KR102216850B1 - 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 - Google Patents
인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102216850B1 KR102216850B1 KR1020200109856A KR20200109856A KR102216850B1 KR 102216850 B1 KR102216850 B1 KR 102216850B1 KR 1020200109856 A KR1020200109856 A KR 1020200109856A KR 20200109856 A KR20200109856 A KR 20200109856A KR 102216850 B1 KR102216850 B1 KR 102216850B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- fuel cell
- controller
- driving method
- state
- cell system
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/043—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems applied during specific periods
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
- H01M8/04537—Electric variables
- H01M8/04544—Voltage
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
- H01M8/04537—Electric variables
- H01M8/04544—Voltage
- H01M8/04559—Voltage of fuel cell stacks
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
- H01M8/04537—Electric variables
- H01M8/04604—Power, energy, capacity or load
- H01M8/04611—Power, energy, capacity or load of the individual fuel cell
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
- H01M8/04664—Failure or abnormal function
- H01M8/04679—Failure or abnormal function of fuel cell stacks
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04313—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the detection or assessment of variables; characterised by the detection or assessment of failure or abnormal function
- H01M8/04664—Failure or abnormal function
- H01M8/04686—Failure or abnormal function of auxiliary devices, e.g. batteries, capacitors
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04694—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by variables to be controlled
- H01M8/04701—Temperature
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04694—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by variables to be controlled
- H01M8/04746—Pressure; Flow
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/04—Auxiliary arrangements, e.g. for control of pressure or for circulation of fluids
- H01M8/04298—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems
- H01M8/04992—Processes for controlling fuel cells or fuel cell systems characterised by the implementation of mathematical or computational algorithms, e.g. feedback control loops, fuzzy logic, neural networks or artificial intelligence
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/30—Hydrogen technology
- Y02E60/50—Fuel cells
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Fuel Cell (AREA)
Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템에 것이다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템의 제어기는, AI(artificial intelligent)-RNN(recurrent neural network) 기반의 진단을 수행하고, 상기 RNN 기반의 진단은, 실시간 데이터에 기반하여 수행되며, 상기 RNN은, 다른 연료 전지 시스템에서 얻어진 데이터를 이용하여 훈련 및 학습되는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템의 제어기는, AI(artificial intelligent)-RNN(recurrent neural network) 기반의 진단을 수행하고, 상기 RNN 기반의 진단은, 실시간 데이터에 기반하여 수행되며, 상기 RNN은, 다른 연료 전지 시스템에서 얻어진 데이터를 이용하여 훈련 및 학습되는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템에 대한 것으로, 연료 전지를 효율적으로 운용하는 제어 시스템에 관한 것이기도 하다.
또한 본 발명은 운전 중 전류 차단에 기반한 스스로의 상태 진단에 기반한 자가 판단에 따라 운전 모드를 제어하는 기능을 가진 연료 전지 시스템에 관한 것이다.
연료전지(fuel cell)란 수소와 산소를 전기화학적으로 반응시켜 전기 에너지를 발생시키는 장치이다. 따라서 연료가 계속적으로 공급되는 한 지속적으로 발전이 가능하다. 연료 전지는 미래 에너지인 수소 에너지 및 재생 에너지를 활용하는 핵심 기술로서 활발히 연구되고 있다. 그 중 SOFC(solid oxide fuel cell)은 수소와 탄화수소를 자유롭게 연료로 사용할 수 있고, 에너지 변환 효율이 높은 연료 전지로서, 대기 오염을 억제할 수 있는 가장 유력한 미래 동력원의 하나이다.
본 발명은 연료 전지(fuel cell)의 효과적인 운전을 가능케하는 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 운전 중 실시간으로 연료 전지의 상태를 자가 판단하여 운전 모드를 조절하는 시스템을 위한 것이다.
본 발명은 연료 전지의 수명을 보장하면서 효율을 최대화하는 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 연료 전지 시스템은, 연료와 공기를 공급하는 기계 설비인 MBOP(mechanical balance of plant), 셀들을 다수 적층(stack)한 전기 화학적 발전기인 스택 모듈, 연료 전지 시스템에서 발생하는 전기 에너지를 제어하는 EBOP(electronic balance of plant)를 포함하며, 상기 EBOP는, 상기 스택 모듈의 상태를 실시간으로 진단하고, 상기 MBOP, 상기 스택 모듈의 동작을 제어하는 제어기를 포함하며, 상기 제어기는, 상기 MBOP, 상기 스택 모듈, 상기 EBOP 중 적어도 하나로부터 수집된 정보에 기반하여 운전 또는 상태에 관련된 변수를 결정하고, 결정된 변수에 따라 운전 방식을 제어한다. 여기서, 상기 운전 방식은, 전류 차단 시 측정되는 전압 값에 기반하여 결정된다.
