Sistema de control para reducir el consumo de hidrógeno en celdas de combustible PEM considerando incertidumbres paramétricas
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2016-07-30Publisher
Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)Citation
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Abstract
Este artículo presenta un sistema de control para reducir el consumo de hidrogeno para una celda de combustible de Membrana de Intercambio Protónico, considerando incertidumbres paramétricas. El sistema de control incluye un modelo no lineal en el espacio de estado para la celda de combustible, un filtro de Kalman/estimador, un regulador óptimo cuadrático y algoritmo de seguimiento de puntos de máxima potencia (MPP). El objetivo de control es suministrar la potencia de carga demandada, evitando el agotamiento del oxígeno y minimizando el consumo de hidrógeno por medio de un algoritmo de Perturbación y Observación (P&O). El desempeño del sistema de control es evaluado ante incertidumbres paramétricas al simular escenarios de perdida de desempeño como producto del envejecimiento del compresor. De esta forma, dos escenarios fueron simulados: un primer escenario simula un error entre la ganancia (de lazo abierto) del compresor de la celda de combustible y la del modelo; y un segundo escenario, con un error entre la corriente de pérdidas y del compresor de la celda de combustible con respecto al modelo. Los resultados de simulación muestran que el filtro Kalman/estimador logra contrarrestar las incertidumbres producidas por los cambios paramétricos del sistema. Igualmente, el algoritmo MPP logra suministrar el voltaje del compresor adecuado sin necesidad de un perfil óptimo en condiciones ideales.
Abstract
This paper presents a control system for reducing the hydrogen consumption for a Polymer Electrolyte Membrane fuel cell, also considering parametric uncertainties. The control system is based on a non-linear state space model of the fuel cell, a Kalman filter/estimator, a linear state feedback controller and a Maximum Power Point (MPP) tracking algorithm. The control objective is to supply the requested load power, avoiding oxygen starvation with minimum fuel consumption using a Perturb and Observe (P&O) algorithm. The performance of the control system was assessed under parametric uncertainties by simulating a performance degradation of the compressor due to aging. Thus, two cases were simulated: first, a mismatch between the system and the linear model in the (open-loop) air compressor gain; and second, a mismatch between the system and the linear model in the current compressor and losses. The simulation results showed that the Kalman filter/estimator overcome the uncertainties produced by the parametrical variations. Besides, the P&O algorithm accomplished to provide the suitable compressor voltage without identifying an optimal profile under ideal operating conditions and empirical data.