigkeit der Änderungen zu überprüfen, und neuen, aktualisierten Code generieren. Der gesamte C/C++ und HDL-Code ist komplett portabel, lässt sich mit zahlreichen Optionen optimieren und ist bidirektional auf das Simulink-Modell zurückverfolgbar.