본 발명에 따른 연료 전지(fuel cell) 시스템은, 종래에 연구실에서만 가능하던 연료 전지 스택(stack)의 상태를 진단할 수 있게 하며, 나아가 연료 전지의 수명을 보장하면서, 효율을 증대시킬 수 있는 운전을 가능하게 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 SOFC(solid oxide fuel cell) 연료 전지의 동작 원리를 도시한다.
도 3a는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 구체적인 구성 예를 도시한다.
도 3b는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 다른 구체적인 구성 예를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지의 특성 그래프를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지를 제어하는 방법을 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 스택 상태를 결정하는 방법을 도시한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 운전 방식을 제어하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 통합적 제어를 위한 구조를 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 SOFC(solid oxide fuel cell) 연료 전지의 동작 원리를 도시한다.
도 3a는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 구체적인 구성 예를 도시한다.
도 3b는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 다른 구체적인 구성 예를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지의 특성 그래프를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지를 제어하는 방법을 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 스택 상태를 결정하는 방법을 도시한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 운전 방식을 제어하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 통합적 제어를 위한 구조를 도시한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우, 그 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명은 연료 전지 시스템에 대한 것으로, 운전 중 스스로의 상태 진단에 기반한 자가 판단에 따라 운전 모드를 제어하는 기능을 가진 연료 전지 시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템을 도시한다.
도 1을 참조하면, 연료 전지 시스템은 MBOP(mechanical balance of plant)(110), 스택 모듈(stack module)(120), EBOP(electronic balance of plant)(130)을 포함한다.
MBOP(110)는 연료 전지의 전기 생산에 필요한 재료들을 처리하여 제공한다. 예를 들어, MBOP(110)는 연료, 물, 공기를 처리하여 제공한다. 연료는 LNG(liquid natural gas)일 수 있다. 즉, MBOP(110)는 연료와 공기를 공급하는 기계 설비로서, 스택 모듈(120)에 수소, 산소 등을 공급하는 기계 장치들을 포함한다. 예를 들어, MBOP(110)는 탈황기(desulfurizer), 수처리 시스템(WTS: water treatment system), 블로워(blower), 필터, 개질기, 버너, 펌프, 밸브, 배관 중 적어도 하나를 구성요소로서 포함할 수 있다.
스택 모듈(120)은 MBOP(110)로부터 공급되는 처리된 재료들을 이용하여 전기를 생성한다. 스택 모듈(120)은 복수의 셀(cell)들을 포함한다. 다시 말해, 스택 모듈(120)은 셀들을 다수 적층(stack)한 전기 화학적 발전기이다. 스택 모듈(120)은 전극, 전해질 및 분리판으로 구성된 셀이 적층된 구조로 수소와 산소의 전기화학적 반응으로 전기를 생산하는 부분으로서, 연료 전지 시스템의 가장 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 셀은 애노드(anode), 캐소드(cathode), 전해질을 포함하는 구조물이다. 예를 들어, 스택 모듈(120)은 54장 또는 100장의 셀들을 쌓은 구조를 가질 수 있다. 스택 모듈(120)에 포함되는 셀의 동작 원리는 이하 도 2를 참고하여 설명된다. 스택 모듈(120)은 SOFC 스택 모듈이라 불릴 수 있다.
EBOP(130)는 연료 전지 시스템에 대한 제어 및 전기적 신호를 관리한다. 즉, EBOP(130)는 연료 전지 시스템에서 발생하는 전기에너지를 제어한다. EBOP(130)는 DC(direct current)를 AC(alternative current)로 변환하는 전력 변환 장치를 포함하는 전기 설비일 수 있다. EBOP(130)는 연료 전지 스택에서 발생된 직류 형태의 전기에너지를 교류 형태로 변환하여 계통으로 발전된 에너지를 전송하고 연료 전지 시스템에 대한 제어를 수행한다. EBOP(130)는 전류가 고정되는 전류형 또는 부하에 맞게 전압이 고정되는 전압형으로 동작할 수 있다.
물을 전기 분해하면 수소 및 산소가 발생한다. 연료 전지는 이 과정을 반대로 이용하는 것으로서, 수소 및 산소로부터 전기를 얻는 전기화학적 발전을 수행한다. 즉, 연료 전지는 수소 및 산소로부터 물, 전기, 열을 생산한다. 따라서, 전기 및 열이 동시에 발생하며, 그 구조에 따라 원하는 전압 및 전류가 얻어진다.
