1. 서 론

대기환경에 대한 관심과 탄소 중립의 관점에서 각 국의 중앙정부와 우리나라의 지방 정부에서도 친환경차 구매 보조금을 지급하고 충전용 전기 요금의 단가 인하를 통해 친환경 자동차의 보급에 많은 정책적 비중을 두고 있다[1, 2, 3] . 아래의 Fig. 1은 전기 자동차의 보급률과 그 추이를 보이고 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면, ’22년 세계 전기차 판매량은 1,000만 대를 초과하였으며, ’22년 세계 전기차량 침투 비율(전기차 판매량/총 판매량)은 14%로서 환경 분석 시나리오에 따르면 전기차 3대 주요 시장인 중국, 미국, 유럽을 중심으로 2030년 전 세계 전기차 침투 비율은 36%에 달할 것으로 전망된다. 특히, 최근 EU는 2035년 이후 내연기관차 전면 판매 중단 법안을 공식적으로 합의(’23.3월)하는 등 본격적인 내연기관차 규제 정책을 추진하고 있다.

Fig. 1.

Global penetration rate and trends of electric vehicles[4]

그러나 전기 자동차의 보급을 막는 주요 원인들 중의 하나는 배터리의 열적 안정성의 이상에 따른 열 폭주와 배터리 주변 온도의 변화에 따른 배터리 성능 저하이다. 현재 출시된 전기자동차의 배터리 성능은 셀 주변의 온도에 따라 극심하게 변화하기에(우리나라의 경우 혹한기의 경우 하절기에 비해 배터리 성능이 약 70%까지 낮아짐) 배터리의 열 폭주 현상과 함께 소비자의 전기자동차의 구매 의사를 낮추는 요인이 되고 있다. 2023년도 소방방재청의 발표(아래의 Table 1)에 따르면 전기자동차의 화재의 규모는 매년 확대되고 있다. 또한 전기차는 화재 발생 시 화재진압이 어렵기(내연 기관 자동차 대비 화재 진압 시간은 8배, 화재 진압 인력은 2.5배, 화재 진압 필요 수량은 110배, 재발화 위험 높음)때문에 해외 일부 지역에서는 전기차를 지하에 주차하는 것을 금지하고 있다[6].

자동차 제조사 및 배터리 공급사의 보고 등[7, 8, 9, 10, 11, 12]에 따르면 리튬 이온 배터리 팩의 성능과 수명은 최대 온도와 온도 분포의 균일성에 의해 좌우된다. 승객과 운전자를 태운 전기 자동차의 리튬 이온 배터리의 안전한 작동 온도 범위 내에서 배터리 팩의 온도를 유지하기 위해 효율적인 열 관리 시스템의 필요성이 대두 되고 있다. 본 연구에서는 실제 시장 출시 차량에 적용이 가능하고 주변 장치와의 조립 문제를 대두시키지 않을 설계 조건을 기반으로 다양한 설계 제안과 그 효과를 전산 해석적으로 검증할 예정이다. 구체적으로는 실차 중심의 공기 냉각 모듈을 설계하여 리튬 이온 배터리의 효율적인 열 관리방안을 제시하고자 한다.

