Electro-Thermal-Electric Field Model-based Immersion Cooling Channel Design for Large Pouch Lithium-ion Batteries = 전기-열-전기장 모델 기반 대형 파우치 셀의 액침 냉각 유로 설계 연구

국문 초록 (Abstract)

액침냉각(Immersion Cooling)은 전기차의 급속 충전 시간 단축과 열폭주 상황에서의 안전 확보를 위한 유망한 열관리 기술이다. 그러나 팩 단위로 적용될 경우, 냉각 유체의 유로 단면적이 커져 유속이 감소하고 이에 따라 대류 열전달계수가 낮아져 냉각 성능이 제한된다. 또한 절연 유체 사용량이 증가함에 따라 시스템의 중량과 재료비가 상승하여, 실제 양산 적용에는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 방열 성능이 우수한 영역에는 유속을 집중시키고 상대적으로 중요도가 낮은 영역의 유로를 축소함으로써 전체 유체량을 줄이되 냉각 성능을 향상시키는 유로 설계 전략이 필요하다.
이러한 전략 수립 전에는, 먼저 셀 단위에서의 정확한 발열, 방열 거동을 규명하는 모델링이 필수적이다. 셀 수준의 열 거동 예측이 정확해야 셀 영역 별 냉각 우선순위를 도출할 수 있기 때문이다. 하지만 기존 연구는 셀을 Single-Domain Model (SDM)로 단순화하여 케이스 방열 효과를 반영하지 못했고, 탭 및 버스바의 발열과 전압 손실을 고려하지 못했다. 본 연구의 목적은 리튬이온 파우치 셀의 전기적-열적-전기장적 거동을 정밀하게 모사할 수 있는 전기-열-전기장(Electro-Thermal-Electric field, ETE) 3차원 모델을 제안하는 것이다. 또한 이를 1차원(1D) 모델로 단순화하여 전압, 온도, SOC 거동을 빠르게 예측할 수 있는 방법론을 제시하는 것이다.
최종적으로는 검증된 ETE 모델을 활용하여 냉각 효율을 유지하면서 절연 유체의 중량과 재료비를 절감할 수 있는 액침냉각 유로 설계 전략을 도출하는 것이다. 셀 스택은 Equivalent Circuit Model (ECM) 기반의 전기-열 해석 모델로 구성하여 전압과 발열량을 계산하였으며, 탭 및 버스바는 전기장 해석을 통해 국부 전류밀도 분포에 따른 발열과 전압 강하를 계산하였다. 또한 셀 케이스의 방열 효과를 정밀하게 구현하기 위해 Component-Resolved Model (CRM)을 적용하여 케이스, 스택, 탭, 버스바를 개별 구성요소로 분리하고 비열과 열전도도를 각각 모델링하였다. 상온 자연냉각 조건에서 0.5C, 1C, 1.5C, 2C-rate로 셀 방전 실험을 수행하여 표면 온도, 탭 인접 온도, 전압을 계측하고 모델 정합성을 검증하였으며, 기존 SDM 대비 정확도 향상 효과를 비교하였다.
검증 결과, 제안한 ETE 모델은 가장 큰 부하 조건인 2C-rate 방전에서 전압 및 온도의 평균제곱근오차(RMSE)가 각각 27.8 mV, 1.14 K로 확인되었으며, 기존 모델 대비 온도 RMSE는 0.63 K, 전압 RMSE는 1.5 mV 개선되었다. 이후 3p4s 모듈 단위로 확장하여 탭, 버스바 발열이 스택 온도에 미치는 영향을 분석하였다. 전기장 모델 유무에 따라 자연냉각 조건에서 버스바는 6.7 °C, 셀 스택은 2.4 °C 온도가 상승했고, 도체 전압 강하가 75 mV 발생함을 확인했다. 전기장 모델 적용 여부에 따라 스택 온도 차이가 크기 때문에 국부 온도를 예측할 때 전기장 모델링이 활용되어야 한다.
본 모델을 적용해 액침냉각 조건 하에서 각 영역의 Heat Transfer-Heat Generation (HT-HG) 지표를 산출하여 냉각 우선순위를 도출하였다. CFD 기반 액침 냉각 해석 결과, 방열 성능 서열(Heat Transfer Ranking)은 Top ~ Terrace+Tab > Bottom ≫ Busbar 순으로 도출되었으며, 이 결과를 반영해 하단과 버스바의 유로 갭을 축소하고 입출구를 재배치한 결과, 절연 유체 중량이 18% 감소, 압력 손실은 81% 감소, 최대 온도는 1.5 K 낮아졌고, 셀 간 온도 편차는 0.8 K 감소하였다. 본 연구는 셀 케이스의 방열 효과와 탭, 버스바의 발열 특성을 반영한 전기-열-전기장 통합 모델을 제안하고, 이를 실험과 해석을 통해 검증하였다. 제안된 모델은 다양한 셀 형상(파우치, 원통형, 각형)과 냉각 방식(액침, 간접수냉, 공냉)에 적용할 수 있는 범용성을 가지며, 1D 팩 모델로 확장 가능하다. 또한, 제안된 저중량, 고방열 액침 유로 설계 전략은 냉각 성능과 경량화를 동시에 달성하여 액침냉각 시스템의 양산 적용 및 비용 절감에 기여할 수 있는 실질적 설계 기반을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Immersion cooling is a promising thermal management technology for electric vehicles (EVs), enabling fast charging and improving safety under thermal runaway conditions. However, the excessive use of dielectric fluid increases the system weight and material cost, and the large flow cross-section reduces flow velocity, thereby lowering the convective heat transfer coefficient and limiting cooling performance. To overcome these issues, an optimized flow-channel design strategy is essential that concentrates the flow in regions with high cooling priority while reducing flow in less critical areas, ultimately minimizing the total coolant volume and improving overall cooling performance. Cell models from previous research failed to reflect the heat dissipation effect of the cell casing or the local heat generation of the tabs and busbars, thus preventing the quantitative optimal design of flow channels. To overcome this, this study proposes a three-dimensional Electro–Thermal–Electric field (ETE) model capable of accurately reproducing the coupled electrical, thermal, and electric field behavior of large-format lithium-ion pouch cells. The ETE framework uses an Equivalent Circuit Model (ECM) for the stack and an electric field solver for the tabs and busbars. Critically, a Component-Resolved Model (CRM) was implemented, separating the casing, stack, tabs, and busbars to accurately model the casing’s heat dissipation effect. The validated ETE model achieved Root-Mean-Square Errors (RMSE) of 27.8 mV (voltage) and 1.14 K (temperature) in single cell 2C-rate discharge tests, proving high model fidelity. At the module level under air-cooling conditions, inclusion of the electric field coupling resulted in a busbar temperature rise of 6.7 °C and a stack temperature increase of 2.4 °C, along with a 75 mV voltage drop, confirming the significance of the electric field model. CFD-based immersion cooling analysis derived a quantitative cooling hierarchy based on the Heat Transfer-Heat Generation (HT-HG) index, indicating that the top casing and the combined terrace and tab regions have the highest and comparable cooling priority, followed by the bottom casing, while the busbar has the significantly lowest priority. Based on this hierarchy, a flow-channel strategy was implemented to reduce low-priority flow and concentrate flow in the high-priority regions. The optimized design successfully reduced the dielectric fluid volume by 18%, the pressure drop by 81%, the maximum stack temperature by 1.5 K, and the cell temperature deviation by 0.8 K. The proposed ETE model and the resulting lightweight, high-performance flow channel design strategy provide a practical and scalable foundation for the commercialization of immersion cooling systems. Furthermore, the proposed model can be extended to one-dimensional pack-level analysis and universally utilized in cooling design across various cell form factors or cooling methods.