일반적으로 연료 전지의 기본 셀에서 전기를 발생시키기 위해, 애노드에 연료인 수소를 공급하고, 캐소드에 산소를 공급하면 전해질을 통해 이동한 이온과 결합하여 물이 생성되고 외부 도선을 통해 전자가 캐소드로 이동하게 된다. 이러한 과정 중, 전자의 외부 흐름이 전류를 형성하고, 이에 따라 전기가 발생된다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지의 동작 원리를 도시한다. 도 2는 고체 산화물 연료 셀(solid oxide fuel cell)의 구조의 예이다. 도 2를 참조하면, 셀은 투과성 애노드(permeable anode)(201), 불투과성 전해질(impermeable electrolyte)(202), 투과성 캐소드(permeable cathode)(203)로 구성된다. 투과성 애노드(201)의 측으로 연료인 수소(H2) 및 일산화탄소(CO)가 공급되면, 투과성 애노드(201)를 통해 불투과성 전해액(202) 쪽으로 수소(H2)가 제공되고, 산소 이온(O2-)과 결합하여 부산물로서 물(H2O) 및 이산화탄소(CO2)가 생성된다. 투과성 캐소드(203)의 측으로 공기가 공급되면, 투과성 캐소드(203)를 통해 불투과성 전해질(202) 쪽으로 산소(O2)가 제공되고 도선을 통해 너어온 전자와 결합하여 산소 이온(O2-)을 만들어 전해질을 통하여 애노드에 공급한다. 이에 따라, 애노드(201)에서 불투과성 전해질(202)을 통과한 산소 이온(O2-)과 수소(H2)가 반응하여 물(H2O)이 생성되며, 이 과정에서 전자(e)가 발생한다.
도 1에 도시된 MBOP(110), 스택 모듈(120), EBOP(130)의 구체적인 구성은 다양한 실시 예들에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, MBOP(110), 스택 모듈(120), EBOP(130)의 구체적인 구성은 이하 도 3a 또는 도 3b와 같을 수 있다.
도 3a는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 구체적인 구성 예를 도시한다. 도 3a를 참조하면, MBOP(110)는 탈황기, 수처리 시스템, 블로워와 같은 저온 기계 장치를 포함한다. 탈황기는 연료로 사용되는 LNG에 혼합된 황을 제거하는 장치이다. 스택 모듈(120)은 열 교환기(heat exchange), 버너(burner)와 같은 고온용 기계 장치와 스택을 포함한다. EBOP(130)는 제어기(controller), 온도계, 압력계, 플로우(flow), DC/DC 컨버터(converter), DC/AC 컨버터를 포함한다.
도 3b는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 다른 구체적인 구성 예를 도시한다. 도 3b를 참조하면, MBOP(110)는 탈황기, 수처리 시스템, 블로워, 가습기, 예비 개질기, CO-폴리셔(co-polisher), 가스버너를 포함한다. 스택 모듈(120)은 내부 개질기, 셀들을 포함한다. EBOP(130)는 PCU(power control unit)를 포함한다.
연료 전지의 설계에 따라, 전극의 면적 및 구조가 달라진다. 따라서, 연료 전지마다 효율이 다르다. 연료 전지의 성능 비교를 위해, 전극 단위 면적당(cm2) 발생되는 전류의 양이 척도로서 사용하며, 이는 전류 밀도(A/cm2, mA/cm2)로 불리울 수 있다. 연료 전지 전류와 전압의 특성을 그래프로 나타낸것을 전류-전압 곡선(I-V Curve) 또는 분극 곡선(Polarization Curve)이라하며, 일 예는 도 4와 같다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지의 특성 그래프를 도시한다. 도 4는 전류 밀도(current density)에 따른 셀 전압(cell potential)의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 4에서, 활성화 손실(Activation Loss)(410)은 전극 표면에서 전하를 이송해 화학반응을 일으킬 때 발생하는 손실이다. 연료 전지 전극에서의 수소 산화 반응 및 공기극에서의 산소 환원 반응 시 전압 손실이 발생하는데, 이를 활성화 손실이라 한다. 도 4와 같이, 활성화 손실은 전류 밀도가 작을 때 두드러지게 나타난다.
옴 저항 손실(Ohmic Resistance Loss)(420)은 저항과 전하가 전해질을 통과하면서 나타나는 저항 성분의 손실이다. 연료 전지의 성능을 결정을 위해, 전극면적(cm2) 및 전체저항(Ω)의 곱으로 정의되는 전극의 ASR(Area Specific Resistance)이 사용될 수 있다. 옴(ohm)의 법칙(V=IХ에 따라, 전압(V)=전류 밀도(A/cm2)Х2Ω)만큼의 손실이 발생한다. 즉, 전류 밀도가 증가함에 따라, 일정한 기울기를 가지는 일차함수 형태로 셀 전압이 감소한다. 이를 옴 저항 손실이라 한다.