2. 선행 연구

순수 전기 자동차(하이브리드 자동차와 구분하는 호칭)에 탑재되는 전기 동력용 배터리 중 충전 후 항속 거리와 충전 속도 등에 있어 장점을 가져 널리 이용되는 리튬이온 전지는 열 폭주와 적정 온도 범위 이외에서의 성능 확보를 위한 냉각의 필요성이 반드시 요구된다. 이와 관한 연구는 여러 문헌과 시장 보고에서 구체적으로 확인되고 있다. 리튬이온 전지의 냉각을 위한 PCM(phase change materials)의 사용은 단순한 디자인으로 많은 주목을 받고 있으나, 열 방출 용량이 제한되어 낮은 방전율의 장치 등에만 적용되고 있다[6]. 리튬이온 전지의 열 관리로 채택되는 공기 냉각 방식 장치는 간단한 구조, 가벼운 무게, 낮은 유체 이송 동력, 가격이 저렴하고 유지관리가 용이한 장점으로 인해 널리 연구되고 채용되고 있는 현실이다. 특히, 공냉 방식은 그 적용에 있어 공간적 제약 조건에서도 유리하여 이륜차와 같은 일부 기관에서 PCM 시스템을 대체하고 있다. 결과적으로 공냉 장치와 방식은 액체 냉각 또는 PCM 기반 냉각 모듈 등을 대체할 수 있는 장점으로 인해 지난 10여 년 전부터 활발히 적용됨에 따라 그에 관한 연구 개발이 광범위하게 이루어지고 있다[8, 9, 10, 11].

Mahamud와 Park[8]은 수치적으로 왕복 순환 공기 흐름 냉각을 원통형 리튬 이온 셀에 적용하여 연구했다. 그들의 연구 결과 전지 모듈의 최고 온도와 최고 온도 편차가 각각 4°C와 1.5°C만큼 감소한 것이 확인되었다. 반면에 Na 등[9]은 한 방향 공기 흐름과 역 방향 층층 유동(layered flows)의 경우를 연구하여 최고 온도와 최고 온도 차이를 각각 0.6°C와 1.1°C만큼 낮추는 방안을 제시하기도 하였다. Wang 등[10]은 30개의 원통형 18-650형 셀을 갖춘 대형 리튬이온 배터리용 공랭식 시스템의 냉각 성능을 연구하여 배터리는 1C 속도로 충전되고 3가지 가변 속도(1C, 1.5C, 2C)로 방전되는 조건에서 연구되었다. 출구 포트의 두 가지 구성은 조건 1(입구 포트에 수직인 상단 개구부)과 조건 2(흡입 포트 반대쪽에 개구부)로 구분되어 연구 결과가 제시되었다. 그 결과 조건 1이 균일 냉각에 유리함이 확인되었다. 구체적으로는 조건 1과 2의 냉각효율은 각기 73%, 62.3%로 확인되었다.

Shahid와 Agelin-Chaab[11]는 전기 모듈 내부의 온도 균일성을 달성하기 위해 2차 입구 여유 공간 확보를 제공하는 수동적 접근 방식을 제안하고 그 효과를 제시하였다. 그들의 실증은 리튬이온 배터리 팩의 원통형 셀에서 적용되어 최고 온도와 최고 온도 차이를 각각 9%, 39% 향상될 수 있는 방안을 제시하였다.

최근의 공냉 효율화 관련 연구 중 Gurjeet Singh과 Hongwei Wu[12]의 결과는 냉각 유로 출구와 입구의 조건에 따른 냉각 효과를 비교한 것으로 상부 출구의 냉각 성능의 우수성을 정량적으로 잘 보여주고 있다. 그러나 상향 냉각 유로는 자동차에 탑재되는 리튬이온 배터리의 여건상 다소 제한이 따르고 있다. 전기차용 배터리 팩은 그 외부 충격으로부터의 보호를 위해 강건 재료의 하우징으로 둘러싸여 차량 바닥에 수평으로 배치되는 현실에서 배터리 팩의 상부에 관설된 토출 냉각 유로는 시스템의 부피에 대한 부담과 함께 유로의 구조적 신뢰성 확보에 매우 불리하다,

본 연구에서는 실차 적용 조건에서 적용 가능한 조건을 유지하면서 다양한 유로를 제안하고 그 제안 모델에 대한 수치 해석적 예측을 통해 냉각 효율을 비교분석하여 최적의 실용 모델을 제시하고자 한다.

