JP7792007B2 - 燃料電池システムおよび燃料電池システムの動作方法 - Google Patents

Description

提示される発明は、燃料電池システムの動作方法、燃料電池システム、およびコンピュータプログラム製品に関する。

高分子電解質膜（ＰＥＭ）燃料電池システムは、水素を酸素によって廃熱と水を発生して電気エネルギーに変える。

ＰＥＭ燃料電池は、水素が供給されるアノードと、空気が供給されるカソードと、これらの間に配置された高分子電解質膜からなり、この高分子電解質膜で空気と酸素が電気と水と熱に変換される。電圧（ｅｌｅｋｔｒｉｓｃｈ ｅｒｚｅｕｇｔｅ Ｓｐａｎｎｕｎｇ）を最大化するために、そのような複数の燃料電池は、通常、積み重ねて燃料電池スタックとされる。

システム的には、ＰＥＭアノードに水素を供給するために、まだ水素リッチな（ｗａｓｓｅｒｓｔｏｆｆｒｅｉｃｈ）アノード排ガスがガス搬送ユニットによって新鮮な水素と一緒に再びアノード入口に供給されるという手法が定着しており、これは再循環として知られている。

燃料電池システムを流れるガス混合物に、再循環ブロワによって空気が添加される。その場合、再循環ブロワを、通常、一定の回転数で動作させる。

提示される発明の範囲内で、燃料電池システムを動作させる方法、燃料電池システム、およびコンピュータプログラム製品が提示される。本発明のさらなる特徴および詳細は、それぞれの従属請求項、以下の記載および図面から明らかになる。その場合、本発明による方法との関連で記載される特徴および詳細は、当然のことながら本発明による燃料電池システムおよび本発明によるコンピュータプログラム製品との関連でも、あるいはその逆の場合にも当てはまり、それにより個々の本発明の態様の開示に関して常に相互参照されるか、もしくはすることができる。

提示される発明は、燃料電池システムを効率的に動作させるために用いられる。特に、提示される発明は、燃料電池システムの再循環ブロワの回転数を燃料電池システムの動作状況に動的に適合させるために用いられる。

したがって、提示される発明の第１の態様により、燃料電池システムの動作方法が提示される。方法は、燃料電池システムの吸入弁を通して燃料電池システムの燃料電池スタックに供給される水素濃度が検知される第１の検知ステップと、燃料電池スタックを通って流れる窒素体積流量が検知される第２の検知ステップと、検知された水素濃度および検知された窒素体積流量にもとづいて燃料電池システムの再循環ブロワの回転数が調整される調整ステップとを包含する。

提示される発明の文脈において、燃料電池システムの再循環ブロワとは、ファンホイールを回転させることにより燃料電池システムに空気を供給する空気搬送ユニットと理解されるべきである。

提示される発明は、例えば所定のガス混合比に調整するために、燃料電池システムの再循環ブロワの回転数を燃料電池システムの現在動作状況、すなわち燃料電池システムを流れるガス混合物の状態に動的に適合させるという原理にもとづいている。そのために、燃料電池システムの吸入弁を通して燃料電池システムの燃料電池スタックに供給される水素濃度と、燃料電池スタックを通って流れる窒素体積流量とが検知されることにより、燃料電池システムの動作状況が検知される。水素濃度および窒素体積流量にもとづいて、燃料電池システムの最適もしくは効率的な動作のために必要な空気量を確定することができ、対応する再循環ブロワの回転数を調整することができる。

検知された水素濃度および検知された窒素体積流量にもとづいて燃料電池システムのラムダ値が確定され、このラムダ値にもとづいて再循環ブロワの回転数が調整されることを企図することができる。

ラムダ値は、燃料電池システムの動作状態を次式（１）により数学的に示す。
その場合、「λ_Ｈ２」は、燃料電池システムのラムダ値を示し、
は、燃料電池スタックに供給される水素の体積流量を示し、
は、燃料電池スタックによって消費された水素の体積流量を示す。

さらに、再循環ブロワの回転数が、燃料電池システムにおいて所定のラムダ値となるように調整されることを企図することができる。

燃料電池システムの再循環ブロワを調整するために目標量を予め定めることができ、それによりラムダ値λ_Ｈ２が目標量に相当するまで再循環ブロワの回転数が増減される。

さらに、第２の検知ステップにおいて、窒素体積流量が、窒素体積流量の流れ方向で燃料電池スタックの上流の圧力と、窒素体積流量の流れ方向で燃料電池スタックの下流の圧力との差にもとづいて検知されることを企図することができる。

それぞれの燃料電池システムの燃料電池スタックの上流と下流の圧力差にもとづいて、燃料電池スタックに供給された既知の水素濃度と関連付けて燃料電池スタックにおける窒素体積流量と、それに起因する燃料電池スタックにおける水素体積流量とを推測することができる。

さらに、水素濃度が物理的な水素濃度センサを用いずに、機械学習器（ｍａｓｃｈｉｎｅｌｌｅｒ Ｌｅｒｎｅｒ）の少なくとも一部によって検知されることを企図することができる。