농도 손실(Concentration Loss)(430)은 전기화학반응에 의해 전극에서 반응 물질이 소모됨에 따라 초기 농도를 유지하는 능력이 부족하여 발생하는 손실이다. 전류 밀도를 점점 높여 운전하면, 어느 순간 전압이 급격히 떨어져 0V가 되는 전류 밀도 값에 도달하며, 이것은 연료 전극층에 대한 수소의 공급 속도가 한계에 도달한 상황으로 이해된다. 다시 말해, 연료인 수소의 공급 속도가 반응에 의한 수소의 소모 속도보다 느려서, 더 이상 수소 산화 반응이 진행되지 못하는 상태가 된다. 이러한 상태를 농도 손실이라하며, 다른 말로 매스 전달 손실(Mass transfer loss)이라 불리우기도 한다.
도 4와 같은 I-V 특성 그래프는 연료 전지의 사용에 따라 변화할 수 있다. 예를 들어, 사용 기간이 길어질 수록, 도 4와 같은 그래프가 좌측으로 이동하는 경향이 관찰된다. 따라서, 출력되는 전압-전류의 관계를 확인할 수 있다면, 현재 연료 전지의 특성 그래프가 확인될 수 있다. 이에 착안하여, 본 발명에 따른 연료 전지 시스템은 특성 그래프에 기반하여 연료 전지의 상태를 판단하고, 현재 상태에서 주어진 조건을 충족하기 위해 필요한 운전 조건을 결정한 후, 적응적으로 운전 모드를 제어할 수 있다.
이를 위해, EBOP(130)는 연료 전지의 스택의 상태를 진단하고, 스택의 상태에 기반하여 운전 모드를 제어하기 위한 제어기를 포함한다. 제어기는 연료 전지 시스템의 성능, 상태를 모니터링하고, 연료 전지 시스템의 구성요소들의 동작을 제어할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따라, 운전 중 또는 정지 시 상태 감시 및 분석을 위해, 제어기는 셀 전압 및 전류 밀도 관계 그래프와 같은 특성을 파악하고, 이에 기반하여 상태를 판단할 수 있다. 즉, 제어기는 셀 전압에 따른 전류 밀도 측정 값을 수집 및 분석할 수 있다. 이를 위해, 제어기는 요구되는 연산을 위한 적어도 하나의 프로세서(processor) 또는 마이크로 프로세서를 포함하고, 발생하는 데이터를 적어도 임시적으로 저장하기 위한 메모리를 포함할 수 있다. 이하 도 5 내지 도 8을 참고하여, EBOP(130)의 제어기의 동작들이 설명된다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지를 제어하는 방법을 도시한다.
도 5를 참조하면, 제어기는 스택 상태를 진단한다(S501). 예를 들어, 제어기는 연료 전지의 스택의 상태를 검사하기 위한 신호를 인가하고, 출력을 확인함으로써 스택 상태를 진단할 수 있다. 다른 예로, 제어기는 연료 전지 시스템을 검사를 위한 일정한 상태에 있도록 제어한 후, 출력의 변화를 확인함으로써 스택 상태를 진단할 수 있다. 이를 통해, 제어기는 스택의 특성 그래프(예: I-V 커브)를 파악하거나, 전기 저항, 반응 속도 저항, 물질 전달 저항을 파악할 수 있다.
이어, 제어기는 스택 상태에 따라 운전 방식을 결정한다(S502). 스택의 상태를 분석함으로써, 제어기는 스택의 사용 기간, 운전 방식에 따른 앞으로의 성능 변화, 가용 기간 등을 추정할 수 있다. 추정된 사용 기간, 가용 기간 등의 다양한 정보에 기반하여, 제어기는 주어진 조건에 부합하는 운전 방식을 선택한다. 예를 들어, 주어진 조건은 연료 전지 시스템의 요구 수명, 연료 전지 시스템의 사용 환경, 연료 전지 시스템의 사용 이력 등을 포함할 수 있다. 운전 방식은 가동 기간 우선 또는 출력 우선의 방식으로 결정될 수 있다.
