Analyse et Modélisation de la dégradation d'une PEMFC à l'aide d'intelligence artificielle - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Analyse et Modélisation de la dégradation d'une PEMFC à l'aide d'intelligence artificielle

Résumé

Aujourd'hui la durabilité des piles à combustible est encore trop limitée pour concurrencer les moteurs thermiques et la compréhension des mécanismes de dégradation n'est toujours pas entièrement maitrisée. C'est pourquoi des expérimentations de longue durée sont nécessaires afin d'approfondir les connaissances. Par ailleurs, des modèles de dégradation sont requis pour estimer et prédire l'évolution de ce vieillissement dans le but d'optimiser les lois de contrôle et les prises de décisions correctives de manière à prolonger la durée de vie du système. Ce papier présente dans un premier temps une expérimentation de 5000 heures réalisée sur un système PEMFC (Proton Exchange Membrane Fuel Cell) à cathode ouverte dans des conditions proches de la réalité. L'influence des conditions opératoires sur la dégradation est ensuite analysée. Dans un second temps, cette dégradation est modélisée à l'aide d'un réseau de neurones à réservoir. Les résultats montrent que le modèle proposé est capable de prédire l'évolution des performances sur plus de 2000 heures avec une erreur faible.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03330998 , version 1 (01-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03330998 , version 1

Citer

Loïc Vichard, Fabien Harel, Alexandre Ravey, Pascal Venet, Daniel Hissel. Analyse et Modélisation de la dégradation d'une PEMFC à l'aide d'intelligence artificielle. SYMPOSIUM DE GENIE ELECTRIQUE, SGE 2020, Jun 2020, NANTES, France. ⟨hal-03330998⟩
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