Regelung und Überwachung von Brennstoffzellen
Die Umstellung auf alternative Energieträger zur Reduzierung von Treibhausgasen stellt eine zentrale Herausforderung für die Zukunft der Mobilität dar. Wie lassen sich bewährte Energieträger durch umweltfreundlichere Alternativen ersetzen? Grüner Wasserstoff, der durch erneuerbare Energien wie Solar- oder Windkraft erzeugt wird, bietet eine vielversprechende Lösung. Mit Wasserstoff betriebene Brennstoffzellenfahrzeuge (siehe Abbildung) kombinieren hohe Reichweiten, schnelle Betankungszeiten und effiziente Energieumwandlung mit nahezu emissionsfreiem Betrieb. Durch die Nutzung von grünem Wasserstoff können diese Fahrzeuge nicht nur zur Dekarbonisierung des Verkehrs beitragen, sondern auch den Komfort und die Leistung herkömmlicher Antriebe bewahren.
Die Nutzung von Brennstoffzellen im Mobilitätssektor, der durch dynamische Leistungsanforderungen geprägt ist, stellt eine große Herausforderung dar. Häufige Lastwechsel können, insbesondere bei nicht optimaler Regelung, die Brennstoffzelle schneller altern lassen. Dies führt zu einer verringerten Effizienz, einer verkürzten Lebensdauer und im schlimmsten Fall zum Ausfall des gesamten Systems – was auch Sicherheitsrisiken mit sich bringt. Um diese Probleme zu vermeiden, ist eine präzise und zuverlässige Regelung entscheidend. Die Berücksichtigung von spezifischen Kriterien und Beschränkungen ist notwendig, um gleichzeitig gute Performance und Langlebigkeit der Brennstoffzelle zu gewährleisten. Eine zusätzliche Herausforderung besteht darin, dass viele wichtige Zustände, wie die Temperatur innerhalb der Zelle, nur schwer oder gar nicht direkt messbar sind. Dies erfordert innovative Ansätze in der Regelungstechnologie, um die Brennstoffzelle effizient und sicher betreiben zu können.
Forschungsthemen an unserem Institut
Durch den Einsatz modellbasierter virtueller Sensoren, welche über mathematische Verfahren Zustände schätzen, wird ein Einblick in sonst verborgene Zusammenhänge ermöglicht. (Beschränkte) Kalman-Filter und andere optimierungsbasierte Schätzer erlauben diesen virtuellen Blick in die Zelle. Eine besondere Herausforderung liegt in der gleichzeitigen Schätzung hochdynamischer Zustände, wie zum Beispiel der Wasserstoffkonzentration innerhalb der Zelle, sowie von sich aufgrund von Alterung langsam ändernden Materialeigenschaften, die maßgeblichen Einfluss auf die Performance und Lebensdauer der Brennstoffzelle haben.
Bei der Entwicklung komplexer Regelkonzepte, die zum Beispiel modellprädiktiver Regelung oder flachheitsbasierten Ansätzen basieren, ist die Wahl der verwendeten Modellstruktur maßgeblich. Hierbei setzen wir Brennstoffzellen-Modelle verschiedener Komplexitätsstufen ein, von 0-dimensionalen Lumped-Parameter Modell bis zu räumlich aufgelösten mehrdimensionalen Simulationsmodellen.
Um die Echtzeitanforderungen auch bei den rechenaufwändigen Modellen zu gewährleisten, werden verschiedene mathematische Modellreduktionsverfahren eingesetzt. Diese können sowohl daten-, als auch modellbasiert sein. Dadurch ermöglichen wir eine Berücksichtigung der komplexen räumlichen Verteilungen bei der Regelung, ohne jedoch die Echtzeitanforderungen im realen Betrieb zu verletzen.
Damit die verwendeten Modelle das Verhalten der untersuchten Brennstoffzellensysteme ausreichend akkurat abbilden, werden Methoden der Modellidentifikation und statistischen Versuchsplanung entwickelt und eingesetzt. Dies ermöglicht eine maßgebliche Reduktion der benötigten Messzeit zur Charakterisierung von Brennstoffzellensystemen.
Diese Themen werden in enger Zusammenarbeit mit akademischen und industriellen Partnern behandelt, um durch die Verknüpfung verschiedenster Kompetenzen gemeinsam an effizienten und langlebigen Brennstoffzellen zu arbeiten.
Veröffentlichungen
Bartlechner, Johanna, Martin Vrlić, Christoph Hametner, and Stefan Jakubek. "State-of-Health observer for PEM fuel cells—A novel approach for real-time online analysis., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" International Journal of Hydrogen Energy (2024).
Vrlić, Martin, Dominik Pernsteiner, Alexander Schirrer, Christoph Hametner, and Stefan Jakubek. "Reduced-dimensionality nonlinear distributed-parameter observer for fuel cell systems., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" Energy Reports 10 (2023): 1-14.
Du, Zhang Peng, Christoph Steindl, Stefan Jakubek, and Christoph Hametner. "Concentration estimation for fuel cells: Design of experiments, nonlinear identification, and observer design with experimental validation., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" IEEE Access 11 (2023): 10453-10470.
Du, Zhang Peng, Christoph Steindl, and Stefan Jakubek. "Efficient two-step parametrization of a control-oriented zero-dimensional polymer electrolyte membrane fuel cell model based on measured stack data., öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" Processes 9, no. 4 (2021): 713.
Du, Zhang Peng, Andraž Kravos, Christoph Steindl, Tomaž Katrašnik, Stefan Jakubek, and Christoph Hametner. "Physically motivated water modeling in control-oriented polymer electrolyte membrane fuel cell stack models, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." Energies 14, no. 22 (2021): 7693.
Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Model-predictive-control-based reference governor for fuel cells in automotive application compared with performance from a real vehicle, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" Energies 14, no. 8 (2021): 2206.
Böhler, Lukas, Daniel Ritzberger, Christoph Hametner, and Stefan Jakubek. "Constrained extended Kalman filter design and application for on-line state estimation of high-order polymer electrolyte membrane fuel cell systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" international journal of hydrogen energy 46, no. 35 (2021): 18604-18614.
Vrlić, Martin, and Stefan Jakubek. "Degradation Avoiding Start Up and Shut Down of Fuel Cell Stacks for Automotive Application Using Two Plant Model Predictive Control, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" In 2021 6th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech), pp. 1-6. IEEE, 2021.
Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Efficient and life preserving power tracking control of a proton exchange membrane fuel cell using model predictive control, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" In 2020 SICE International Symposium on Control Systems (SICE ISCS), pp. 77-84. IEEE, 2020
Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Safe and Efficient Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Control Using Successive Linearization Based Model Predictive Control Validated on Real Vehicle Data, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" Energies 13, no. 20 (2020): 5353.
Ritzberger, Daniel, Christoph Hametner, and Stefan Jakubek. "A real-time dynamic fuel cell system simulation for model-based diagnostics and control: Validation on real driving data, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster" Energies 13, no. 12 (2020): 3148.