이후, 제어기는 결정된 운전 방식을 적용한다(S503). 제어기는 결정된 운전 방식에 따라 연료 전지 시스템에 관련되는 적어도 하나의 제어 변수를 조정 및 적용할 수 있다. 예를 들어, 제어 변수는 온도, 유량, 압력, 출력 등을 포함할 수 있다. 제어 변수는 운전 방식에 따라 조절되는데, 운전 방식에서 정의하는 가동 기간, 효율 등과 제어 변수들 간 상관 관계는 미리 정해지고, DB(database)화 되어 저장될 수 있다. 또는, 가동 기간, 효율 등과 제어 변수들 간 상관 관계는 AI(artificial intelligent) 기술을 기반하여 정의되고, 학습될 수 있다.
연료 전지의 스택 상태를 진단하는 방법 중의 하나로서, CI(current interruption) 방법이 이하 설명된다. CI 기법은 발전 정지, 즉, 전류 차단 시의 전압이 개회로(open circuit) 상태로 변화하는 패턴을 분석함으로써 셀의 주요 성능 특성을 측정하는 방법이다. CI 기법을 수행하기 위해, 최소 10㎲의 샘플링 데이터가 필요할 수 있다. CI 기법을 이용한 스택 상태 진단 방법은 이하 도 6과 같다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 스택 상태를 결정하는 방법을 도시한다. 후술되는 방법은 CI 기법에 관련된다.
도 6을 참조하면, 제어기가 강제로 전류를 차단하거나, 고장 또는 선로 외란 등에 따른 자연 정지가 발생한다(S601). 이에 따라, 연료 전지의 운전이 정지된다. 강제 전류 차단은 연료 전지의 스택 상태의 진단이 필요하다고 판단되는 시점에 이루어지는데, 예를 들어, 시스템 관리자에 의한 명령에 의하거나, 또는 주기적으로 이루어지거나, 또는 일정 조건의 만족에 따라 자동적으로 이루어질 수 있다. 만일, 측정하고자 하는 비슷한 시점에 트립(trip)이 발생되면, 주기적 자동 정지를 생략한다.
이어, 제어기는 임피던스를 계산한다(S602). 즉, 제어기는 전류가 차단된 상태에서 시간에 따른 전압의 변화를 확인하고, 이에 기반하여 임피던스를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제어기는 트립(trip) 시 100 내지 1MHz 샘플 간격으로 전압 데이터를 측정 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 강제로 전류를 차단하는 경우, 제어기는 100 내지 1MHz 샘플 간격으로 전류를 차단하고, 해당 전압을 확인한 후, 임피던스를 계산할 수 있다.
이후, 제어기는 스택 상태를 결정한다(S603). 제어기는 계산된 임피던스에 기반하여 스택 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어기는 스택의 전기 저항, 반응 속도 저항, 물질 전달 저항을 파악할 수 있다. 나아가, 제어기는 스택의 특성 그래프(예: I-V 커브)를 확인할 수 있다. 여기서, 스택 상태는 셀 별 또는 셀 그룹 별로 결정된다.
도 6을 참고하여 설명한 바와 같이, CI 기법을 이용하여 스택 상태가 진단될 수 있다. CI 기법을 통해 전기 저항, 반응 속도 저항, 물질 전달 저항 등이 파악될 수 있다. 여기서, 물질 전달 저항은 OCV(open circuit voltage)에서 β를 차감함으로써 결정될 수 있으며, β는 전기 저항 및 반응 속도 저항의 합으로 정의될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 연료 전지의 운전 방식을 제어하는 방법을 도시한다.
도 7을 참조하면, 제어기는 보증 기간을 확인한다(S701). 보증 기간은 연료 전지의 특성 및 설계에 따라 제조 단계에서 정해지는 것으로, 제조 단계에서 메모리에 제작 일자, 보증 기간 등이 저장될 수 있다.
이어, 제어기는 보증 기간이 경과하였는지 판단한다(S702). 즉, 제어기는 현재 날짜를 확인하고, 제작 일자 및 보증 기간을 참고하여, 현재 보증 기간이 경과하였는지 판단할 수 있다.
보증 기간이 경과하지 아니하였으면, 제어기는 보증 기간 동안 운전 가능하도록 운전 방식을 결정한다(S703). 제어기는 보증 기간 만료시까지 남은 시간을 확인하고, 현재 스택의 상태를 고려하여, 가동 기간 우선의 방식으로 운전 방식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어기는 효율을 일정 수준 이하로 낮추더라도, 보증 기간 동안 전기 생산이 지속적으로 가능하도록 운전 방식을 조절할 수 있다.
보증 기간이 경과하지 하였으면, 제어기는 최대 출력으로 운전 가능하도록 운전 방식을 결정한다(S704). 연료 전지 시스템의 보증 기간이 경과하였으므로, 제어기는 출력을 최대화 하는 출력 우선 방식으로 운전 방식을 결정할 수 있다.
