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Die vorgestellte Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Brennstoffzellensystems, ein Brennstoffzellensystem und ein Computerprogrammprodukt.
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Stand der Technik
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Polymer Elektrolyt Membran (PEM) Brennstoffzellensysteme wandeln Wasserstoff mittels Sauerstoffs zu elektrischer Energie unter der Erzeugung von Abwärme und Wasser.
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Eine PEM Brennstoffzelle besteht aus einer Anode, die mit Wasserstoff versorgt wird, einer Kathode, die mit Luft versorgt wird, und einer dazwischen platzierten Polymer Elektrolyt Membran an der Luft und Sauerstoff zu Strom, Wasser und Wärme umgesetzt werden. Mehrere solcher Brennstoffzellen werden in der Regel zu einem Brennstoffzellenstapel gestapelt, um eine elektrisch erzeugte Spannung zu maximieren.
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Systemisch hat sich zur Versorgung der PEM Anode mit Wasserstoff ein Ansatz etabliert, bei dem noch wasserstoffreiches Anodenabgas mittels Gasfördereinheiten zusammen mit frischem Wasserstoff wieder einem Anodeneintritt zugeführt wird, was als Rezirkulation bekannt ist.
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Eine ausreichend hohe Wasserstoffkonzentration am Anodeneingang eines Brennstoffzellenstapels stellt sicher, dass ein Katalysator in dem Brennstoffzellenstapel über einen gesamten Strömungsbereich hinweg mit ausreichend Wasserstoff versorgt wird.
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Stickstoff, der durch Diffusionsprozesse von einer Kathodenseite zu einer Anodenseite gelangt, stellt für in einer Brennstoffzelle stattfindende elektrochemische Reaktionen ein Inertgas dar. Durch die Rezirkulation reichert sich Stickstoff an der Anodenseite an, sodass der Anode weniger Wasserstoff zugeführt werden kann. Entsprechend sinkt die Wasserstoffkonzentration, was zu einer Reduktion einer Zellspannung führen kann.
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Wird eine Brennstoffzelle nicht mehr ausreichend mit Wasserstoff versorgt, kann dies zur Schädigung der Brennstoffzelle führen. Von Zeit zu Zeit wird deswegen ein Teil von dem Gas, das sich in einem Rezirkulationsraum befindet, über ein Spülventil, d.h. ein sogenanntes „Purgeventil“ ausgleitet und durch frischen Wasserstoff verdrängt. Ein solcher Spülvorgang, d.h. sogenanntes „Purgen“, ermöglicht es eine Stickstoffkonzentration auf der Anodenseite zu senken und damit auch die Wasserstoffkonzentration wieder zu erhöhen. Wird häufig ausgeleitet, wird die Wasserstoffkonzentration hoch und die Stickstoffkonzentration entsprechend gering gehalten. Allerdings wird dadurch auch Brennstoff verschwendet und ein Systemwirkungsgrad reduziert.
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Eine Kenntnis über einen aktuellen Wasserstoffkonzentrationswert ist somit wichtig, um eine Häufigkeit eines Ausleitens hinsichtlich Systemeffizienz zu optimieren. Zum Ermitteln der Wasserstoffkonzentration können Wasserstoffsensoren, die in den Anodenpfad installiert werden, verwendet werden. Diese Sensoren stellen aber in jedem Fall einen Eingriff in einen Anodenpfad dar, was mit mechanischen Schnittstellen einhergeht.
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Mechanische Schnittstellen können wiederum Leckagen verursachen. Darüber hinaus sind Wasserstoffsensoren teuer, haben eine geringe Lebensdauer hinsichtlich Kraftfahrzeuganwendungen und sind kaum verfügbar.
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Offenbarung der Erfindung
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Im Rahmen der vorgestellten Erfindung werden ein Verfahren, ein Brennstoffzellensystem und ein Computerprogrammprodukt zum Betreiben des Brennstoffzellensystems vorgestellt. Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den jeweiligen Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Brennstoffzellensystem sowie dem erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukt und jeweils umgekehrt, sodass bezüglich der Offenbarung zu den einzelnen Erfindungsaspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird bzw. werden kann.
