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

Abstract

SYMPOSIUM DE GENIE ELECTRIQUE, SGE 2020, NANTES, FRANCE, 30-/06/2020 - 02/07/2020Aujourd'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