도 7의 실시 예는 보증 기간의 경과 여부에 따라 가동 기간 우선 또는 출력 우선이 분기하는 방안이다. 이때, 보증 기간이 경과하지 아니하여 가동 기간 우선으로 운전 방식이 결정되는 경우, 일정 수준의 효율이 낮아진다. 이때, 최대 효율 대비 낮아지는 효율의 정도는 보증 기간의 남은 기간에 따라 달라질 수 있다. 나아가, 낮아지는 효율의 정도는 현재까지의 연료 전지 시스템의 전기 소비 패턴에 기반하여 결정될 수 있다. 즉, 소비되는 양 이상의 효율로 전기를 생산할 필요는 없으므로, 제어기는 전기 소비의 양을 더 고려하여 필요한 효율의 정도를 결정할 수 있다.
전술한 실시 예들은 하나의 스택 모듈을 제어하는 상황을 고려하여 설명되었다. 하지만, 복수의 스택 모듈들에 대하여 전술한 바와 유사한 제어가 수행될 수 있다. 이하 도 8은 복수의 스택 모듈들을 제어할 수 있는 구조를 도시한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 연료 전지 시스템의 통합적 제어를 위한 구조를 도시한다.
도 8을 참고하면, 연료 전지 시스템은 MBOP(110), 스택 모듈(120), EBOP(130)를 포함하며, 이들을 제어하기 위한 구성요소인 제어기(132)를 포함한다. 제어기(132)는 전술한 실시 예들에서 설명된 제어기에 해당한다. 도 8에서 제어기(132)는 EBOP(130)과 분리되는 것으로 도시되었지만, EBOP(130)에 포함되는 임베디드 형식으로 구현될 수도 있고, EBOP에서 진단한 임피던스 및 저항값을 넘겨 받아 운전 모드 결정만 분리하여 제어기(132)에 둘 수도 있다.
제어기(132)는 시퀀스 제어(예: heat-up, operation mode, cool-down 등을 제어), 피드백 제어(예: 유량 제어, 온도 제어, 압력 제어 등), EBOP 제어(예: 전력 제어, 스택 상태 정보(물질 전달 저항 등) 제어)를 담당하고, 운전 중 실시간 감시를 통해 운전 변수를 변경할 수 있고, 상태 제어 및 예측 진단을 수행할 수 있다.
제어기(132)는 외부 통신망(예: 이더넷)을 통해 상위 제어 시스템(810)에 연결될 수 있다. 상위 제어 시스템(810)은 복수의 연료 전지 시스템들의 제어기들과 연결되며, 단위 모듈 별(6/24/120kW) 병렬 운전 및 단위 모듈 고장 시 부하 분담을 조정하는 통합적인 제어를 담당한다.
제어기(132) 및 상위 제어 시스템(810)의 상태 감시를 기반으로 전체 시스템의 안정성 및 신뢰성이 향상될 수 있다. 스택 모듈의 수명 및 발전 출력량 중 원하는 사항에 우선순위를 부여하는 운영도 가능하다. 단위 모듈의 교체 가능으로, 시스템의 운전 지속성도 확보된다. 예를 들어, 개별 독립 운전, 통합 병렬 운전, 부하 변동 운전 등의 다양한 방식들이 지원될 수 있다.
제어기(132)는 동작 중에 연료 전지의 상태를 감시 및 분석하고, 분석 결과에 따라 운전 변수를 조절할 수 있다. 이를 통해, 제어기(132)는 트립(trip)을 방지하고, 신뢰성을 향상시킨다. 또한, 제어기(132)는 트립 또는 시스템 정지 시 신속한 원인 분석 및 조치를 수행할 수 있고, 이에 따라 가동율이 증대될 것이다. 예를 들어, 주 성분 분석은 운전 및 제어 변수를 이원화하여 상태 감시/진단하는 것을 포함할 수 있다.
추가적으로, AI(artificial intelligent)-RNN(recurrent neural network) 기반의 진단이 수행될 수 있고, 이에 따라 수명 종료 시점까지의 정상 상태 변경에 따른 기준치 재설정 및 트립 시 정밀 진단이 가능하다. RNN 기반의 진단은 실시간 데이터에 기반하여 수행될 수 있다. 지능형 제어기는 동작 중 정상 상태 판별 및 정지 시 정밀 진단을 위해 RNN을 이용할 수 있다. RNN은 외부의 다른 연료 전지 시스템에서 얻어진 데이터 등으로 훈련 또는 학습될 수 있다.