3. 해석 모델

본 연구의 대상 모델은 각형 셀들(prismatic cells)을 채용한 배터리 팩으로 출시된 여러 전기차 모델에서 채용하는 리튬이온 배터리 시스템이다. 배터리 팩 내부의 각형 셀의 크기는 151 mm×16 mm×65 mm(각각 높이, 폭, 깊이를 표시한다)로 총 12개의 각형 셀이 1개의 모듈을 구성하고 있으며 해석에 영향을 미치지 못하는 부품(예를 들어 고정용 체결 부품 등)은 배제한 채 12개의 각형 셀과 냉각 유로로 모델을 구성하였다. 모델의 개략적인 모습은 Fig. 2와 같다. Fig. 2에서 알 수 있듯이 12개의 각형 셀은 일정 간격(2 mm)으로 서로 이격 배치되어 있고 모듈의 고체(주로 고장력 강판)벽과도 2 mm의 간격으로 이격되게 냉각 유로를 구현하였다[13].

Fig. 2.

Flow path for coolant(improved model from reference one with additional outport at left Air outlet 1)

모델의 냉각 유로가 매우 좁은 것은 제품의 특성 상 매우 많은 배터리 모듈이 전기 차량에 탑재 되므로(출력 72.6 kWh 전기차 모델의 경우 30개의 모듈이 장착)그 기하학적 여유가 매우 제한적일 수밖에 없기 때문이다. 또한 다양한 실차 조건의 차량 운행에 있어서 배터리 팩의 형상 유지를 위해 고장력 강판의 하우징을 채용하고 있는 현실에서 유로의 다양한 고려(예를 들어, 상부 냉각 출구 설치 등)는 제한적임을 밝힌다.

유동 해석에 있어서 필요한 셀과 냉각 유체인 공기의 주요 물성치는 선행 연구[12, 16]와 전기차 제조사로부터 획득하여 계산에 반영하였다. 계산에 사용된 셀의 비열(specific heat)은 900 J/kg/K, 셀의 열 전도도(thermal conductivity)는 240 W/m/K, 셀의 밀도는 2700 kg/m³로 정하여 계산에 반영하였다. 계산에 사용된 물성값은 아래의 Table 2에 정리하여 표시하였다.

냉각 유동의 해석을 진행하기 이전에 선행 연구 결과와의 비교를 통해 본 연구에서 활용하고자 하는 수치 해석의 정도(accuracy)를 점검하였다. 아래의 Fig. 3은 본 연구의 수치 해석 결과와 Singh & Wu(2022)의 온도 자료의 비교를 통해 두 자료의 차이를 냉각 유량(Reynolds 수)에 따라 분석하였다. 두 결과의 비교를 위해 Singh & Wu(2022)가 사용한 동일 모델을 본 계산에서도 사용하여 냉각 효과의 주요 변수인 온도 변화를 비교하였다. Fig. 3의 결과에서 알 수 있듯이 이론적 정의식에 비해 실제 전산 해석 결과는 열전달이 훨씬 활발하게 이루어지고 있는 것을 확인할 수 있으며 두 전산 해석의 결과는 매우 유사하여 본 연구에서 사용될 전산 해석의 도구가 정도 있는 결과를 제공할 수 있음이 확인되었다.

Fig. 3.

Comparison of heat transfer rates according to inlet flow rate

냉각 공기의 입구에서의 체적유량은 실차 조건으로부터 원용하여 차량 운행 중 급속 가속의 가장 열악 조건에서의 유량인 0.016 m³/s를 고정하여 실차에서 채용 가능한 유로 구조에 대한 냉각 효율(최고온도 저하 및 균일 온도 분포)을 평가하였다. 실차의 경우 가속, 감속 및 등속 운동 등이 가능하나 감속이나 등속 운전 조건의 경우 설정 유량보다 더 많은 냉각 유체의 유량이 냉각 시스템에 유입되므로 문제의 해석 결과에 고려대상이 아니나 가속 운전의 경우 배터리의 급 방전과 유입 냉각 유체의 감소가 예견되어 실차 냉각 조건의 최소 유량 조건에서 전산 해석이 수행되었다.