計量注入される（ｅｉｎｄｏｓｉｅｒｔ）、もしくは燃料電池システムの燃料電池スタックにおいて調整される水素濃度をそれぞれの燃料電池システムの動作パラメータにもとづいて検知するように構成された機械学習器によって、水素濃度センサを省略することができる。

さらに、機械学習器がトレーニング燃料電池システムにおいて水素濃度センサを用いてトレーニングされ、かつ水素濃度センサによって検知された水素濃度値にもとづいて検証され、その場合、機械学習器は、トレーニング燃料電池システムの再循環ブロワの少なくとも１つの動作パラメータと、トレーニング燃料電池システムの燃料電池スタックの電気的状態の状態パラメータとを入力信号として受け取ることを企図することができる。

提示される発明の文脈において、機械学習器のトレーニングとは、機械学習器の基礎をなす数学的モデルを、例えばモデルの結果と、本発明により企図される水素濃度センサによって相応に検知されるトレーニング燃料電池システムにおける水素濃度の測定値との間の最小の偏差などの所定の目標が達成されるまで変化させる過程と理解されるべきである。提示される発明の文脈において、機械学習器の検証とは、機械学習器によって検知された初期値が測定された測定値と照合される過程と理解されるべきである。

例えば人工ニューラルネットワークまたはサポートベクタマシンなどの機械学習器は、監視された（ｋｏｎｔｒｏｌｌｉｅｒｔ）条件下、特に試験所動作（Ｌａｂｏｒｂｅｔｒｉｅｂ）においてトレーニングされ、かつ水素濃度センサを用いて検知されるトレーニング燃料電池システムにおける水素濃度の測定値を使用して検証され、それにより、例えば、機械学習器によって検知されたトレーニング燃料電池システムのアノード回路における水素濃度の値と、水素濃度センサによって測定された水素濃度との間の偏差が最小になるか、もしくは所定の閾値より小さくなり、この機械学習器が、水素濃度センサを備えない目標燃料電池システムにおいて使用され得る。

さらに、機械学習器の少なくとも一部が、機械学習器の基礎をなすデータモデルを含むことを企図することができる。

目標燃料電池システムにおいて、目標燃料電池システムのアノード回路における水素濃度を検知するために機械学習器が使用され、それにより機械学習器によって検知された水素濃度に依存して目標燃料電池システムの再循環ブロワを調整するか、もしくは動作させることができる。そのために、機械学習器が、例えば機械学習器の基礎をなすデータモデルを完全または部分的に目標燃料電池システムに伝送するだけでよい。

機械学習器は、それぞれの入力値を解釈するために、水素濃度センサによって検知された水素濃度値を使用してトレーニングされたか、もしくはされるため、機械学習器が完全にトレーニングされた場合、この機械学習器は水素濃度センサを用いずに目標燃料電池システムを動作させるのに適する。これは、完全にトレーニングされた機械学習器が、それぞれの入力値と、その結果として生じる水素濃度との関係の数学的モデルを含むことを意味し、この数学的モデルは、トレーニング燃料電池システムのトレーニングステップ中に実行される全動作状態を含み、それにもとづいて、水素濃度センサを用いずに目標燃料電池システムを開ループ制御もしくは閉ループ制御する（Ｓｔｅｕｅｒｎ ｂｚｗ． Ｒｅｇｅｌｎ）ために使用することができる。

試験では特に、例えば再循環ブロワの出力および／または回転数など、それぞれの燃料電池システムの再循環ブロワの動作パラメータ、例えば燃料電池スタックの電圧および／または電流など、燃料電池スタックの電気的状態の状態パラメータ、例えばシステム圧など、それぞれの燃料電池システムの状態パラメータ、ならびに、例えばポンプの動作、吸入弁に供給される電流、または流量センサによって決定され得る、吸入弁によって燃料電池スタックに供給される水素の量の特性値が機械学習器のための入力値として適切であると分かった。

第２の態様によれば、提示される発明は、監視装置（Ｋｏｎｔｒｏｌｌｇｅｒａｅｔ）を備える燃料電池システムに関し、監視装置は、燃料電池システムの吸入弁を通して燃料電池システムの燃料電池スタックに供給される水素濃度を検知するように、燃料電池スタックを通って流れる窒素体積流量を検知するように、ならびに検知された水素濃度および検知された窒素体積流量を用いて燃料電池システムの再循環ブロワの回転数を調整するように構成されている。

第３の態様において、提示される発明は、コンピュータで実行される場合に、提示される方法の可能な実施形態のステップを実行するようにコンピュータを構成するプログラムコード手段を備えたコンピュータプログラム製品に関する。

提示される発明の文脈において、コンピュータもしくは監視装置とは、プロセッサ、マイクロコントローラ、または他のあらゆるプログラム可能な回路と理解されるべきである。

本発明の他の利点、特徴および詳細は、図面を参照しながら本発明の実施例を詳しく説明する以下の記載から明らかになる。その場合、特許請求の範囲および明細書において言及される特徴は、それぞれ単独または任意の組み合わせで本発明に不可欠であり得る。

