Control-Oriented Modeling of Proton Exchange Membrane Water Electrolyzer

Abstract

Med sin høye energitetthet og fleksible lagringsmuligheter, fremst˚ar grønt hydrogen som et lovende alternativ til fossile brensler [30]. I motsetning til konvensjonelle energikilder, kan grønt hydrogen produseres bærekraftig, noe som gjør det til en nøkkelspiller i overgangen til fornybar energi. Proton Exchange Membrane (PEM) vann-elektrolysører (WEs) spiller en avgjørende rolle i produksjonen av grønt hydrogen p˚a grunn av deres effektivitet og tilpasningsevne til fornybare energikilder [48]. Ved ˚a effektivt splitte vann til hydrogen og oksygen ved hjelp av fornybar elektrisitet, muliggjør PEM WEs en renere og mer bærekraftig hydrogenproduksjonsprosess [48]. For ˚a fullt ut utnytte potensialet til PEM WEs, er robuste kontrollalgoritmer essensielle for ˚a maksimere deres ytelse, effektivitet og levetid. Disse algoritmene sikrer at elektrolysørene opererer optimalt under varierende forhold, og dermed forbedrer deres p˚alitelighet og effektivitet [48]. Ved ˚a integrere avanserte kontrollstrategier, kan vi bedre h˚andtere den dynamiske naturen til fornybare energikilder og sikre en stabil og kontinuerlig forsyning av grønt hydrogen [48]. Dette prosjektet fokuserer p˚a modellering av Hystars PEM WEs med en PID temperaturkontroller ved bruk av Julias ModelingToolkit [52]. Hystars design, som inkluderer en tynnere membran og et optimalisert matesystem, har som m˚al˚a forbedre effektiviteten og redusere hydrogenkryssing [31]. Basert p˚a Majumdar et al. [48] og annen relevant litteratur, forutsier modellene trender i termiske, elektrokjemiske og massevariabler, og danner dermed grunnlaget for effektive kontrollstrategier. Modellen ble raffinert ved hjelp av Julias ModelingToolkit.jl og tilpasset fra og videreutviklet p˚a grunnlag av Kindem [44]’s arbeid. Gjennom en prøving og feiling-metode ble modellen justert for ˚a oppn˚a resultater som samsvarer med litteraturen, noe som resulterte i Termisk Modell 3, som illustrerte ulike termodynamiske effekter p˚a systemets oppførsel. Trinnresponsanalyser p˚a parametere som strømtetthet, vannstrøm, ventil˚apning, trykk og temperatur ga verdifull innsikt i den dynamiske oppførselen til PEM WEs. En PID temperaturkontroller ble implementert for ˚a styre stabeltemperaturen via Tin,c. Dette prosjektet understreker potensialet til grønn hydrogenenergi og fremhever nødvendigheten av robuste kontrollmekanismer for ˚a optimalisere hydrogenproduksjon samtidig som effektiv og sikker drift opprettholdes. Ytterligere anbefalinger diskuteres i Section 5, som fremhever fremtidige retninger og forbedringer for kontroll og drift av PEM WEs. ii

With its high energy density and flexible storage options, green hydrogen presents a promising alternative to fossil fuels [30]. Unlike conventional energy sources, green hydrogen can be produced sustainably, making it a key player in the transition to renewable energy. Proton Exchange Membrane (PEM) Water Electrolyzers (WEs) play a crucial role in green hydrogen production due to their efficiency and adaptability to renewable energy sources [48]. By efficiently splitting water into hydrogen and oxygen using renewable electricity, PEM WEs enable a cleaner and more sustainable hydrogen production process [48]. However, to fully leverage the potential of PEM WEs, robust control algorithms are essential to maximize their performance, efficiency, and lifespan. These algorithms ensure that the electrolyzers operate optimally under varying conditions, thereby enhancing their reliability and effectiveness [48]. By integrating advanced control strategies, we can better manage the dynamic nature of renewable energy sources and ensure a stable and continuous supply of green hydrogen [48]. This project focuses on modeling Hystar’s PEM WEs with a PID temperature controller using Julia’s ModelingToolkit [52]. Hystar’s design, which features a thinner membrane and an optimized feed system, aims to enhance efficiency and reduce hydrogen crossover [31]. Based on Majumdar et al. [48] and other relevant literature, the models predict trends in thermal, electrochemical, and mass variables, thereby forming the foundation for effective control strategies. The model was refined using Julia’s ModelingToolkit.jl and adapted from and further built on Kindem [44]’s work. Through a trial and error method, the model was adjusted to achieve results aligned with the literature, resulting in Thermal Model 3, which illustrated various thermodynamic effects on system behavior. Step response analyses on parameters such as current density, water flow, valve opening, pressure, and temperature provided valuable insights into the dynamic behavior of PEM WEs. A PID temperature controller was implemented to manage the stack temperature via Tin,c. This project underscores the potential of green hydrogen energy and emphasizes the necessity for robust control mechanisms to optimize hydrogen production while maintaining efficient and safe operations. Further recommendations are discussed in Section 5, highlighting future directions and improvements for the control and operation of PEM WEs.