Plug Power beschleunigt die Entwicklung von Reglern für Brennstoffzellen
„Wir haben keine Zeit, unsere Algorithmen mit C oder C++ zu untersuchen. Glücklicherweise können wir unsere Ideen in MATLAB mit nur wenigen Zeilen Code testen. Das spart eine Menge Zeit und bringt uns unserem Ziel näher, ein kommerziell tragfähiges Energiesystem vor Ort zu schaffen.“
Die Herausforderung
Die Lösung
Die Ergebnisse
- Verkürzte Entwicklungszeit
- Größere Prozesseffizienz
- Geringere Betriebskosten
Plug Power Inc. entwirft und entwickelt Vor-Ort-Energiesysteme auf der Basis von Brennstoffzellen, mit denen das Unternehmen sein Ziel, die Energieversorgung der Zukunft in die Praxis umzusetzen, erreichen will. Mit den MathWorks Tools steigert es die Produktleistung, senkt die Kosten und verbessert die Herstellungs- und Integrationsprozesse.
„Diese Systeme müssen zuverlässig und effizient sein“, erklärt Rebecca Dinan, Regelungsingenieurin bei Plug Power. „Mithilfe von MathWorks Tools gelingt uns dies. Und wir sind in der Lage, unsere Regelungsalgorithmen innerhalb kürzester Zeit zu entwickeln und zu simulieren, noch bevor wir sie in einem System erproben.“
Die Herausforderung
Um ein zuverlässiges und kosteneffizientes Produkt zu entwickeln und gleichzeitig die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen, muss Plug Power die Brennstoffzellensysteme genauestens modellieren und neue oder verbesserte Algorithmen umgehend testen, bevor sie in die Hardware implementiert werden.
Für eine optimale Performance werden das Energieerzeugungsmodul (einschließlich der Brennstoffzellen) und das Reformat-Aufbereitungsmodul innerhalb strenger Temperaturbereiche betrieben, was weitere Herausforderungen an die Regelung darstellt. So führt Dinan aus: „Eine Schwankung in der Stromnachfrage führt zu einer enormen Störung des Systems. Daher müssen wir die Regelung des gesamten Systems automatisieren.“
Diese automatisierten Regelungsalgorithmen müssen mit weniger Input dieselbe Leistung erbringen, damit das Unternehmen die Kosten senken kann, indem es die Anzahl der Sensoren im Regelungssystem reduziert.
Die Lösung
Plug Power vertraut auf MATLAB und Simulink, um Algorithmen zu entwickeln und zu testen, Komponenten und Systeme zu simulieren sowie den Entwicklungsprozess von der ersten Idee bis zur Implementierung zu optimieren.
In einem kürzlich durchgeführten Projekt entwickelte Dinan einen Regelungsalgorithmus zur Aufrechterhaltung einer konstanten Katalysatortemperatur durch Steuerung eines Luftgebläses. Sie bewegte das Gebläse zunächst manuell im Labor, um festzustellen, wie das Gebläse die Temperatur in der realen Welt beeinflusst.
Anschließend analysierte Dinan die Daten mit MATLAB und führte eine Systemidentifikation durch. „Ich habe die Daten eingegeben und mit MATLAB alle Parameter der Open-Loop-Übertragungsfunktion, wie Verstärkung, Zeitverzögerung und Zeitkonstante, bestimmt“, so Dinan.
Mithilfe dieser Parameter entwickelte sie in kürzester Zeit ein Modell mit einem PID-Regler (Proportional-Integral-Derivative) in Simulink. „Der PID-Regler erhält einen Sollwert und regelt mithilfe des Gebläses die Temperatur auf den Sollwert – ähnlich wie ein Tempomat in einem Auto“, beschreibt Dinan das Prinzip. „Ich habe dazu einen PID-Block in Simulink verwendet. Das ist ganz einfach und ich kann es sofort nutzen.“
Wenn die Dynamik des Systems eine komplexere Strategie erfordert, passt Dinan einen modellprädiktiven Regler mit der Control System Toolbox und der Deep Learning Toolbox an.
Mit der Deep Learning Toolbox konnte Dinan auch ein Modell erstellen, das den Leistungsbedarf des Brennstoffzellensystems vorhersagt. Das Modell basiert auf einer großen Menge an historischen elektrischen Lastdaten.
„Die Deep Learning Toolbox ermöglichte uns eine schnelle Datenanalyse, Modellerstellung und -validierung“, betont Dinan.
Mit einer einzigen Zeile MATLAB Programmcode erstellte Dinan dann dreidimensionale Diagramme, um verschiedene Aspekte des Systems zu analysieren, wie beispielsweise das Signal-Rausch-Verhältnis.
Nach der Anpassung der Regelung leitete Dinan die vorab getesteten Algorithmen zur einfachen Implementierung an die Embedded-Softwareingenieure weiter.
Eine mit MATLAB entwickelte grafische Benutzeroberfläche wird es Plug Power ermöglichen, die Entwicklung von Regelungssystemen weiter zu beschleunigen, indem die Auswirkungen der Gebläsepositionierung simuliert werden.
Außerdem beschleunigt eine Gruppe bei Plug Power die Entwicklung von Regelungen mithilfe von Simulink, um ein vollständiges Modell eines Brennstoffzellensystems der nächsten Generation zu erstellen. Derzeit validieren sie ihre Simulink-Systemmodelle mit dem physischen System.
Die Ergebnisse
Verkürzte Entwicklungszeit. Mithilfe von MathWorks Tools konnte Plug Power die Entwicklungszeit für Algorithmen um Wochen verkürzen. „Mit MATLAB habe ich weniger als eine Woche gebraucht, um einen Algorithmus zur Mustererkennung zu entwickeln und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. In C++ hätte es mehr als einen Monat gedauert, die gesamte Matrixmathematik zu programmieren, um auf dasselbe Ergebnis zu kommen“, bemerkt Dinan.
Größere Prozesseffizienz. Mit den Tools von MathWorks können Regelungsingenieure in kürzester Zeit passende Regelungsalgorithmen entwerfen und validieren. „Wenn ich einen Algorithmus in MATLAB entwickle, bin ich zuversichtlicher, dass er im System funktioniert und ich nicht später mit einer Änderung zu den Softwareentwicklern zurückkehren muss“, erklärt Dinan.
Geringere Betriebskosten. Dinan fügt an: „Die Tools von MathWorks ermöglichen es uns, anfallende Betriebskosten zu sparen und die Alterung von Systemkomponenten zu reduzieren. Wir können unsere Ideen simulieren, Fehler oder Ineffizienz erkennen und diese beheben, bevor wir den Algorithmus auf dem System testen. Anders ausgedrückt: MathWorks Tools helfen uns, Präventivmaßnahmen zu ergreifen.“ Darüber hinaus hat Plug Power die Anzahl der Teile, einschließlich der Sensoren, in seinem System der nächsten Generation um 50% reduziert.