목차 (Table of Contents)

• I. Introduction 1
• 1.1 Background 1
• 1.2 Literature Review 3
• 1.2.1 Importance of Battery Thermal Management 3
• 1.2.2 Development of Pack Cooling Systems 4
• 1.2.3 Limitations of Immersion Cooling Research 6
• 1.2.4 Previous Electro–Thermal Modeling Studies 7
• 1.2.5 Limitations of Previous Cell and Pack Models 8
• 1.3 Research Objectives 10
• 1.4 Research Contributions 11
• II. Electro-Thermal-Electric Field Model Description 12
• 2.1 Electrical Model 12
• 2.1.1 ECM Model 12
• 2.1.2 ECM Parameter Identification Method 14
• 2.2 Thermal Model 17
• 2.2.1 Battery Heat Generation Model 17
• 2.2.2 CFD model 18
• 2.3 Electric Field Model 20
• 2.4 Thermal Property Model 22
• 2.5 Schematic of the Proposed Electro-Thermal-Electric Field Model 24
• III. Methodology 26
• 3.1 Experimental Setup and Model Validation Procedure 26
• 3.2 Immersion Cooling Optimization Strategy 27
• 3.2.1 System Overview 27
• 3.2.2 Simulation Setup 29
• 3.2.3 Heat Dissipation Priority by Region 29
• IV. Results and Discussion 32
• 4.1 Model Selection and Validation 32
• 4.1.1 Comparison between Case 1 and Case 2 33
• 4.1.2 Comparison between Case 2 and Case 3 33
• 4.1.3 Comparison between Case 3 and Case 4 35
• 4.1.4 Comparison between Case 1 and Case 4 35
• 4.1.5 Single-Cell Validation result 36
• 4.2 ETE Model-based Module Level Analysis 37
• 4.2.1 Impact of Busbar Heating on Stack Temperature 37
• 4.2.2 Electrical Loss Analysis 39
• 4.3 ETE Model-based Immersion Cooling Prioritization Analysis and Design Strategy 42
• 4.4 Performance and Fluid Reduction Effect of the Proposed Flow Structure 44
• 4.4.1 Comparison of Straight-flow and Proposed-flow 44
• 4.4.2 Comparison of Proposed-flow and Max Straight-flow 46
• V. Conclusions 48
• Bibliography 51
• Abstract 56