Mit der weltweit laufenden Markteinführung von Brennstoffzellen-Systemen für Mobilität oder für stationäre Anwendungen steigt der Bedarf an Tests und Charakterisierungen - und damit auch die Nachfrage nach unabhängigen Testeinrichtungen. Beispielsweise steht im Fokus von Brennstoffzellen im Straßenverkehr das elektrische Verhalten der Brennstoffzelle unter dynamischen Belastungszuständen wie sie im täglichen Fahrzyklus auftreten können.

Um hierauf vorbereitet zu sein hat das ZSW sein im Jahr 2001 eingerichtetes Brennstoffzellentestfeld kontinuierlich ausgebaut. Heute betreiben wir mit rund 50 vollautomatisierten Testständen bis 250 Kilowatt eines der weltweit größten unabhängigen Testfelder für Brennstoffzellen-Stacks bis 160 kWel Leistung.  Des Weiteren können Brennstoffzellenmodule mit Wasserstoff oder Wasserstoffgemischen von 100 W bis 100 kWel auf ihre Tauglichkeit untersucht werden. Mit denTestständen können kostengünstige Rund-um-die-Uhr Dauertests durchgeführt werden. Zur Messdatenauswertung kommen auch verschiedene KI-Methoden zum Einsatz.

Ansprechpartner

Dr. Alexander Kabza
+49 731 9530-832
Testkompetenz

// Qualifizierte Tests von Zellen, Stacks, Systemen und Systembauteilen

Brennstoffzellen, Brennstoffzellenstacks, Brennstoffzellensysteme und Bauteile von Brennstoffzellensystemen werden am ZSW professionell, zuverlässig und belastbar untersucht und charakterisiert, inklusive qualifizierter Testanalysen und der Identifikation von Optimierungsparametern.

Die Teststände können vollautomatisiert rund um die Uhr betrieben werden. Sie sind hochflexibel und ermöglichen die Umsetzung fast aller Kundenwünsche. Auch Tests nach vorgegebenen Verfahren wie beispielsweise der DIN IEC 62282-2 sind unter Einbeziehung einer Zugelassenen Überwachungsstelle (ZÜS) machbar.

Da die Interpretation der Testergebnisse inzwischen ein sehr tiefgehendes Verständnis des Zusammenspiels von Materialien und Komponenten in den Zellen erfordert, werden die Tests durch eine Vielzahl von Analysegeräten und -methoden und durch testbegleitende Simulationen ergänzt.

 

Lebensdaueruntersuchung mit dynamischem Lastzyklus FC-DLC.

// KI-basierte Überwachung von Brennstoffzellentests

KI-basierte Überwachung von Brennstoffzellenprüfständen

Die KI-ExpertInnen am ZSW haben eine neuartige Überwachung von Brennstoffzellen-Testständen mithilfe von Künstlicher Intelligenz entwickelt. Dabei werden zum einen die am Prüfstand eingestellten Betriebsbedingungen auf ihre Plausibilität geprüft und so sichergestellt, dass die Messungen bei den vorgegebenen Betriebsbedingungen durchgeführt werden und verwertbar sind. Die Überwachung der Betriebsbedingungen ist dabei ein erster und wichtiger Überwachungsschritt, da damit vom Prüfstand verursachte Fehler frühzeitig und zielsicher erkannt werden können. Aufgrund des zyklischen Betriebs bei Lebensdauertests werden dazu die eingestellten Betriebsbedingungen bei einem Lastpunkt mit den vergangenen Betriebsbedingungen des Lastpunktes verglichen. Aufgrund der Inbetriebnahme eines benachbarten Prüfstandes stand in dem Beispiel (Abb. 1) nicht mehr genügend Kühlleistung zur Verfügung, weshalb die Kühlmitteleintrittstemperatur anstieg. Der Algorithmus klassifiziert diese Ausreißer folgerichtig als Anomalien.

Digitale Zwillinge zur Charakterisierung von Brennstoffzellenstacks

Neben den Betriebsbedingungen muss natürlich auch der Brennstoffzellenstapel überwacht werden. Die Überwachung erfolgt dabei mithilfe eines digitalen Zwillings (Abb. 2). Basierend auf den aktuellen und den vergangenen Betriebsbedingungen des Brennstoffzellenstapels berechnet dieser eine probabilistische Vorhersage der aktuellen Zellspannung des Stapels. Zu starke Abweichungen von Messung und Vorhersage deuten auf ein Problem mit dem Brennstoffzellenstapel hin. Abbildung 3 zeigt einen solchen Fall, bei dem nach 2700 Betriebsstunden aufgrund eines Vorfalls die Zellspannung des Stapels abnormal stark abfiel. Infolgedessen steigt die Abweichung zwischen Vorhersage und Messungen über den Klassifikationsgrenzwert, wodurch weitere Messpunkte als abnormal klassifiziert werden.

Nach der erfolgreichen Erprobung dieser KI-basierten Überwachung müssen die Algorithmen nun automatisiert werden, sodass die auf den Prüfständen generierten Messungen in Echtzeit plausibilisiert werden können.

Abb. 1: Mithilfe von Mittelwert und 3-Sigma-Intervall können Abweichungen in der Kühlmitteleintrittstemperatur sicher erkannt werden.
Abb. 1: Mithilfe von Mittelwert und 3-Sigma-Intervall können Abweichungen in der Kühlmitteleintrittstemperatur sicher erkannt werden.
Abb. 2: Der Zustand des Brennstoffzellenstacks wird mithilfe eines digitalen Zwillings überwacht.
Abb. 2: Der Zustand des Brennstoffzellenstacks wird mithilfe eines digitalen Zwillings überwacht.
Abb. 3: Vergleich zwischen Modell-Vorhersage und Messung. Nur kurze Zeit nach dem rot markierten Vorfall wird der Grenzwert überschritten und alle folgenden Messungen werden als abnormal klassifiziert.
Abb. 3: Vergleich zwischen Modell-Vorhersage und Messung. Nur kurze Zeit nach dem rot markierten Vorfall wird der Grenzwert überschritten und alle folgenden Messungen werden als abnormal klassifiziert.
Teststände
Brennstoffzellenteststand, Eigenbau.

// Entwicklung und Bau von Testständen

Das ZSW entwickelt und baut seit 25 Jahren Brennstoffzellenteststände für Standard- und für Spezialanwendungen. Die Teststände werden über ein eigenes, bewährtes und bedienfreundliches Steuerungsprogramm mit integrierter Datenerfassung geregelt.

HyFaB

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