Contexte et objectifs
Transcription
Contexte et objectifs
Énergie Durée de vie Pile à combustible Extension de la durée de vie de systèmes multi-sources S. Morando1, E. Pahon1, N. Yousfi-Steiner1, S. Jemei1, D.Hissel1, R. Gouriveau1, N. Zerhouni1 , P. Moçoteguy2 Contexte et objectifs : Solutions prometteuses : systèmes piles à combustible et systèmes multi-sources Applications automobiles et stationnaires Stockage de l’énergie via le vecteur hydrogène Réduction des gaz à effet de serre et autres polluants (zéro émission) Courbes de polarisation Courbe de polarisation 5 Innovation : Principe de la méthode proposée t0 t0+168h t0+288h t0+480h t0+648h t0+792h t0+960h t0+1128h t0+1344h t0+1488h t0+1632h Tension stack (V) Tension stack (V) 4.5 4 3.5 3 2.5 0 10 20 30 40 50 Courant (A) 60 70 80 90 100 Courant (A) Spectre d’impédance électrochimique EIS stack 6 5 -Im(Z)[mOhm] 4 Prédiction des tensions cellules 3 2 1 Tension (V) 0 -1 5 10 15 20 25 Re(Z)[mOhm] optimal Temps (h) 1400 Estimation Estimationde dela ladurée duréede devie vierestante restante 1200 Empoisonneme nt au CO 1000 RUL RUL (en heure) 800 Problème température 400 200 0 100 150 200 250 300 350 400 450 Méthodes de pronostic : - Basées modèle [1] - Basées données [2] - Hybrides [3] [1] X. Zhang et al., An unscented Kalman filter based approach for the health monitoring and prognostics of a polymer electrolyte membrane fuel cell, Annual conference of the prognostic and health management, 2012. [2] S. Morando et al., Fuel cells Remaining Useful Lifetime forecasting using Echo State Network, VPPC2014, p.1-6. [3] M. Jouin et al., Prognostics of PEM fuel cell in a particle filtering framework, Int. Journal of Hydrogen Energy, vol. 39, 2014, pp. 481-494. Classification [4] N. Yousfi-Steiner et al., Diagnosis of polymer electrolyte fuel cells failure modes (flooding & drying out) by neural networks modeling, Int. Journal of Hydrogen Energy, vol. 36, 2011, pp. 30673075. [5] R.E. Silva Sanchez et al., Proton Exchange Membrane Fuel Cell operation and degradation in short-circuit , Fuel Cells, vol. 14, 2014, pp. 894-905. [6] Z. Li et al., Online Diagnosis of PEMFC by combining Support Vector Machine and fluidic model, Fuel Cells, vol. 14, 2014, pp. 448-456. Conclusion et perspectives : 15 ?? [5] 500 Temps (en heure) - Assèchement Court-circuit Temps (h) - [4] [6] 600 -200 50 Noyage Détecter et localiser une défaillance. Déterminer et ajuster la prédiction de la fin de vie du système. Optimiser les conditions d’utilisation des sources (cas d’hybridation véhicule électrique). Allonger la durée de vie globale du système. Permettre une commercialisation grand public autour du vecteur hydrogène (véhicule du futur, électrolyse, micro-cogénération,…). 1. FEMTO-ST/FCLAB/LABEX ACTION – Rue Thierry Mieg, 90000 Belfort 2. EIFER - Emmy-Nother Strasse 11, 76131 Karlsruhe, Germany [email protected] – 0384583625