전술한 바와 같은 기능들로 인해, 연료 전지 시스템의 효율성이 크게 증대될 수 있다. 제어기(132)는 주어진 정책에 따라 연료 전지의 운전 모드를 제어할 수 있다. 여기서, 운전 모드를 제어함은 운전에 관련된 변수들 또는 연료 전지의 상태에 관련된 변수들을 조절하는 것을 의미한다. 예를 들어, 변수는 온도, 유량, 압력, 출력 등을 포함한다.
제어를 위한 정책은 수명 우선 또는 출력량 우선 또는 출력 우선 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 연료 전지 시스템에서 요구하는 가동 기한이 아직 채워지지 아니한 경우, 수명 우선의 정책에 따라 운전 모드가 제어될 수 있다. 이후, 가동 기한이 경과하면, 남은 기간 동안 출력량 또는 출력 우선의 정책에 따라 운전 모드가 제어될 수 있다.
운전 중 상태 감시로서, 제어기(132)는 이상 설정 값 변경(정상 상태 바뀜), 이상에 따른 운전 변수 변경, 고장 예측 등의 동작을 수행할 수 있다. 정지 시 고장 정밀 진단으로서, 지능형 제어기는 고장 근본 원인 분석, 조치 방안 분석, 사례 검색 DB(database)화 등의 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
Claims (1)
- 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템에 있어서,
연료와 공기를 공급하는 기계 설비인 MBOP(mechanical balance of plant);
셀들을 다수 적층(stack)한 전기 화학적 발전기인 스택 모듈;
연료 전지 시스템에서 발생하는 열에너지 및 전기에너지를 제어하는 EBOP(electronic balance of plant)를 포함하며,
상기 EBOP는, 상기 스택 모듈의 상태를 진단하고, 상기 MBOP, 상기 스택 모듈의 동작을 제어하는 제어기를 포함하며,
상기 제어기는, 일정 샘플 간격으로 발전을 정지시킴으로써 전류를 차단하고, 전류 차단 시 전압이 개회로(open circuit) 상태로 변화하는 패턴을 분석하는 CI(current interruption) 기법을 통해 상기 스택 모듈의 셀 또는 셀 그룹 별 상태를 판단하고, 상기 판단된 상태에 따라 운전 방식을 결정한 후, 결정된 운전 방식에 따라 상기 MBOP, 상기 스택 모듈, 상기 EBOP를 제어하며,
상기 스택 모듈의 상태는, 전기 저항, 반응 속도 저항, 물질 전달 저항을 포함하고,
상기 운전 방식은, 온도, 유량, 압력, 출력을 포함하는 제어 변수들에 대한 조절을 포함하고,
상기 운전 방식은, 상기 연료 전지 시스템의 요구 수명, 상기 연료 전지 시스템의 사용 환경, 상기 연료 전지 시스템의 사용 이력을 고려하여 결정되고,
상기 운전 방식은, 수명 유지를 우선하는 제1 운전 방식 또는 출력량을 우선하는 제2 운전 방식 중 하나에 속하며,
상기 제1 운전 방식은, 상기 연료 전지 시스템의 제조 시 결정된 보증 기간이 경과하지 아니한 경우에 선택되고,
상기 제2 운전 방식은, 상기 보증 기간이 경과한 경우에 선택되고,
상기 제1 운전 방식은, 제2 운전 방식에 비하여 낮은 효율을 제공하며,
상기 제1 운전 방식의 효율의 수준은, 잔여 보증 기간 동안 상기 연료 전지 시스템이 전기를 생산할 수 있도록, 과거의 전기 소비 패턴에 의해 결정되는 전기 소비량의 이하로 전기를 생산할 수 있도록 결정되고,
상기 제어기는, AI(artificial intelligent)-RNN(recurrent neural network) 기반의 진단을 수행하고,
상기 RNN 기반의 진단은, 실시간 데이터에 기반하여 수행되며,
상기 RNN은, 다른 연료 전지 관리 시스템에서 얻어진 데이터를 이용하여 훈련 및 학습되는 것을 특징으로 하는,
인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200109856A KR102216850B1 (ko) | 2019-12-05 | 2020-08-31 | 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190160604A KR102152020B1 (ko) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 전류 차단에 기반한 자가 진단에 따라 운전 모드를 제어하는 연료 전지 시스템 |
KR1020200109856A KR102216850B1 (ko) | 2019-12-05 | 2020-08-31 | 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190160604A Division KR102152020B1 (ko) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 전류 차단에 기반한 자가 진단에 따라 운전 모드를 제어하는 연료 전지 시스템 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102216850B1 true KR102216850B1 (ko) | 2021-02-18 |
KR102216850B9 KR102216850B9 (ko) | 2021-11-12 |
Family
ID=74688726
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200109856A KR102216850B1 (ko) | 2019-12-05 | 2020-08-31 | 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102216850B1 (ko) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113406505A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-17 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种燃料电池的剩余寿命预测方法及装置 |
CN113506901A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-15 | 北京格睿能源科技有限公司 | 燃料电池***动态性能预测方法及装置 |