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Die vorgestellte Erfindung dient dazu, ein Brennstoffzellensystem effizient zu betreiben. Insbesondere dient die vorgestellte Erfindung dazu, ein Brennstoffzellensystem ohne physischen Wasserstoffkonzentrationssensor auf der Anodenseite bzw. im Anodenkreislauf zu betreiben.
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Es wird somit gemäß einem ersten Aspekt der vorgestellten Erfindung ein Verfahren zum Betrieb bzw. zum Betreiben eines Brennstoffzellensystems vorgestellt.
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Das vorgestellte Verfahren umfasst einen Trainingsschritt, bei dem ein maschineller Lerner mittels eines Trainingsbrennstoffzellensystems dazu trainiert wird, eine einem Brennstoffzellenstapel des Trainingsbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration zu ermitteln. Dazu erhält der maschinelle Lerner als Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Trainingsbrennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Trainingsbrennstoffzellensystems.
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Weiterhin wird bei dem vorgestellten Verfahren eine durch den maschinellen Lerner ermittelte Wasserstoffkonzentration anhand einer durch einen Wasserstoffkonzentrationssensor des Trainingsbrennstoffzellensystems ermittelten Wasserstoffkonzentration validiert.
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Weiterhin umfasst das vorgestellte Verfahren einen Übertragungsschritt, bei dem der mittels des Trainingsbrennstoffzellensystems trainierte maschinelle Lerner zumindest teilweise, insbesondere ein Datenmodel des maschinellen Lerners, in ein Zielbrennstoffzellensystem übertragen wird, einen Ermittlungsschritt, bei dem eine einem Brennstoffzellenstapel des Zielbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration mittels des maschinellen Lerners ermittelt wird, einen Bestimmungsschritt, bei dem ein Aktivierungsintervall zwischen jeweiligen Aktivierungen eines Spülventils des Zielbrennstoffzellensystems anhand der in dem Ermittlungsschritt ermittelten Wasserstoffkonzentration bestimmt wird, wobei der maschinelle Lerner als Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Zielbrennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Zielbrennstoffzellensystems erhält, und einen Einstellschritt, bei dem das in dem Bestimmungsschritt bestimmte Aktivierungsintervall und/oder ein ausgeleiteter Strom in dem Zielbrennstoffzellensystem zum Betreiben des Zielbrennstoffzellensystems eingestellt wird.
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Unter einem Training eines maschinellen Lerners ist im Kontext der vorgestellten Erfindung ein Vorgang zu verstehen, bei dem ein dem maschinellen Lerner zugrundeliegendes mathematisches Modell verändert wird bis ein vorgegebenes Ziel, wie bspw. eine minimale Abweichung zwischen einem Ergebnis des Modells und einem entsprechenden durch den erfindungsgemäß vorgesehenen Wasserstoffkonzentrationssensor ermittelten Messwert einer Wasserstoffkonzentration in dem Trainingsbrennstoffzellensystem erreicht wird.
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Unter einer Validierung eines maschinellen Lerners ist im Kontext der vorgestellten Erfindung ein Vorgang zu verstehen, bei dem von dem maschinellen Lerner ermittelte Ausgangswerte mit gemessenen Messwerten abgeglichen werden.
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Das vorgestellte Verfahren basiert auf einem maschinellen Lerner, wie bspw. einem künstlichen neuronalen Netzwerk oder einer Support Vector Machine, der unter kontrollierten Bedingungen, insbesondere in einem Laborbetrieb trainiert und unter Verwendung von mittels eines Wasserstoffkonzentrationssensors ermittelten Messwerten einer Wasserstoffkonzentration in einem Trainingsbrennstoffzellensystem validiert wird. Anhand der mittels des Wasserstoffkonzentrationssensors ermittelten Messwerte kann eine Genauigkeit des maschinellen Lerners zum Ermitteln der Wasserstoffkonzentration im Anodenkreislauf des Trainingsbrennstoffzellensystems validiert und entsprechend sukzessive verbessert werden.