전산 해석에 사용된 각 모델의 개략적 모습과 그 특징을 보이고 있는 Fig. 1에서 알 수 있듯이 각 모델은 좁은 전지(cell)와 전지 사이의 틈을 냉각 공기가 수월하게 흐를 수 있는 구조를 탐색하는데 초점이 모아져 연구가 수행되었다. 선행 연구에서 사용된 모델의 형상(기존 모델로 칭함)은 하부에서 냉각 공기의 유입 후 전지를 거쳐 우상(right upward)으로 향하는 유동으로 본 연구에서는 다음과 같은 방향으로 개선 모델을 제안하여 전산 해석을 통한 전지의 냉각 성능을 평가하였다.

가. 모델 1 : 기준 모델 대비 출구를 좌와 우로 배치하여 유동의 전지 내부 공간의 체류 시간을 제고 시킨 모델

나. 모델 2 : 유입 유로의 면적 축소로 유속 증가에 의한 유동 침투를 기대한 모델

다. 모델 3 : 모델 2에 출구 영역의 면적 증대로 전지와 전지 사이의 유량 증대 기대 모델

라. 모델 4 : 모델 3에 입구 유동의 정압 상승을 가능하게 한 모델

마. 모델 5 : 모델 3과 4의 개선 모델로 유입 유동의 균일 유로를 부여한 모델

전산 해석에 사용된 보존 방정식은 질량 보존, 운동량 보존 및 에너지 보존 방정식, 전극에서의 에너지 방정식이 사용되었으며 열전달의 수단은 전도, 대류 및 복사 열전달 모두를 고려하였다. 아래의 방정식은 직교 좌표 방향(xi)의 속도 성분(ui)에 대하여 물리량 보존 방정식을 상태변수 밀도(ρ), 점성계수(μ) 그리고 압력(p)항을 이용하여 표현하였다. 난류 모델은 해의 정확도와 계산에 사용되는 메모리 용량 절감 의 장점 등을 고려하여 k-ε 모델을 사용하였으며 그에 따른 방정식에 활용되는 상수(parameter)는 선행 연구 결과로부터 확인하여 사용하였다(c1=1.44,c2=1.92,cμ=0.09,σk=1.0,σϵ=1.3,σT=0.85). 본 연구에서 사용한 지배방정식은 아래와 같다.

위의 방정식에서 유체역학 교과서 등에서 사용되는 통상적인 기호가 사용되었으며, k는 난류 에너지를 의미하며 𝜖는 난류 에너지 소산율을 표현한다. 식 (6)은 고체 각 전지(하첨자 s로 구분)에서의 에너지 방정식으로 열원 생성항인 Φs는 전지 셀 내부의 열 생성항으로 Hongguang Sun과 Regan Dixon[17]의 충·방전 실험(초기 배터리의 상태는 SOC 상태로 약 50% 충전 상태로 방전시 200.0 V, 충전시 336.0 V로 설정한 1C 조건) 논문과 Gurjeet Singh and Hongwei Wu 등[12]의 수치 해석에서 사용한 41,408 W/m³의 값으로(실차의 열 발생 조건과도 일치)으로 처리하였다. 위의 식 (1), (2), (3), (4), (5), (6)에서의 변수 의미는 아래와 같다.

p : 레이놀드 평균 압력

μ : 공기의 점성 계수

μt=ρCμk2ϵ

λ : 열전도도 계수

c1, c2, cμ, σk, σ∈, σT : k-ε 난류 모델의 매개 변수

c_p : 비열

u_i : 레이놀드 평균 유속의 ί 방향 성분

4. 전산 해석 및 결과

리튬이온 전지 모듈에 유입되는 냉각 공기는 상온의 공기로 설정하였고 그 유입 유량은 모든 모델에서 일정하게 0.016 m³/s의 체적 유량을 부여하였다. 냉각 유로의 출구에서는 환경정압을 부여하여 냉각 공기의 유출이 원활하게 이루어지도록 시스템을 구성하였다. 배터리를 둘러싼 케이스는 일반 연철 재료의 강판으로 단열 조건을 부여하였다. 전지의 경우에는 체적 열원 조건을 부여하여 일정 값의 열 발생으로 처리하여 계산을 진행하였다. 이 경우 발생된 열의 전달은 전도, 대류 및 복사 모두에 의해 주변 공기에 전달되어 셀의 최대 온도와 샐 내부의 온도 분포를 확인할 수 있게 모델을 준비하였다.

