Improving PEMFC Virtual Temperature Prediction Through Delay-Aware State-Space Modelling

Resumen

La refrigeración es una operación crítica en las pilas de combustible de membrana de intercambio protónico (PEMFC), ya que una temperatura excesiva puede reducir el rendimiento y comprometer la fiabilidad del sistema. El fallo de un sensor de temperatura dentro del circuito de refrigeración puede provocar una gestión térmica inadecuada. Cuando ocurre un fallo de sensor, la predicción de la variable de proceso faltante mediante sensado virtual puede mejorar la tolerancia a fallos y la seguridad operativa. En este trabajo, la temperatura de salida del refrigerante se utiliza como caso de estudio representativo. Los sensores virtuales basados en modelos de espacio de estados suelen desarrollarse utilizando variables operativas medidas; sin embargo, la influencia de la selección de entradas y del retardo térmico sobre la precisión de predicción sigue siendo insuficientemente estudiada. Este trabajo evalúa diferentes combinaciones de variables predictoras y la optimización del retardo de entrada para la predicción virtual de temperatura en PEMFC mediante modelado en espacio de estados basado en N4SID. Se utilizaron datos experimentales de corriente de pila, voltaje, temperatura de entrada del refrigerante y temperatura de salida del refrigerante para el desarrollo y validación de los modelos. Inicialmente se evaluaron múltiples combinaciones de entradas para establecer el rendimiento base de predicción, seguido de un barrido sistemático de retardos para identificar los retardos óptimos. Los resultados demuestran que una selección adecuada de entradas y la optimización del retardo mejoran significativamente la precisión de predicción al capturar los efectos de memoria térmica. La metodología propuesta proporciona un marco eficaz para mejorar el sensado virtual basado en espacio de estados en sistemas PEMFC.