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Sobald der maschinelle Lerner ausreichend trainiert wurde, sodass bspw. eine Abweichung zwischen einem durch den maschinellen Lerner ermittelten Wert einer Wasserstoffkonzentration in dem Anodenkreislauf des Trainingsbrennstoffzellensystems und einer mittels des Wasserstoffkonzentrationssensors gemessenen Wasserstoffkonzentration minimal bzw. kleiner als ein vorgegebener Schwellenwert ist, wird der maschinelle Lerner in einem Zielbrennstoffzellensystem eingesetzt, das keinen Wasserstoffkonzentrationssensor umfasst.
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In dem Zielbrennstoffzellensystem wird der maschinelle Lerner bzw. dessen Datenmodell verwendet, um eine Wasserstoffkonzentration in einem Anodenkreislauf des Zielbrennstoffzellensystems zu ermitteln, sodass ein Spülventil des Zielbrennstoffzellensystems in Abhängigkeit der durch den maschinellen Lerner ermittelten Wasserstoffkonzentration eingestellt bzw. betrieben werden kann.
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Da der erfindungsgemäß vorgesehene maschinelle Lerner unter Verwendung von mittels eines Wasserstoffkonzentrationssensors ermittelten Wasserstoffkonzentrationswerten trainiert wurde bzw. wird, um jeweilige Eingangswerte zu interpretieren, eignet sich der maschinelle Lerner, wenn dieser austrainiert ist, zum Betrieb eines Zielbrennstoffzellensystems ohne Wasserstoffkonzentrationssensor. Dies bedeutet, dass der austrainierte maschinelle Lerner ein mathematisches Modell bzw. ein Datenmodell von Zusammenhängen zwischen jeweiligen Eingangswerten und einer resultierenden Wasserstoffkonzentration umfasst, das sämtliche während des Trainingsschritts durchgeführten Betriebszustände des Trainingsbrennstoffzellensystems umfasst und, dadurch bedingt zum Steuern bzw. Regeln des Zielbrennstoffzellensystems ohne Wasserstoffkonzentrationssensor verwendet werden kann.
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Als Eingangswerte für den maschinellen Lerner haben sich in Versuchen besonders Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses eines jeweiligen Brennstoffzellensystems, wie bspw. eine Leistung und/oder eine Drehzahl des Rezirkulationsgebläses, ein Zustandsparameter eines elektrischen Zustands eines Brennstoffzellenstapels, wie bspw. eine Spannung und/oder ein elektrischer Strom an dem Brennstoffzellenstapel, ein Zustandsparameter eines jeweiligen Brennstoffzellensytems, wie bspw. der Systemdruck, und eine Kenngröße einer Menge an dem Brennstoffzellenstapels zugeführtem Wasserstoff, die bspw. durch eine Aktivität einer Pumpe, einem dem Einlassventil zugeführten elektrischen Strom, oder einen Durchflussmengensensor bestimmt werden kann, als geeignet erwiesen.
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Der Betriebspunkt eines Brennstoffzellensystems wird in der Regel über einen von ihm generierten elektrischen Strom definiert. Je mehr Strom generiert wird, desto mehr Wasserstoff wird verbraucht und muss damit über ein Dosierventil dem Anodenkreislauf zudosiert werden. Gleichzeitig diffundiert Stickstoff über den Brennstoffzellenstapel in den Anodenkreislauf, sodass Anodengas aus dem Anodenkreislauf ausgespült werden muss. Im Betrieb stellt sich damit eine Wasserstoffkonzentration in dem Anodenkreislauf ein, die auf Grund ihrer spezifischen Gaszusammensetzung und eines entsprechenden Anodendrucks auch einen Betriebspunkt einer Gasfördereinheit, wie bspw. einem Rezirkulationsgebläse eines entsprechenden Brennstoffzellensystems, vorgibt.
