Modello Numerico di un impianto di Climatizzazione-Pompa di Calore con CO2 (R744) per applicazione BEV. = Numerical Model of an Air Conditioning-Heat Pump system with CO2 (R744) for BEV application.

Attualmente lo sviluppo di un veicolo elettrico presenta due grandi sfide. In primo luogo, risulta fondamentale una riduzione del consumo di energia per il riscaldamento della cabina in condizioni di freddo estremo in quanto, per garantire il confort in abitacolo, il sistema richiede quasi il doppio dell'energia richiesta per la propulsione. In secondo luogo, lo sviluppo di un sistema di gestione termica capace di mantenere la batteria nel suo intervallo di temperatura ottimale (25 °C e 35 °C), consente la massimizzazione delle prestazioni del veicolo, la riduzione del tempo di ricarica e l'eliminazione del rischio Thermal Runway. In questo contesto, questa tesi si prefigge di sviluppare un modello di un sistema di gestione termica diretto dotato di pompa di calore/climatizzazione operante con fluido refrigerante R774 e di studiarne l'efficacia nell'affrontare le sfide sopra menzionate. Le prestazioni del R774 sono state poi confrontate con altri potenziali refrigeranti, come ad esempio propano (R290) e R134a/R1234yf, in un'ampia gamma di condizioni operative del veicolo (ad es. temperatura ambiente da -20 °C a +50 °C). Il modello di Pompa di Calore è stato poi integrato in un banco di prova virtuale, sviluppato in ambiente GT-Suite, di un tipico veicolo elettrico. Il modello include il circuito refrigerante (ovvero batteria, motore elettrico ed elettronica di potenza), quello HVAC della cabina e quello del sistema underhood. E' stata quindi eseguita un'ottimizzazione dei parametri di controllo del sistema HVAC e, in particolare, della velocità del compressore e della posizione delle elettrovalvole al fine di ottenere il massimo confort in cabina e un stato termico omogeneo per la batteria. Questa attività ha permesso, inoltre, di valutare l'impatto dei differenti refrigeranti e delle diverse strategie di controllo sul consumo di energia della batteria e, di conseguenza, sull'autonomia del veicolo. Complessivamente la piattaforma numerica sviluppata durante questa tesi potrà essere sfruttata, in attività future, per identificare condizioni operative critiche, per dimensionare i componenti del circuito e per ottimizzare ulteriormente le strategie di riscaldamento e raffreddamento di cabina e pacco batterie.