Entwicklung einer Methodik zur Implementierung eines nichtlinearen modellprädiktiven Reglers für Teilsysteme einer LT-PEM-Brennstoffzelle für mobile Anwendungen

LT-PEM Brennstoffzellen haben das Potenzial, eine Schlüsseltechnologie für die Dekarbonisierung des Verkehrssektors zu werden. Eine Erhöhung der Leistungsdichte ist dabei besonders wichtig, um viele Anwendungsfelder zu erschließen. Während sich der Großteil der Forschungs- und Entwicklungsbemühungen im Brennstoffzellenbereich auf den Stack selbst konzentriert, besteht nach wie vor ein großes Optimierungspotenzial im Bereich der Betriebsstrategie. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Betriebsstrategie ist die optimale Regelung der Brennstoffzelle mit ihren Peripheriekomponenten, die einen entscheidenden Einfluss auf die Systemeffizienz hat. Zur Regelung des Brennstoffzellensystems werden hauptsächlich PID-Regler eingesetzt, da sie in anderen Bereichen etabliert sind und als Stand der Technik gelten. Modellprädiktive Regelungsverfahren haben das Potenzial, die Systemeffizienz zu erhöhen und gleichzeitig eine Degradation der Zelle zu vermindern. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein nichtlinearer Modellprädiktiver Regler (NMPC) für einen vereinfachten Kathodenpfad einer LT-PEM Brennstoffzelle entwickelt und simulativ untersucht. Zur Schätzung der nicht messbaren Zustandsgrößen wurde ein erweiterter Kalmanfilter (EKF) entwickelt. Anschließend wurde für ein vereinfachtes Kathodensubsystem ein nichtlinearer modellprädiktiver Regler entworfen. Dieser fortschrittliche Regelungsansatz optimiert die Stellgrößen in einem definierten Zeithorizont auf Basis aktueller Messdaten anhand eines mathematischen Modells des Systems. Es wird gezeigt, dass für Betriebszyklen die über einen bestimmmten Zeithorizont bekannt sind und somit auch für diesen Zeitraum benötigten Reaktanten, Druckanforderungen und entstehender Wärme eine hochpräzise Regelung möglich ist.

LT-PEM fuel cells have the potential to become a key technology for the decarbonisation of the transport sector. An increase in power density is particularly important in order to open up many fields of application. While the majority of research and development efforts in the fuel cell sector are focused on the stack itself, there is still great potential for optimisation in the area of operating strategy. A key component of this operating strategy is the optimal control of the fuel cell with its peripheral components, which has a decisive influence on system efficiency. PID controllers are mainly used to control the fuel cell system, as they are established in other areas and are considered state of the art. Model predictive control methods have the potential to increase system efficiency and at the same time prevent cell degradation. As part of this work, a non-linear model predictive controller (NMPC) for a simplified cathode path of an LT-PEM fuel cell was developed and simulatively analysed. An extended Kalman filter (EKF) was developed to estimate the non-measurable state variables. Subsequently, a non-linear model predictive controller was designed for a simplified cathode subsystem. This advanced control approach optimises the control variables in a defined time horizon on the basis of current measurement data using a mathematical model of the system. It is shown that highly precise control is possible for operating cycles that are known over a certain time horizon.