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Unter Verwendung des austrainierten maschinellen Lerners kann ein jeweiliges Brennstoffzellensystem gesteuert bzw. geregelt werden, indem ein Spülventil des Brennstoffzellensystems in Abhängigkeit eines Ausgangssignals des maschinellen Lerners und, dadurch bedingt, in Abhängigkeit einer Veränderung der Eingangswerte des maschinellen Lerners, d.h. dynamisch, aktiviert wird, und nicht mit einem starren bzw. vorgegebenen Aktivierungsintervall betrieben wird.
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Durch eine dynamische Aktivierung eines Spülventils unter Verwendung des erfindungsgemäß vorgesehenen maschinellen Lerners kann insbesondere ein Ausleiten von frischem Wasserstoff minimiert werden, sodass ein entsprechend betriebenes Brennstoffzellensystem besonders effizient arbeitet.
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Es kann vorgesehen sein, dass der maschinelle Lerner ein Datenmodell umfasst, das einen Zusammenhang zwischen den Eingangssignalen und einer mittels des Wasserstoffkonzentrationssensors ermittelten Wasserstoffkonzentration in dem Anodenkreislauf des Trainingsbrennstoffzellensystems mathematisch abbildet.
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Das Datenmodell kann bspw. eine mathematische Formel sein, die einen Zusammenhang zwischen einem durch einen jeweiligen Brennstoffzellenstapel erzeugten elektrischen Strom und einer Wasserstoffkonzentration mathematisch abbildet, und die einen Korrekturterm umfasst, der sich während des Trainings des maschinellen Lerners ändert. Insbesondere kann das Datenmodell eine Verteilungsfunktion, wie bspw. eine Gauß-Verteilung umfassen, deren Parameter während des Trainings des maschinellen Lerners adaptiert werden. Entsprechend kann zur Übertragung des maschinellen Lerners auf ein jeweiliges Zielbrennstoffzellensystem lediglich das Datenmodell bzw. ein sogenannter „Kernel“ übertragen werden. Das Datenmodell kann bspw. eine Gauß-Verteilung oder ein künstliches neuronales Netzwerk umfassen.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass der maschinelle Lerner dazu konfiguriert ist, das Datenmodell während des Trainingsschritts automatisch derart anzupassen, dass eine Abweichung zwischen einem durch den maschinellen Lerner ermittelten Wert einer Wasserstoffkonzentration in dem Anodenkreislauf des Trainingsbrennstoffzellensystems und einer mittels des Wasserstoffkonzentrationssensors gemessenen Wasserstoffkonzentration minimal bzw. minimiert wird.
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Ein maschineller Lerner, dessen zugrundliegendes Datenmodell derart angepasst ist, dass eine Abweichung zwischen einem durch den maschinellen Lerner ermittelten Wert einer Wasserstoffkonzentration in dem Anodenkreislauf eines jeweiligen Trainingsbrennstoffzellensystems und einer mittels eines Wasserstoffkonzentrationssensors des Trainingsbrennstoffzellensystems gemessenen Wasserstoffkonzentration minimal ist, kann dazu verwendet werden, einen Wasserstoffkonzentrationssensor zu ersetzen bzw. ein Zielbrennstoffzellensystem zu betreiben, das keinen Wasserstoffkonzentrationssensor aufweist und daher besonders robust gegenüber Leckagen ist.
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Entsprechend kann vorgesehen sein, dass das vorgestellte Verfahren in dem Zielbrennstoffzellensystem ohne einen Wasserstoffkonzentrationssensor durchgeführt wird. Dies bedeutet, dass der trainierte maschinelle Lerner einen physischen Wasserstoffkonzentrationssensor in einem Zielbrennstoffzellensystem ersetzen kann.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass dem maschinellen Lerner als Eingangssignale weiterhin Messwerte eines Drucks und/oder einer Temperatur im Anodenkreislauf sowie eine bei einem zuletzt durchgeführten Spülvorgang ausgespülte Menge an Wasserstoff bereitgestellt werden.