계산에 사용된 상용 프로그램은 Simcenter FloEFD[14]를 활용하였다. 계산 영역은 유체 영역, 고체 영역, 고체와 유체의 경계 영역을 구분하여 격자를 구성하였다. 계산의 수렴 조건은 전지 내부(고체 영역)의 온도가 일정하게 수렴하면서 냉각 공기의 출구 체적 유량이 수렴하는 것으로 정해 진행했다. 유동의 계산에서는 효율적 메모리의 활용을 위해 축 대칭(각형 셀의 깊이 방향)조건을 부여하여 해석하였다. 계산에 사용된 격자의 수는 833,262개이며 이 중 고체의 영역에는 475,527개가 사용되었고 유체의 영역에서는 357,735개가 사용되었고 고체와 유체의 접촉 영역에는 217,287개의 격자가 사용되어졌다. 격자의 수에 따른 해의 정도 향상 여부는 Fig. 4에 제시하였으며 그에 따른 최적의 격자 의 수를 확인할 수 있었다. 격자수 의존 해의 정도 평가는 Sihui Hong 등[14]의 방법에 따라 전지 내의 최고 온도와 전지 각각에서의 최고 온도 차이를 평가하여 그 값이 격자수에 영향을 받지 않을 경제적인 범위의 격자수를 선정하여 계산을 수행하였다. 해의 정도에 관한 격자의 의존성은 전지 내 최고 온도보다는 온도 편차가 더욱 중요하기에 온도 편차를 줄이는 것을 목표로 격자 수의 의존 정도를 확인하여 격자를 결정하였다[16, 17, 18, 19].

Fig. 4.

Grid dependence analysis results

정상 유동의 결과로부터 냉각 유동에 의한 전지의 냉각 효과(최고 온도 저하와 전지 내 온도 편차 최소화)를 비교하였다. 유체와 고체의 온도 분포와 냉각 유체의 흐름을 표시하는 Fig. 5는 각 모델의 냉각 유체와 각 전지의 온도를 표시하고 있으며 전지를 둘러싸고 흐르는 공기 유동의 모습도 보이고 있다. Fig. 5를 통한 냉각 효과의 분석을 살펴보면 냉각 공기의 흐름이 활발하고 유동 저항 압력이 작거나 유동을 활발히 할 수 있는 공간의 확보(모델 3, 4, 5)가 가능한 모델에서 보다 효율적인 냉각 효과를 기대할 수 있음이 확인된다. 또한 유입구의 형상적인 조건보다 냉각 공기의 유출 영역의 기하학적 조건이 냉각 효율에 더욱 영향을 미침을 알 수 있다. 구체적으로 냉각 유체의 이동을 방해하는 고압 영역은 각형 전지 사이의 매우 좁은 유로에서 발생하므로 전지 출구 부분에서의 유동 영역 확대(양쪽 출구와 곡률 천장 구조)가 냉각 효과에 긍정적임을 알 수 있다. 각 모델에서의 모델 간의 압력 강하의 차이는 약 10 Pa 정도의 미미한 수준으로 확인되어 배터리 시스템 내부 전지간의 간격이 매우 큰 유동 저항임을 알 수 있었다. 본 해석 결과에서 압력 강하량이 가장 큰 모델과 가장 작은 모델에서의 압력 강하량 차이는 13.27 Pa 정도로 확인되었다.

Fig. 5.

