Hybridation, diagnostic et pronostic de piles à combustible
Durabilité et fiabilité
Samir Jemeï
ISTE
Préface1
Daniel Hissel
Introduction3
Chapitre 1. La pile à combustible, la voie pour une révolution de l'hydrogène9
1.1. Introduction9
1.2. L'énergie dans le monde10
1.2.1. Un modèle énergétique obsolète10
1.2.2. Les solutions pour décarbonner le bouquet énergétique11
1.2.2.1. L'énergie hydroélectrique12
1.2.2.2. L'énergie éolienne12
1.2.2.3. La biomasse12
1.2.3.4. L'énergie solaire13
1.2.2.5. La géothermie13
1.2.2.6. Les énergies marines13
1.3. Le vecteur hydrogène13
1.3.1. La production d'hydrogène14
1.3.1.1. À partir des énergies fossiles14
1.3.1.2. L'électrolyse de l'eau15
1.3.1.3. La production directe à partir de la biomasse15
1.3.1.4. Le stockage d'hydrogène15
1.4. La pile à combustible et ses applications19
1.4.1. Rapide historique20
1.4.2. La pile à combustible et son renouveau21
1.4.3. Les applications des piles à combustible22
1.4.3.1. Le transport23
1.4.3.2. Le stationnaire31
1.4.3.3. Autres applications35
1.5. Conclusion37
Chapitre 2. De la PAC vers le système39
2.1. Introduction39
2.2. Les technologies piles à combustible pour les applications transports et stationnaires40
2.2.1. Présentation des différentes technologies40
2.2.2. Principe de fonctionnement42
2.2.2.1. Les PEMFC42
2.2.2.2. Les SOFC44
2.2.2.3. Les autres technologies45
2.2.3. Comparaison des technologies46
2.3. Approche système49
2.3.1. Les circuits auxiliaires50
2.3.1.1. Le circuit d'alimentation en carburant50
2.3.1.2. Le circuit d'alimentation en comburant50
2.3.1.3. Le circuit de gestion thermique50
2.3.1.4. Le circuit électrique51
2.3.1.5. Le système de contrôle/commande51
2.3.2. Architecture des systèmes52
2.3.2.1. PEMFC53
2.3.2.2. SOFC62
2.4. Limites des systèmes piles à combustible65
2.5. Conclusion67
Chapitre 3. Hybridation des générateurs69
3.1. Introduction69
3.2. Hybridation des sources d'énergie électrique70
3.2.1. L'hybridation pour les systèmes orientés transport70
3.2.2. La gestion d'énergie dans les systèmes hybridés73
3.2.2.1. Stratégies en ligne75
3.2.2.2. Exemple du véhicule ECCE78
3.3. Hybridation des générateurs piles à combustible79
3.3.1. Application de la transformée en ondelettes pour la gestion d'énergie80
3.3.1.1. Présentation de la transformée en ondelettes80
3.3.1.2. Application de la transformée en ondelettes pour la gestion d'énergie dans un véhicule hybride85
3.3.2. Application des modèles ARIMA pour la gestion d'énergie90
3.3.2.1. Construction du modèle ARIMA91
3.3.2.2. Algorithme de gestion en ligne basé sur les modèles ARIMA92
3.3.3. Applications des réseaux de neurones pour la gestion d'énergie96
3.3.3.1. Paramétrage du NARNN97
3.3.4. Comparaison des modèles adaptatifs NARNN et ARIMA98
3.3.4.1. NARNN adaptatif98
3.3.4.2. ARIMA adaptatif99
3.4. Hybridation d'autres générateurs101
3.4.1. Topologie du système étudié et sa modélisation102
3.4.2. La stratégie de gestion d'énergie104
3.4.3. La logique floue de type 2 et l'optimisation du contrôleur flou109
3.4.3.1. Logique floue de type 2109
3.4.3.2. Algorithme génétique111
3.4.4. Résultats de simulation113
3.4.4.1. Algorithme génétique113
3.4.4.2. Résultats de la stratégie de gestion d'énergie115
3.5. Conclusion119
Chapitre 4. Diagnostic et pronostic des générateurs piles à combustible121
4.1. Introduction121
4.2. Les phénomènes de dégradation mis en jeu dans une pile à combustible et son système122
4.2.1. Dégradations réversibles ou irréversibles ?123
4.2.2. Dégradations des composants de la PAC123
4.2.3. Dégradations en fonction de l'origine125
4.2.3.1. Origine mécanique125
4.2.3.2. Origine chimique125
4.2.3.3. Origine thermique125
4.2.4. Les défaillances du système PAC126
4.2.4.1. Circuits anodique et cathodique126
4.2.4.2. Circuit de refroidissement127
4.2.4.3. Circuit électrique128
4.2.4.4. Circuit de commande129
4.3. Diagnostic130
4.3.1. Méthodes de diagnostic applicables aux piles à combustible131
4.3.1.1. Approches à base de modèles132
4.3.1.2. Approches basées données133
4.3.2. Méthodes de diagnostic développées135
4.3.2.1. Diagnostic basé sur la reconnaissance de formes couplée au k-NN135
4.3.2.2. Diagnostic basé sur la transformée en ondelettes137
4.3.3. Résultats obtenus avec les k-NN140
4.3.3.1. Établissement de la base de données140
4.3.3.2. Choix des descripteurs et établissement de la base d'apprentissage143
4.3.3.3. Apprentissage de l'algorithme et méthode de validation croisée pour le test145
4.3.3.4. Résultats de classification146
4.3.3.5. Transposition de la méthode pour le vieillissement150
4.3.4. Résultats obtenus avec la transformée en ondelettes152
4.3.4.1. Choix des données expérimentales152
4.3.4.2. Résultats des RWE153
4.3.5. Résultats obtenus à l'aide d'autres méthodes de diagnostic156
4.3.5.1. Méthode basée sur l'analyse des singularités contenues dans le signal de tension156
4.3.5.2. Méthode statistique156
4.4. Pronostic de piles à combustible157
4.4.1. Du pronostic à la discipline du PHM158
4.4.1.1. Les différentes approches du pronostic160
4.4.1.2. Le PHM161
4.4.2. Les méthodes de pronostic développées163
4.4.2.1. Méthode basée sur une approche ANFIS163
4.4.2.2. Méthode basée sur les ESN165
4.4.3. Les résultats obtenus avec ANFIS167
4.4.3.1. Acquisition et prétraitement des données167
4.4.3.2. Définition du modèle169
4.4.3.3. Résultats de simulation171
4.4.4. Les résultats obtenus avec les ESN174
4.4.4.1. Choix des bases de données174
4.4.4.2. Construction et paramétrage du modèle180
4.4.4.3. Résultats de simulation183
4.4.4.4. Autres résultats187
4.5. Conclusion289
Conclusion191
Bibliographie197
Index219