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Da die Betriebsparameter eines Drucks und/oder einer Temperatur im Anodenkreislauf sowie eine bei einem zuletzt durchgeführten Spülvorgang ausgespülte Menge an Wasserstoff bzw. „Purgezeit“ oder „Purgemenge“ direkten Einfluss auf eine in dem Anodenkreislauf vorliegende Wasserstoffkonzentration nehmen, führt ein anhand dieser zusätzlichen Betriebsparameter trainierten maschineller Lerner zu einer besonders exakten Ermittlung einer in einem Anodenpfad eines jeweiligen Zielbrennstoffzellensystems vorliegenden Wasserstoffkonzentration.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass dem Datenmodell als Eingangsparameter zumindest eine Drehzahl des Rezirkulationsgebläses und/oder ein an dem Rezirkulationsgebläse anliegendes Drehmoment übergeben werden, und das Datenmodell anhand der Eingangsparameter eine Leistung des Rezirkulationsgebläses ermittelt und der ermittelten Leistung eine Wasserstoffkonzentration zuordnet,
wobei dem Datenmodell übermittelte Eingangsparameter mittels eines vorgegebenen Massenträgheitsmoments eines Rotors des Rezirkulationsgebläses um eine Trägheit des Rezirkulationsgebläses korrigiert werden.
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Da eine von dem Rezirkulationsgebläse aufgebrachte Leistung aufgrund der Trägheit des Rotors des Rezirkulationsgebläses insbesondere bei einer Drehzahländerung des Rotors des Rezirkulationsgebläses nicht ausschließlich durch eine stoffliche Zusammensetzung eines einer Bewegung des Rezirkulationsgebläses entgegenwirkenden Gases bedingt ist, kann es beim Ermitteln einer Wasserstoffkonzentration auf Grundlage der Drehzahl des Rezirkulationsgebläses zu Ungenauigkeiten kommen. Um derartige Ungenauigkeiten zu minimieren, eignet sich ein Korrekturwert bzw. eine mathematische Korrektur, der bzw. die einen aufgrund eines vorgegebenen Massenträgheitsmoments eines Rotors des Rezirkulationsgebläses bereitgestellten Leistungsanteil beim Bestimmen des Wasserstoffkonzentrationswerts berücksichtigt.
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Mittels eines Korrekturwerts bzw. einer mathematischen Korrektur, der bzw. die einen aufgrund eines vorgegebenen Massenträgheitsmoments eines Rotors des Rezirkulationsgebläses bereitgestellten Leistungsanteil beim Bestimmen des Wasserstoffkonzentrationswerts berücksichtigt, können einem zum Bestimmen der Wasserstoffkonzentration verwendeten Datenmodell übermittelte Eingangswerte korrigiert werden, sodass von dem Datenmodell ausgegebene bzw. ermittelte Wasserstoffkonzentrationswerte drehzahlunabhängig korrekt sind.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass bei einer Drehzahländerung des Rezirkulationsgebläses anhand eines Werts einer Änderung der Drehzahl des Rezirkulationsgebläses und/oder eines Werts einer Änderung eines an dem Rezirkulationsgebläse anliegenden Drehmoments ein auf das Massenträgheitsmoment des Rotors des Rezirkulationsgebläses zurückzuführender Leistungsanteil ermittelt wird und anhand des ermittelten Leistungsanteils auf einen Korrekturwert zur Korrektur der dem Datenmodell übermittelten Eingangsparameter geschlossen wird.
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Anhand eines Massenträgheitsmoments des Rotors des Rezirkulationsgebläses kann unter Verwendung des Impulserhaltungssatzes auf einen durch die Trägheit bzw. das Massenträgheitsmoment des Rotors des Rezirkulationsgebläses bedingten Leistungsanteil und, dadurch bedingt, auf einen korrigierten Leistungsanteil geschlossen werden. Dazu kann der durch die Trägheit bzw. das Massenträgheitsmoment des Rotors des Rezirkulationsgebläses bedingte Leistungsanteil von einer Gesamtleistung, d.h. einer aufgrund einer Drehzahl und/oder einem Drehmoment des Rezirkulationsgebläses ermittelten Leistung abgezogen werden.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass für jeweilige Drehzahländerungen ermittelte Korrekturwerte in einem Zuordnungsschema hinterlegt werden und beim Ermitteln der Wasserstoffkonzentration bei einer Drehzahländerung des Rezirkulationsgebläses jeweilige Eingangswerte mittels eines einem Wert der Drehzahländerung durch das Zuordnungsschema zugeordneten Korrekturwertes korrigiert werden.