Air flows and temperature distribution for examined models

각 모델의 전지(고체 영역)에서의 최고 온도, 최저 온도, 평균 온도 그리고 온도 차이(Fig. 6에서 ∆T로 표시)를 비교하여 Fig. 6에 표시하였다. Fig. 6에서 왼쪽 세로축은 리튬 전지의 최고 및 최저, 평균 온도를 나타내고 있으며 오른 쪽 세로축은 최고 온도와 최저 온도의 차이를 표시하고 있다. 유입구의 유로 축소 효과가 전지의 온도 저하에는 불리한 조건임이 Fig. 6의 모델 2, 3, 4에서 확인할 수 있다. 리튬 이온 배터리의 냉각 유로 설계 시 냉각 유체의 운동 에너지와 압력 에너지 사이의 에너지 변환을 고려하여 유로를 설계하는 것이 셀과 셀 사이의 좁은 간격으로 인해 설계 의도가 실현되지 않음을 알 수 있다. 그 모델들에서는 최고온도가 비교 대상 모델 중에서 가장 높으며 평균 온도도 높은 모델군에 포함된다. 반면에 모델 1은 출구의 확대 효과로 인해 냉각 공기의 영역 내 잔류 시간이 길어져서 냉각 효과가 긍정적으로 확인된다. 리튬이온 배터리의 열적 안정성에 있어 가장 중요한 온도 편차는 모델 5에서 가장 우수하게 예측되었다. 모델 내부 최대 온도와 초소 온도의 편차가 1.02 K정도의 수준이라 다른 모델의 2 K 내지 4 K의 온도 차이에 비해 매우 우수한 냉각 성능이 결과 됨을 알 수 있었다. 특히, 전지 내 각 셀의 온도 차이 역시 다른 모델에 비해 우수하다는 것이 확인 되었다.

Fig. 6.

Comparison of temperature on prismatic cells for different models

Fig. 7은 냉각 효과가 우수한 모델 5의 각 셀에서의 온도 분포를 표시한 자료이다. 배터리의 각 셀(셀의 폭은 16 mm)마다 4개의 등 간격 측정 위치를 설정하여 셀(높이는 151 mm)의 1/4 높이(Fig. 6에서 Lower plane), 1/2 높이, 3/4 높이 등에서 평가하였다. Fig. 6에서 알 수 있듯이 셀과 셀 사이의 유동이 활발한 영역에서 유동 효과가 열전달이 촉진되어 온도 저하의 변화가 확인되며 입구에서 가장 먼 12번째 셀의 온도가 가장 낮게 확인되어 이는 Fig. 4의 결과와 잘 일치함을 알 수 있다. 또한 셀의 온도 분포가 셀의 정상 작동 조건인 충전 시 318 K와 방전 시 333 K의 최대 온도 조건[15]을 충족시키고 있음이 확인되었다.

Fig. 7.

Temperature distribution in cells at different heights(far left cell is beside the inlet)

본 연구의 냉각 시스템은 냉각 유체인 공기가 시스템의 하부에서 유입되고 전지 사이의 좁은 틈을 지내 상부로 분출되는 형상이므로 각 형 전지의 길이 방향(0 mm부터 151 mm)에 따른 온도 변화가 주요 관심 사항이다. Fig. 8은 셀 중심부 온도의 수직 방향 온도 변화를 제시하고 있다. 리튬이온 배터리의 전체 셀(총 12개)중에서 중심부위에서 수직 방향(중력 반대 방향)을 따른 온도의 변화를 입구 측에 가장 가까이 위치한 셀, 시스템의 중앙에 위치한 셀, 그리고 입구에서 가장 멀리 떨어진 셀에 대하여 온도 변화를 확인하였다. Fig. 8에서는 이를 구분하여 표시하기 위해 냉각 유체의 입구와 가장 가까운 셀(Front cell 로 표시), 중간 위치의 셀(Mid cell) 그리고 냉각 유체 유입구에서 가장 먼 곳에 위치한 셀(Rear cell로 표시)에 대해 온도 분포를 확인하였다. Fig. 8의 온도 정보는 냉각 효율의 제고를 위해서는 열원인 각 형 셀이 냉각 유체의 넓은 영역에 노출되는 것이 유리하다는 것이 확인 되었다. 이는 각 위치에서 온도 변화가 셀의 상부에서 낮은 온도 분포를 보이는 것으로부터 설명되어진다. 또한 냉각 유체가 유입구를 통해 유동하면서 유로가 좁은 셀 사이의 간격으로 유동하기보다는 수평 형상의 상대적으로 넓은 유로를 통해 유동이 채워진 이후 압력 상승을 바탕으로 좁은 틈새로 유동이 진행됨을 확인할 수 있기에(Fig. 8의 우측의 유동 궤적 모습) 각 형 셀의 위치에 따른 온도 변화를 설명할 수 있다.

