Energy and Fuel Cell Systems
Overview
In recent years, the ACSD lab has focused extensively on hydrogen and fuel cell research, aiming to address the challenges of efficient, sustainable, and reliable energy systems. But why is the control of fuel cell systems so important, and what role does our research play in advancing this field? Fuel cells are a promising technology for clean energy conversion, with hydrogen as a key fuel. However, the efficiency, longevity, and safety of fuel cell systems depend heavily on precise control of their operating conditions. Without effective control strategies, issues such as fuel wastage, uneven temperature distribution, or system degradation can significantly impair performance. To overcome these challenges, our research combines advanced modeling, sensing, and control technologies to optimize efficiency and lifetime of fuel cell systems.
Modeling Dynamics of the Anode Loop
Our work begins with the modeling of the anode recirculation loop, with a particular focus on the dynamics of pressure and gas concentrations. By understanding how these values fluctuate under different operating conditions, we can predict and mitigate inefficiencies, ensuring stable operation even during transient loads or varying hydrogen supply conditions.
Development of Hydrogen Sensor and Soft Sensor Technologies
Real-time monitoring is crucial for maintaining fuel cell performance. Together with partners, we are developing innovative hydrogen sensor technologies to measure hydrogen concentration accurately and reliably. In parallel, we are working on hydrogen observers which are soft sensors, using mathematical models and real-time data to estimate key variables that are challenging to measure directly. These tools provide a deeper insight into system behavior, enabling more precise control and diagnostics. More information about the topic can be found in this publication and in this publication.
Model Predictive Control for the Anode Purge Valve and Cooling Loop
Another major focus is the development of model predictive control (MPC) strategies for critical subsystems. For the anode purge valve, MPC ensures efficient removal of insert gases while minimizing hydrogen loss, improving overall system efficiency. Similarly, our MPC for the cooling loop maintains optimal operating temperatures and temperature gradient along the fuel cell stack, reducing thermal stresses and prolonging the system's lifespan. More information about the topic can be found in this publication.
Optimal Energy Management for Efficiency and Longevity
To further enhance the performance of fuel cell systems, we are designing optimal energy management systems that balance energy flows across components. These systems maximize fuel cell efficiency and extend the overall service life of the system. By integrating predictive models with real-time control, we ensure that the system operates at its peak under all conditions.
Related projects
Die zulässige Menge eines beschränkten Regelkreises besteht aus allen Anfangswerten, für die eine Steuerung existiert, sodass die für das System geltenden Beschränkungen eingehalten werden können. Diese Menge wird in vielen Forschungsgebieten eingesetzt, darunter nachhaltiges Ressourcenmanagement, Epidemien, Energiesysteme und Robotik. Sie spielt zudem eine wichtige Rolle in Stabilitäts- und rekursiven Zulässigkeitsuntersuchungen in modelprädiktiver Regelung (MPC). In diesem Projekt nutzen wir das sogenannte Minimumprinzip aus, welches für spezielle Systemtrajektorien auf dem Rand der zulässigen Menge gilt, um die Menge selbst zu charakterisieren.
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In diesem Projekt wird eine übergeordnete Regelung Gesamtfahrzeugregelung für brennstoffzellenbetriebene Land- und Forstwirtschaftsfahrzeuge entwickelt. Diese beinhaltet unter anderem ein optimales Energiemanagement der für das Antriebssystem aus Brennstoffzelle und Batterie und eine adaptive Traktionsregelung, welche die lokalen Bodenbedingung erfasst und die Traktionsleistung dementsprechend anpasst.
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Dieses Projekt wird eine umfassende Analyse der Herausforderungen bei der Integration von Wasserstoffsystem zur Stabilisierung des Elektronetzes liefern. Dazu wird die benötigte Kapazität der Wasserstoffsysteme im Elektronetz mit unterschiedlichen Kombinationen von erneuerbaren Energien und Synchronmaschinen ermittelt. Aus dem oben beschriebenen, komplexen Wechselspiel von Energieangebot und -nachfrage der beteiligten Teilsysteme (Elektroenergiesysteme, Wasserstoffsysteme, Energiemarkt) ergeben sich verschiedene wissenschaftliche Herausforderungen. Unsere Professur beschäftigt sich mit dem Einfluss von Stromrichtern auf die Stabilität des Energiesystems. Als zweiten Schwerpunkt befassen wir uns mit dem Entwurf einer robusten Regelung der Umrichter mit dem Fokus auf eine Integration der Wasserstoffspeichertechnologie in das Energienetz. Weitere Informationen finden sich auf der Internetseite des Projektes.
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Ziel der interdisziplinären ESF-Nachwuchsforschungsgruppe ist die Entwicklung und Integration von neuartigen Sensorkonzepten direkt in den Brennstoffzellenstack sowie die Nutzung der Sensordaten zur effizienten Datenanalyse und Regelung. Dazu werden zwei Sensorkonzepte verfolgt, welche in Wasserstoffbrennstoffzellen als integrierbare Wasserstoffsensoren fungieren sollen. In enger Abstimmung mit Experten der Brennstoffzellen werden Sensorspezifikationen und Integrationskonzepte mit Hinblick auf eine praxisorientierte Ausrichtung entwickelt. Zusätzlich werden auf Basis entwickelter Modelle die Anforderungsprofile und Messparameter bestimmt. Mit Hilfe effizienter Datenanalyse werden die Sensordaten für die Anwendung von fortgeschrittenen Regelungsalgorithmen bereitgestellt. Weitere Informationen finden sich auf der Internetseite des Projektes. Im Rahmen des Projektes ist auch eine Publikation entstanden, die hier zu finden ist.
Im Rahmen der HZwo-Initiative befasst sich das Projekt Eco-CC mit der Entwicklung eines wirtschaftlicheren und zuverlässigeren Konzepts zur Messung und Regelung von Niedertemperatur-Polymerelektrolytmembran-Brennstoffzellen (PEMFC) für den Einsatz im Automobil. Durch die Kombination von Daten aus vorhandenen Sensoren mit regelungstechnischen dynamischen Modellen kann die Messgenauigkeit erhöht werden, ohne dass neue und teure Hardware entwickelt werden muss. Darüber hinaus ist diese softwarebasierte Lösung in der Lage, Fehler zu erkennen und fehlende Daten aus anderen Messungen zu rekonstruieren, oder sie könnte es sogar ermöglichen, derzeit verwendete Sensoren durch virtuelle zu ersetzen. Im Einzelnen verfolgt das Projekt unter anderem die Entwicklung und Validierung von regelungstechnischen dynamischen Modellen für spezifische Komponenten eines PEMFC-basierten Antriebsstrangs, die Analyse der Beobachtbarkeit des Systems und Identifikation von Optimierungspotentialen hinsichtlich der benötigten Hardwarekomponenten, die Implementierung eines Identifikations- und Adaptionsschemas für den Online-Prozess, die Analyse der Sensordatenfusion und der Möglichkeit von virtuellen Sensoren sowie die Implementierung und Test eines fehlertoleranten, optimalen Regelungsschemas für PEMFC-basierte Antriebsstränge.
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