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Mittels eines Zuordnungsschemas, wie bspw. einer Zuordnungstabelle oder einem Kennfeld, kann schnell und ohne hohe Rechenleistung einer Drehzahländerung ein Korrekturwert zugeordnet werden, um auf eine entsprechend präzise bzw. korrekte Wasserstoffkonzentration zu schließen.
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In einem zweiten Aspekt betrifft die vorgestellte Erfindung ein Zielbrennstoffzellensystem mit einem Kontrollgerät. Das Kontrollgerät ist dazu konfiguriert, zumindest einen Teil, insbesondere ein Datenmodell eines maschinellen Lerners auszuführen, der in einem Trainingsschritt mittels eines Trainingsbrennstoffzellensystems dazu trainiert wurde, eine einem Brennstoffzellenstapel des Trainingsbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration anhand von Eingangssignalen zu ermitteln, wobei die Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Trainingsbrennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Trainingsbrennstoffzellensystems umfassen, und die durch den maschinellen Lerner ermittelte Wasserstoffkonzentration anhand einer durch einen Wasserstoffkonzentrationssensor des Trainingsbrennstoffzellensystems ermittelten Wasserstoffkonzentration validiert wurde.
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Der maschinelle Lerner ist dazu konfiguriert, eine durch bspw. ein Einlassventil und/oder ein Rezirkulationssystem des Brennstoffzellensystems einem Brennstoffzellenstapel des Zielbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration zu ermitteln, wobei der maschinelle Lerner als Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Brennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Brennstoffzellensystems erhält.
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Das Kontrollgerät ist weiterhin dazu konfiguriert ist, ein Aktivierungsintervall zwischen jeweiligen Aktivierungen eines Spülventils des Brennstoffzellensystems anhand der durch den maschinellen Lerner ermittelten Wasserstoffkonzentration zu bestimmen, und das bestimmte Aktivierungsintervall in dem Brennstoffzellensystem einzustellen.
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Das vorgestellte Verfahren dient insbesondere zum Betrieb des vorgestellten Brennstoffzellensystems. Entsprechend basiert das vorgestellte Brennstoffzellensystem auf einem maschinellen Lerner, der gemäß dem vorgestellten Verfahren trainiert wurde.
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Da der erfindungsgemäß vorgesehen maschinelle Lerner auf einem Datenmodell basiert, das anhand von durch einen Wasserstoffkonzentrationssensor gemessenen Daten validiert wurde, kann der maschinelle Lerner die Wirkung eines physischen Wasserstoffkonzentrationssensors ersetzen, ohne dass das dafür eine mechanische Schnittstelle, die ggf. zu einer Leckage führen könnte, erforderlich wäre.
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Es kann weiterhin vorgesehen sein, dass der maschinelle Lerner dazu konfiguriert ist, eine Wasserstoffkonzentration, anhand der Eingangssignale zu ermitteln, und dass das Kontrollgerät dazu konfiguriert ist, das Aktivierungsintervall in Abhängigkeit der ermittelten Wasserstoffkonzentration einzustellen.
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Zum Ermitteln einer Wasserstoffkonzentration kann der maschinelle Lerner ein Datenmodell umfassen, das während eines Trainings verändert wird und das jeweiligen Eingangswerten entsprechende Wasserstoffkonzentration zuordnet. Derart ermittelten Wasserstoffkonzentrationen können wiederum entsprechende Werte bzw. Steuerungssignale für ein Aktivierungsintervall, d.h. einen Zeitraum zwischen zwei Aktivierungszyklen eines Spülventils, bspw. mittels einer Zuordnungstabelle, zugeordnet werden.
