Системная модель твердополимерного топливного элемента и ее приложение к задачам диагностики и управления рабочими режимами

Рассмотрены особенности построения систем мониторинга технического состояния водородных топливных элементов по наблюдениям их электрических флуктуаций в режиме функционирования. Описана системная модель твердополимерных топливных элементов, позволяющая выявлять диагностические признаки на основе анализа функциональных зависимостей между воздействующими и выходными сигналами твердополимерных топливных элементов. Показано, что реализация оперативной диагностики возможна только на основе адаптированной малосигнальной системной модели. Рассмотрены вопросы применения электрических флуктуаций топливного элемента для раннего выявления критических режимов работы и формирования управляющих воздействий для их корректировки на примере соблюдения водного баланса в мембранно-электродном блоке. Установлена возможность обнаружения режимов с избыточной и недостаточной увлажненностью на основе анализа спектральных характеристик электрических флуктуаций. Приведены результаты анализа критических режимов и неисправностей твердополимерных топливных элементов, которые могут быть обнаружены с использованием электрических флуктуаций.

1. Smit M. Towards 40 000 hours of operation for Nedstack’s FCS XXL PEM fuel cell stacks // Fuel Cells Bulletin. 2014. V. 2014, No 8. P. 12–15. https://doi.org/10.1016/S1464-2859(14)70238-X.

2. Daud W.R.W., Rosli R.E., Majlan E.H., Hamid S.A.A., Mohamed R., Husaini T. PEM fuel cell system control: A review // Renewable Energy. 2017. V. 113. P. 620–638. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.06.027.

3. Lebreton C., Benne M., Damour C., Yousfi-Steiner N., Grondin-Perez B., Hissel D., Chabriat J.-P. Fault tolerant control strategy applied to PEMFC water management // Int. J. Hydrogen Energy. 2015. V. 40, No 33. P. 10636–10646. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2015.06.115.

4. Luna J., Jemei S., Yousfi-Steiner N., Husar A., Serra M., Hissel D. Nonlinear predictive control for durability enhancement and efficiency improvement in a fuel cell power system // J. Power Sources. 2016. V. 328. P. 250–261. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2016.08.019.

5. Grigor’ev S.A., Klimova M.A. Strategies of the cold start of polymer electrolyte membrane fuel cells // J. Eng. Phys. Thermophys. 2024. V. 97, No 1. P. 82–91. https://doi.org/10.1007/s10891-024-02870-w.

6. Yuan X., Wang H., Sun J.С., Zhang J. AC impedance technique in PEM fuel cell diagnosis — a review // Int. J. Hydrogen Energy. 2007. V. 32, No 17. P. 4365–4380. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2007.05.036.

7. Nasser-Eddine A., Huard B., Gabano J.-D., Poinot T., Martemianov S., Thomas A. Fast time domain identification of electrochemical systems at low frequencies using fractional modeling // J. Electroanal. Chem. 2020. V. 862. Art. 113957. https://doi.org/10.1016/j.jelechem.2020.113957.

8. Евдокимов Ю.К., Мартемьянов С.А., Денисов Е.С. Электрический шум водородного топливного элемента и исследование его диагностических свойств // Нелинейн. мир. 2009. Т. 7, № 9. С. 706–712.

9. Denisov E.S., Evdokimov Y.K., Martemianov S., Thomas A., Adiutantov N. Electrochemical noise as a diagnostic tool for PEMFC // Fuel Cells. 2017. V. 17, No 2. P. 225–237. https://doi.org/10.1002/fuce.201600077.

10. Астафьев Е.А. Сравнение различных подходов в анализе электрохимических шумов на примере водородно-воздушного топливного элемента // Электрохим. 2020. Т. 56, № 2. С. 167–174. https://doi.org/10.31857/S0424857020020036.

11. Maizia R., Dib A., Thomas A., Martemianov S. Proton exchange membrane fuel cell diagnosis by spectral characterization of the electrochemical noise // J. Power Sources. 2017. V. 342. P. 553–561. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2016.12.053.

12. Thomas A., Adiutantov N., Denisov E., Evdokimov Yu., Hissel D., Martemianov S. Generation of statistical descriptors for running PEM fuel cell stack by means of long-time electrochemical noise measurements // Nanobiotechnology Reports. 2021. V. 16, No 2. P. 222–230. https://doi.org/10.1134/S2635167621020166.