提示される方法の可能な一実施形態の図である。 提示される燃料電池システムの可能な一実施形態の図である。

図１において、燃料電池システムの動作方法１００が示される。

方法１００は、燃料電池システムの吸入弁を通して燃料電池システムの燃料電池スタックに供給される水素濃度が検知される第１の検知ステップ１００と、燃料電池スタックを通って流れる窒素体積流量が検知される第２の検知ステップ１０３と、検知された水素濃度および検知された窒素体積流量にもとづいて燃料電池システムの再循環ブロワの回転数が調整される調整ステップ１０５とを包含する。

図２において、燃料電池システム２００が示される。燃料電池システム２００は、監視装置２０１と、燃料電池スタック２０３と、再循環ブロワ２０５と、パージ弁２０７と、タンクおよび燃料電池スタック２０３から新鮮な水素を計量注入するための吸入弁２０９とを備える。

燃料電池システム２００は、水分離器２１１と、排水弁２１３と、燃料電池スタック２０３の圧力を調整するためのジェットポンプ２１５とを任意的に備える。

監視装置２０１は、吸入弁２０９によって燃料電池スタック２０３に供給される水素濃度を検知するように、燃料電池スタック２０３を通って流れる窒素体積流量を検知するように、ならびに検知された水素濃度および検知された窒素体積流量にもとづいて再循環ブロワ２０５の回転数を調整するように構成されている。

１００ 方法
１０１ 第１の検知ステップ
１０３ 第２の検知ステップ
１０５ 調整ステップ
２００ 燃料電池システム
２０１ 監視装置
２０３ 燃料電池スタック
２０５ 再循環ブロワ
２０７ パージ弁
２０９ 吸入弁
２１１ 水分離器
２１３ 排水弁
２１５ ジェットポンプ

Claims (9)

1. 燃料電池システム（２００）の動作方法（１００）であって、
   前記方法（１００）が、
   －前記燃料電池システム（２００）の吸入弁（２０９）を通して前記燃料電池システム（２００）の燃料電池スタック（２０３）に供給される水素濃度が検知される第１の検知ステップ（１０１）と、
   －前記燃料電池スタック（２０３）を通って流れる窒素体積流量が検知される第２の検知ステップ（１０３）と、
   －前記検知された水素濃度および前記検知された窒素体積流量にもとづいて前記燃料電池システム（２００）の再循環ブロワ（２０５）の回転数が調整される調整ステップ（１０５）と、を包含し、
   前記第２の検知ステップ（１０３）において、前記窒素体積流量が、前記窒素体積流量の流れ方向で前記燃料電池スタック（２０３）の上流の圧力と前記窒素体積流量の流れ方向で前記燃料電池スタック（２０３）の下流の圧力との差にもとづいて決定される、
   方法。
2. 前記検知された水素濃度および前記検知された窒素体積流量にもとづいて前記燃料電池システム（２００）のラムダ値が確定され、前記ラムダ値にもとづいて前記再循環ブロワ（２０５）の前記回転数が調整されることを特徴とする、請求項１に記載の方法（１００）。
3. 前記再循環ブロワ（２０５）の前記回転数は、前記燃料電池システム（２００）において所定のラムダ値となるように調整されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法（１００）。
4. 前記水素濃度は、物理的な水素濃度センサを用いずに、機械学習器の少なくとも一部によって検知されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法（１００）。
5. 前記機械学習器は、トレーニング燃料電池システムにおいて水素濃度センサを用いてトレーニングされ、かつ前記水素濃度センサによって検知された水素濃度値にもとづいて検証され、
   前記機械学習器は、前記トレーニング燃料電池システムの再循環ブロワ（２０５）の少なくとも１つの動作パラメータと、前記トレーニング燃料電池システムの前記燃料電池スタック（２０３）の電気的状態の状態パラメータとを入力信号として受け取ることを特徴とする、請求項４に記載の方法（１００）。
6. 前記機械学習器の前記少なくとも一部が前記機械学習器の基礎をなすデータモデルを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法（１００）。
7. 前記機械学習器の前記少なくとも一部が前記機械学習器の基礎をなすデータモデルを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法（１００）。
8. 監視装置（２０１）を備えた燃料電池システム（２００）であって、
   前記監視装置（２０１）が、
   前記燃料電池システム（２００）の吸入弁（２０９）を通して前記燃料電池システム（２００）の燃料電池スタック（２０３）に供給される水素濃度を検知するように、前記燃料電池スタック（２０３）を通って流れる窒素体積流量を検知するように、ならびに前記検知された水素濃度および前記検知された窒素体積流量にもとづいて前記燃料電池システム（２００）の再循環ブロワ（２０５）の回転数を調整するように構成されており、
   前記監視装置（２０１）は、前記窒素体積流量の流れ方向で前記燃料電池スタック（２０３）の上流の圧力と前記窒素体積流量の流れ方向で前記燃料電池スタック（２０３）の下流の圧力との差にもとづいて、前記窒素体積流量を決定する、
   燃料電池システム。
9. コンピュータで実行される場合に請求項１または２に記載の方法のステップを実行するようにコンピュータを構成するプログラムコード手段を備えたコンピュータプログラム製品。