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In einem dritten Aspekt betrifft die vorgestellte Erfindung ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, die, wenn diese auf einem Computer ausgeführt werden, den Computer dazu konfigurieren, die Schritte einer möglichen Ausgestaltung des vorgestellten Verfahrens durchzuführen.
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Unter einem Computer bzw. einem Kontrollgerät ist im Kontext der vorgestellten Erfindung ein Prozessor, ein Microcontroller oder jeder weitere programmierbare Schaltkreis zu verstehen.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben sind. Dabei können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung erwähnten Merkmale jeweils einzeln für sich oder in beliebiger Kombination erfindungswesentlich sein.
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Es zeigen:
- 1 eine mögliche Ausgestaltung des vorgestellten Verfahrens,
- 2 eine mögliche Ausgestaltung des vorgestellten Brennstoffzellensystems,
- 3 eine Übersicht über Änderungen verschiedener Betriebsparameter des vorgestellten Brennstoffzellensystems.
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In 1 ist ein Verfahren 100 zum Betrieb eines Brennstoffzellensystems dargestellt.
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Das vorgestellte Verfahren (100) umfasst einen Trainingsschritt (101), bei dem ein maschineller Lerner mittels eines Trainingsbrennstoffzellensystems dazu trainiert wird, eine einem Brennstoffzellenstapel des Trainingsbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration zu ermitteln. Dazu erhält der maschinelle Lerner als Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Trainingsbrennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Trainingsbrennstoffzellensystems.
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Weiterhin wird bei dem vorgestellten Verfahren eine durch den maschinellen Lerner ermittelte Wasserstoffkonzentration anhand einer durch einen Wasserstoffkonzentrationssensor des Trainingsbrennstoffzellensystems ermittelten Wasserstoffkonzentration validiert.
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Weiterhin umfasst das vorgestellte Verfahren einen Übertragungsschritt (103), bei dem der mittels des Trainingsbrennstoffzellensystems trainierte maschinelle Lerner zumindest teilweise, insbesondere dessen Datenmodell, in ein Zielbrennstoffzellensystem übertragen wird, einen Ermittlungsschritt (105), bei dem eine einem Brennstoffzellenstapel des Zielbrennstoffzellensystems zugeführte Wasserstoffkonzentration mittels des maschinellen Lerners ermittelt wird, einen Bestimmungsschritt (107), bei dem ein Aktivierungsintervall zwischen jeweiligen Aktivierungen eines Spülventils des Zielbrennstoffzellensystems anhand der in dem Bestimmungsschritt bestimmten Wasserstoffkonzentration bestimmt wird, wobei der maschinelle Lerner als Eingangssignale zumindest einen Betriebsparameter eines Rezirkulationsgebläses des Zielbrennstoffzellensystems und einen Zustandsparameter eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels des Zielbrennstoffzellensystems erhält, und einen Einstellschritt (109), bei dem das in dem Bestimmungsschritt (107) bestimmte Aktivierungsintervall in dem Zielbrennstoffzellensystem zum Betreiben des Zielbrennstoffzellensystems eingestellt wird.
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Da bei dem Trainingsschritt 101 der maschinelle Lerner unter Verwendung von durch einen Wasserstoffkonzentrationssensor ermittelten Messwerten trainiert, insbesondere validiert wird, kann der austrainierte maschinelle Lerner die Wirkung eines physischen Wasserstoffkonzentrationssensors ersetzen, indem der Wasserstoffkonzentrationssensor bspw. mathematisch modelliert bzw. abgebildet wird.
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Durch das Einstellen des Spülventils in Abhängigkeit einer mittels des maschinellen Lerners ermittelten Wasserstoffkonzentration kann ein Aktivierungsintervall speziell derart gewählt werden, dass die ermittelte Wasserstoffkonzentration sich zu einer vorgegebenen Wasserstoffkonzentration ändert. Entsprechend kann auf ein vorgegebenes Aktivierungsintervall, das in der Regel auf eine minimale Wasserstoffkonzentration ausgelegt ist, verzichtet werden, sodass das Aktivierungsintervall dynamisch angepasst, insbesondere verkürzt werden kann.