CN117040132A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 苏州钮斯拓***集成有限公司 | 基于用电***储能的ai智能管理*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101282704B1 (ko) * | 2012-09-17 | 2013-07-05 | 한국에너지기술연구원 | 정치형 연료전지 시스템 관리 장치 |
KR20150019793A (ko) * | 2013-08-16 | 2015-02-25 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 시스템의 내부 오믹저항 측정 장치 및 방법 |
KR20180033766A (ko) * | 2016-09-26 | 2018-04-04 | 주식회사 엘지화학 | 인공지능형 연료전지 시스템 |
-
2020
- 2020-08-31 KR KR1020200109856A patent/KR102216850B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101282704B1 (ko) * | 2012-09-17 | 2013-07-05 | 한국에너지기술연구원 | 정치형 연료전지 시스템 관리 장치 |
KR20150019793A (ko) * | 2013-08-16 | 2015-02-25 | 현대자동차주식회사 | 연료전지 시스템의 내부 오믹저항 측정 장치 및 방법 |
KR20180033766A (ko) * | 2016-09-26 | 2018-04-04 | 주식회사 엘지화학 | 인공지능형 연료전지 시스템 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113506901A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-15 | 北京格睿能源科技有限公司 | 燃料电池***动态性能预测方法及装置 |
CN113506901B (zh) * | 2021-06-08 | 2022-07-12 | 北京格睿能源科技有限公司 | 燃料电池***动态性能预测方法及装置 |
CN113406505A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-17 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种燃料电池的剩余寿命预测方法及装置 |
CN117040132A (zh) * | 2023-08-18 | 2023-11-10 | 苏州钮斯拓***集成有限公司 | 基于用电***储能的ai智能管理*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102216850B9 (ko) | 2021-11-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107180983B (zh) | 一种固体氧化物燃料电池电堆故障诊断方法和*** | |
EP2436081B1 (en) | Control system for a flow cell battery | |
EP1468462B1 (en) | Method and apparatus for monitoring equivalent series resistance and for shunting a fuel cell | |
Hissel et al. | Diagnostic & health management of fuel cell systems: Issues and solutions | |
US11508980B2 (en) | Systems and methods for distributed fault management in fuel cell systems | |
KR102216850B1 (ko) | 인공지능 기반의 연료 전지 관리 시스템 | |
KR102096268B1 (ko) | 연료전지 시스템 및 이의 제어방법 | |
CN109845011B (zh) | 燃料电池***和燃料电池***的运行方法 | |
JP2006108124A (ja) | 燃料電池システムの効率を制御する技術 | |
US7222001B2 (en) | System for monitoring and controlling fuel cell-based power generation units | |
KR102152020B1 (ko) | 전류 차단에 기반한 자가 진단에 따라 운전 모드를 제어하는 연료 전지 시스템 | |
US7981556B2 (en) | Thermal management system for regenerative fuel cells and method thereof | |
CN103872359A (zh) | 利用故障堆健康监测器运行燃料电池***的方法 | |
DK1570538T3 (en) | Method and Device for Monitoring Fuel Cell Tensions | |
JP5168875B2 (ja) | 燃料電池発電装置 | |
KR101315764B1 (ko) | 연료전지용 수소 공급 시스템의 고장 진단 방법 | |
KR20230128027A (ko) | 마이크로-그리드를 제어하기 위한 제어 시스템 및 방법 | |
KR102216851B1 (ko) | Mbop를 제어하는 연료 전지 시스템 | |
KR102216852B1 (ko) | 인공지능 기반의 연료 전지 시스템 | |
KR102216853B1 (ko) | 플랜트의 운전 방식을 설정하는 연료 전지 시스템 | |
KR102219866B1 (ko) | 출력전압에 기반하여 자가 진단을 수행하는 연료전지 시스템 | |
KR102216849B1 (ko) | 연료 전지를 효율적으로 운용하는 제어 시스템 | |
KR102219860B1 (ko) | 자가 진단 모드를 구현하는 연료전지 시스템 | |
KR102219863B1 (ko) | 이더넷 망을 이용하는 연료 전지 시스템 | |
DK1191620T3 (en) | A method of operating a fuel cell battery |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
G170 | Publication of correction |