Date of Award

12-2019

Document Type

Dissertation

Degree Name

Doctor of Philosophy (PhD)

Department

Electrical Engineering

First Advisor

Dr. Hussain Shareef

Second Advisor

Dr. Mohammad Shakeel

Third Advisor

Dr. Yaser E. Greish

Abstract

Proton exchange membrane fuel cell (PEMFC), as a source of electrical power, provides numerous benefits such as zero carbon emission and high reliability as compared to wind and solar energy. PEMFC operates at very low temperature, high power density, and has very high durability as compared to other fuel cells. Being a non-linear power source with high sensitivity to ambient conditions variation, the prediction of PEMFC voltage and temperature is a complicated issue. The most common PEMFC models are classified as mechanistic models, semi-empirical models, and purely empirical methods. The mechanistic models are complex and require differential equations to predict the voltage and temperature of PEMFC. However, the semi-empirical models are less complicated and can be used easily for the online prediction of PEMFC outputs. Therefore, the first part of this thesis attempt to model the voltage of PEMFC using simple and effective semi-empirical equations. The initial feature of the proposed technique is to incorporate the features of a mechanistic model with less complex equations. The model considers the internal currents and the internal voltage drop associated with the PEMFC. Besides, activation and concentration voltage drops are addressed based on theoretical functions. Thus, the proposed model provides an additional benefit that not only does the output voltage model satisfy the voltage for both loaded and unloaded conditions but also the component voltage drops waveforms match with the theoretical waveforms given in the mechanistic models. The second part of the thesis focuses on modelling the PEMFC temperature. Previously most temperature models use complex equations incorporating PEMFC output voltage which is not a good option as the temperature must be predicted using only load current and ambient temperature.

The model proposed in this thesis is developed through an algorithm that tracks the online changes in the load current and ambient temperature. It provides the accurate temperature of PEMFC by using a simple first-order equation with the help of a tracking algorithm. Quantum lig tening search algorithm (QLSA) is used for the optimization of constant parameters for both voltage and temperature models. The PEMFC performance is affected by factors such as variations in ambient temperature, pressure, and air relative humidity and thus they are vital for predicting PEMFC performance. The thesis also attempts to directly predict the variations in PEMFC voltage under varying ambient conditions at different load resistance. For this purpose, statistical analysis is used to propose empirical equations that can predict the variations in PEMFC voltage for varying ambient conditions. In this context of the model development, the parameters which are significantly varying with ambient changes are identified with the help of statistical regression analysis and represented as ambient temperature and air relative humidity dependent parameters. The enhanced semi-empirical voltage model is verified by performing experiments on both the Horizon and NEXA PEMFC systems under different conditions of ambient temperature and relative humidity with root mean square error (RMSE) less than 0.5. Results obtained using the enhanced model are found to closely approximate those obtained using PEMFCs under various operating conditions, and in both cases, the PEMFC voltage is observed to vary with changes in the ambient and load conditions. Inherent advantages of the proposed PEMFC model include its ability to determine membrane-water content and water pressure inside PEMFCs. The membrane-water content provides clear indications regarding the occurrence of drying and flooding faults. For normal conditions, this membrane water content ranges between 12.5 to 6.5 for the Horizon PEMFC system. Based on simulation results, a threshold membrane water- content level is suggested as a possible indicator of fault occurrence under extreme ambient conditions. Limits of the said threshold are observed to be useful for fault diagnosis within the PEMFC systems.