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In 2 ist ein Brennstoffzellensystem 200 dargestellt. Das Brennstoffzellensystem 200 umfasst ein Kontrollgerät 201, einen Brennstoffzellenstapel 203, ein Rezirkulationsgebläse 205, ein Spülventil 207 und ein Einlassventil 209 zum Eindosieren von frischem Wasserstoff aus einem Tank und den Brennstoffzellenstapel 203.
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Optional umfasst das Brennstoffzellensystem 200 einen Wasserabscheider 211, ein Entwässerungsventil 213 und eine Strahlpumpe 215 zum Einstellen eines Drucks in dem Brennstoffzellenstapel 203.
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Das Kontrollgerät 201 ist dazu konfiguriert, einen maschinellen Lerner auszuführen, der gemäß dem Verfahren 100 trainiert wurde. Entsprechend regelt das Kontrollgerät 201 mittels des maschinellen Lerners das Spülventil 207 in Abhängigkeit von Betriebsparametern des Rezirkulationsgebläses 205 und eines Zustandsparameters eines elektrischen Zustands des Brennstoffzellenstapels 203, sodass das Brennstoffzellensystem 200 keinen physischen Wasserstoffkonzentrationssensor umfasst.
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In 3 sind Diagramme 301, 303, 305, 307 und 309 dargestellt, die sich jeweils auf ihrer Abszisse über die Zeit aufspannen.
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In Diagramm 301 ist auf dessen Ordinate eine Wasserstoffkonzentration in [%] aufgetragen.
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In Diagramm 303 ist auf dessen Ordinate eine gemessene Drehzahl eines Rezirkulationsgebläses in [rpm] aufgetragen.
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In Diagramm 305 ist auf dessen Ordinate ein Drehzahlgradient der Drehzahl des Rezirkulationsgebläses in [rpm/s] aufgetragen.
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In Diagramm 307 ist auf dessen Ordinate ein an einer Welle des Rezirkulationsgebläses aufgrund von Trägheit anliegenden Drehmoments in [Nm] aufgetragen.
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In Diagramm 309 ist auf dessen Ordinate eine anhand der gemessenen Drehzahl ermittelte Leistung des Rezirkulationsgebläses in [W] aufgetragen.
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Ein Verlauf 311 entspricht hier einer gemessenen Wasserstoffkonzentration im Anodensubsystem eines Brennstoffzellensystems und ein Verlauf 313 entspricht einer mittels eines Datenmodells auf Grundlage einer Drehzahl 315 des Rezirkulationsgebläses des Brennstoffzellensystems modellierten Wasserstoffkonzentration, die aufgrund einer Trägheit eines Rotors des Rezirkulationsgebläses bei einer Änderung der Drehzahl gemäß dem Verlauf 315 von dem Verlauf 311 der gemessenen Wasserstoffkonzentration abweicht.
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Um die Abweichung des Verlaufs 313 von dem Verlauf 311 zu korrigieren, kann dem Datenmodell einer anhand einer gemessenen Drehzahl ermittelten Leistung des Rezirkulationsgebläses, wie durch Verlauf 321 dargestellt, eine korrigierte Leistung, wie durch Verlauf 323 dargestellt, als Eingangswert übermittelt werden.
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Zum Ermitteln der korrigierten Leistung kann der Verlauf 313 bspw. mittels eines Verlaufs 317 eines Drehzahlgradienten der Drehzahl des Rezirkulationsgebläses oder mittels eines Verlaufs 319 eines an einer Welle des Rezirkulationsgebläses aufgrund von Trägheit anliegenden Drehmoments korrigiert werden. Dabei kann der Verlauf 319 bspw. mittels eines Massenträgheitsmoments des Rotors des Rezirkulationsgebläses ermittelt werden.