Fig. 8.

Longitudinal distribution of temperature in cells(top) and air flows in system

5. 결 론

실차 조건을 반영한 리튬 이온 배터리의 냉각 효율 제고 방안을 전산 해석적으로 예측하였다. 연구에 사용된 냉각 공기의 체적 유량 조건 등은 실차 조건에서 냉각 기능에 가장 불리한 조건을 선택하여 해석에 사용하였다. 유동 조건 등은 각 모델에 대해 일정하게 유지하면서 12개의 각형 전지가 포함된 모듈 내부의 전지의 온도 특성을 분석하였다. 모듈 내 냉각 유체의 유입 조건, 구조 등은 차량의 특성상 제한적일 수 있으므로 배터리 모듈 내부의 가능한 공간을 최소한으로 조정하여 최적의 냉각 효율을 제공하는 모델을 결정하였다. 모델의 특징을 통해 고려하면 각형 전지의 공간을 확대하는 것이 유리하나 전체 배터리 팩의 부피 증가가 실제 차량에 탑재되어 운영되므로 크기나 토출 유로의 설치 등이 매우 제한적이라 제안 시험 모델에 상부 토출 유로(유체의 온도 상승에 따른 부력 효과가 유출 유동에 긍정적인 모델)를 갖는 모델의 전산 해석적 평가는 본 연구에서는 현재 시장 출시된 전기자동차의 모델의 범위(배터리 팩의 강건 설계 유지 및 차량 세시 공간의 효율적 이용 조건)를 벗어나게 되므로 제안 모델의 조건으로 반영하지 않았다.

냉각 유체의 일정 유량 조건에서 유입 유로의 구조 변화는 에너지 전환 과정(주로 운동에너지에서 압력 에너지로의 변환) 에서의 손실로 냉각 유동 활성화에 그 효과가 미흡함이 확인되었다. 오히려 출구의 공간 확대를 통해 냉각 유체가 전지로부터의 발열 흡수를 더 활발하게 하는 여건이 효과적임이 확인되었다.

전산 해석 결과의 분석을 통해 냉각 유로 출구에서 공간 확대가 구현된 모델 5에서 최고 온도, 평균 온도, 온도 분포가 가장 효과적임이 확인되어 효율적인 냉각 시스템으로 제안하는 것이 가능하다. 개선 모델에서는 구체적으로 기준 모델 대비 최대 온도가 1.84 K 낮아졌고 최고 온도와 최저 온도의 차이는 3.95 K에서 1.02 K로 약 74.2% 낮춰졌음이 확인 되었다. 제한된 공간 영역에 설치된 리튬 이온 전지의 냉각 유로 설계에서 냉각 효율 제고는 냉각 유동의 원활한 유로 확보와 냉각 유체의 유동 및 체류 공간 확대가 매우 유리함이 확인되었다. 그러나 이 제안 모델은 배터리 팩의 형상 수정과 그에 따른 곡률 가공이 추가되어야 하므로 생산 단가의 상승이 있을 수 있음을 고려해야한다.