System Automation of PEMFCs with Prognostics and Health management for Improved Reliability and Economy

Prosjektet gikk på å utvikle avanserte metoder til regulering av naturgassdrevne µCHP-enheter. µCHP (micro Combined Heat and Power) er enheter som produserer både varme og strøm til for eksempel et hus. Naturgassen blir først omdannet til hydrogen, som kan da delvis konverteres til elektrisitet. Resten går til forbrenning og varmeproduksjon. Brenselcellene som omdanner hydrogen til elektrisitet kan av forskjellige grunner miste sin ytelse, og det er da viktig å gripe inn før skaden blir varig. Typiske problemer er ubalansert vannproduksjon (for mye eller for lite), katalysatorforgiftning og hydrogenmangel. For å håndtere disse fenomenene ble det utviklet smarte regulatorer som forstår når problemet inntreffer, og kompenserer for dette. For å holde kostnadene nede, bruker regulatorer utelukkende målinger som allerede er tilgjengelig på systemet, eller som er rimelig å etterinstallere; istendefor dyre sensorer, bruker regulatorene avansert dataanalyse på enklere målinger. Etter 3000 timer med test hos prosjektpartner Dantherm Power i Danmark, viste det seg at brenselcellesystemet ikke ga tegn på permanent degradering, som følge av bedre teknologi i cellene og noen heldige tilfeldigheter. Cellene hadde fra før allerede logget 5000 timer i bruk. Tilfeldighetene besto i at systemene ble testet med mange målinger, som av og til overbelastet PC-ene som skulle styre de to systemene som ble testet. Det forårsaket en del bråstopp i systemene, som hver gang ble stanset i flere timer. Etter gjenoppstart, viste det seg at spenningstapet som hadde kumulert seg før driftstans var borte. Etter søk i litteraturen, viste det seg at det ene systemet hadde påvist knapt målbar degradering (kun 0,2 µV/h per celle), som ville vært "verdensrekorden", hvis ikke det andre systemet påviste en negativ degradering (altså en regenerering) på -4 µV/h per celle. Resultatene var veldig oppsiktsvekkende, og dataanalyse peker på at økningen i spenningen skyldes bedre katalytisk aktivitet. Det ble startet aktivitet i SINTEF for å forklare effekten, i samarbeid med Dantherm, og hvis mulig å reprodusere disse i andre celler. Analyse av dataloggene utført ved SINTEF viste at regenereringen skyldes mest trolig en økning i katalytisk aktivitet. En ny eksperimentell kampanje ble startet hos Dantherm, denne gangen med nye regulatorer utviklet ved SINTEF for å motvirke CO-forgiftning og ubalanse i fuktighet i brenselcellene. Regulatorene fungerte i hovedsak etter hensikt, med noen mindre uforutsette problemer som prosjektpartnerne er enig kan løses enkelt. Den siste eksperimentelle kampanjen hadde som hensikt også å vurdere om den katalytiske regenereringen kunne reproduseres. Dette ble bekreftet, og det ble påvist at start-stopp-sykluser kan ha en positiv innvirkning på ytelsen til brenselceller.

The SAPPHIRE project will develop an integrated prognostics and health management system (PHM) including a health-adaptive controller to extend the lifetime and increase the reliability of heat and power-producing systems based on low-temperature proton-e xchange membrane fuel cells (LT-PEMFC). The PHM system can actively track the current health and degradation state of the fuel-cell system, and through the health-adaptive control counteract the degradation of cells and balance of plant, and thereby boost the lifetime of the controlled system beyond the current lifetime expectancy. An important part of project is to develop novel prognostics approaches implemented in the PHM for estimation of the remaining useful life (RUL) of the PEMFC. An efficient sens or configuration for control will be chosen using controllability analysis methods, also including indirect sensing/estimation techniques to replace expensive measurement principles. Based on sensor inputs and input from the control system, the PHM algori thms identify the probable failure modes trajectories and estimate the remaining useful life. The consortium?s competence ranges from first principles estimation, to signal processing, regression and data-driven techniques, such as neural networks. This e nsures an efficient choice of methods. The project covers a full cycle of research activities, from requirement specification and laboratory experiments, through study of degradation phenomena and selection of prognostic methods, to synthesis of the contr ol system and its testing on the target PEMFC system. A technical-economical analysis will be performed in order to assess the impact of the developed tool in terms of lifetime improvement. The project is expected to produce hardware and so.ware solutions and have a significant scientific output. The implemented solutions resulting from the project will be tested and validated by the research and industrial partners.