Comments

تستخدم خلية وقود غشاء التبادل البروتوني ( PEMFC ) كمصدر للطاقة الكهربائية. إنه يوفر فوائد عديدة مثل الانبعاثات الكربونية الصفرية والموثوقية العالية بالمقارنة مع طاقة الرياح والطاقة الشمسية.مقارنة بخلايا الوقود الأخرى كونه مصدر الطاقة غير الخطية مع حساسية عالية لتباين الظروف المحيطة. تعمل PEMFC في درجات حرارة منخفضة للغاية وكثافة عالية للطاقة ولديها متانة عالية مقارنة بخلايا الوقود الأخرى. كونه مصدر الطاقة غير الخطية مع حساسية عالية لتغير الظروف المحيطة ، والتنبؤ PEMFC الجهد ودرجة الحرارة هي قضية معقدة تصنف نماذج PEMFC الأكثر شيوعًا كنموذج ميكانيكي ونموذج شبه تجريبي وطرق تجريبية بحتة. النماذج الميكانيكية معقدة وتتطلب معادلات تفاضلية للتنبؤ بجهد ودرجة حرارة PEMFC ومع ذلك ، فإن النماذج شبه التجريبية أقل تعقيدًا ويمكن استخدامها بسهولة للتنبؤ بنتائج PEMFC عبر الإنترنت. ومع ذلك ، فإن النماذج شبه التجريبية أقل تعقيدًا ويمكن استخدامها بسهولة للتنبؤ بنتائج PEMFC عبر الإنترنت. الميزة الأولى للتقنية المقترحة هي دمج ميزات النموذج الميكانيكي مع معادلات أقل تعقيدًا. يأخذ النموذج في الاعتبار التيارات الداخلية وانخفاض الجهد الداخلي المرتبط ب PEMFC . إلى جانب ذلك ، تتم معالجة قطرات الجهد والتركيز استنادًا إلى الوظائف النظرية. وبالتالي ، يوفر النموذج المقترح فائدة إضافية ، حيث لا يفي نموذج الجهد الناتج فقط بالجهد لكل من الظروف التي تم تحميلها وتفريغها ، ولكن أيضًا أشكال موجات قطرات الجهد الكهربي تتطابق مع الأشكال الموجية النظرية الواردة في النماذج الميكانيكية. يركز الجزء الثاني من الرسالة على نمذجة درجة حرارة .PEMFC في السابق ، تستخدم معظم نماذج درجات الحرارة معادلات معقدة تشتمل على جهد إخراج PEMFC , وهو ليس خيارًا جيدًا حيث يجب التنبؤ بدرجات الحرارة باستخدام درجة حرارة الحمل الحالية فقط. تم تطوير النموذج المقترح في هذه الرسالة من خلال خوارزمية تتعقب التغييرات عبر الإنترنت في درجة حرارة الحمل الحالية ودرجة الحرارة المحيطة. يوفر درجة حرارة دقيقة من PEMFC باستخدام معادلة بسيطة من الدرجة الأولى بمساعدة تتبع خوارزمية. تستخدم خوارزمية البحث عن البرق الكمومي ( QLSA ) لتحسين المعلمات الثابتة لكلا الطرازين ودرجات الحرارة. يتأثر أداء PEMFC بعوامل مثل الاختلافات في درجة الحرارة المحيطة والضغط والرطوبة النسبية للهواء وبالتالي فهي ضرورية للتنبؤ بأداء PEMFC . تحاول الأطروحة أيضًا أن تتنبأ بشكل مباشر بالتغيرات في جهد PEMFC في ظل ظروف محيطة مختلفة في مقاومة تحميل مختلفة. لهذا الغرض ، يتم استخدام التحليل الإحصائي لاقتراح معادلات تجريبية يمكنها التنبؤ بالتغيرات في جهد PEMFC لمختلف الظروف المحيطة. في هذا السياق من تطوير النموذج ، يتم تحديد المعلمات التي تختلف اختلافًا كبيرً ا مع التغيرات المحيطة بمساعدة تحليل الانحدار الإحصائي ، ويتم تمثيلها كمعلمات تعتمد على درجة الحرارة المحيطة والرطوبة النسبية للهواء. يتم التحقق من نموذج الجهد شبه التجريبي المحسن من خلال إجراء تجارب على كل من أنظمة Horizon و PEMFC NEXA في ظل ظروف مختلفة من درجة الحرارة المحيطة والرطوبة النسبية مع خطأ مربع الجذر المتوسط ( RMSE ( أقل من . 0.5 تم العثور على النتائج التي تم الحصول عليها باستخدام النموذج المحسّن بشكل تقريبي لتلك التي تم الحصول عليها باستخدام PEMFCs في ظل ظروف التشغيل المختلفة ، وفي كلتا الحالتين ، لوحظ أن الجهد PEMFC يختلف مع التغيرات في الظروف المحيطة وظروف التحميل. تشمل الميزات المتأصلة في نموذج PEMFC المقترح قدرته على تحديد محتوى الماء الغشائي وضغط الماء داخل PEMFCѕ يوفر محتوى الماء الغشائي مؤشرات واضحة فيما يتعلق بحدوث أخطاء التجفيف والفيضانات. بالنسبة للظروف العادية ، يتراوح محتوى الماء الغشائي بين 12.5 إلى 6.5 لنظام Horizon PEMFC . بناءً على نتائج المحاكاة ، يُقترح مستوى محتوى الغشاء المائي العتبة كمؤشر محتمل لحدوث العيوب في الظروف المحيطة القاسية. لوحظ أن حدود محتوى الماء الغشائي مفيدة لتشخيص الأعطال ضمن أنظمة .PEMFC

Acknowledgments

My thanks go to my advisor Dr. Hussain Shareef whose enthusiasm about and introduction to research methodology got me started and introduced me to the exciting field of the fuel cell. His endless ideas and encouragement led to this and most other studies in which I have been involved. I would like to thank my committee for their guidance and support, especially my advisor Dr. Hussain Shareef for his assistance throughout my preparation of this dissertation. My special thanks are extended to Dr. Chafik Bouhaddiou for helping me in statistical analysis. Special thanks go to my parents, wife, brothers, and sisters who supported me along the way. I am sure they suspected it was endless. In addition, special thanks are extended to my friend Dr. Haroon Usman and Rizwanulhaq Faraz for their assistance and friendship.

Download

Included in

Engineering Commons

Share

COinS