Entwicklung und Analyse von innovativen Betriebsstrategien für Brennstoffzellen-Lkw

Neben batterieelektrischen Lkw werden in der aktuellen Forschung und Entwicklung auch Brennstoffzellen-Lkw als Alternative oder Ergänzung zum emissionsfreien Güterverkehr untersucht. Die elektrischen Leistungsquellen und-senken von Brennstoffzellen-Lkw sind jedoch äußerst komplex und stellen damit eine hohe Herausforderung dar. Mit Zielen, wie der Reduzierung von Wasserstoffverbrauch und Komponentenalterung, koordiniert die Energiemanagement-Strategie die Aufteilung der elektrischen Leistung auf Systemebene. Zusammen mit einer zeitoptimalen Fahrweise des Lkw werden diese Ziele in einer Betriebsstrategie auf Fahrzeugebene verfolgt. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Entwicklung und Analyse von innovativen Betriebsstrategien, bei denen unter anderem auch Streckeninformationen genutzt werden, um die Rentabilität des Brennstoffzellen-Lkw zu steigern.

Der Antriebsstrang des Brennstoffzellen-Lkw wird näher untersucht, indem die Funktionsweise und die wichtigsten Stressmechanismen des Brennstoffzellensystems und der Batterie genauer erläutert werden. Mit den regelbasierten sowie optimierungsbasierten Verfahren werden für die Betriebsstrategien Ansätze fokussiert, die bereits eine hohe Erfolgsquote bei Implementierungen in Echtzeitsystemen aufweisen. Zur Betrachtung der Vielzahl an Rand- und Nebenbedingungen im Rahmen der Optimierung, wird das direkte Lösungsverfahren für die nichtlineare, dynamische Optimierung angewendet. Um dabei die Eigenschaften von Betriebsstrategie-Verfahren, wie Komplexität, Rechenaufwand und Ausnutzung von Streckeninformationen, zu berücksichtigen, werden im Rahmen dieser Arbeit drei Verfahren von unterschiedlicher Komplexität entwickelt, analysiert und bewertet. Diese beinhalten eine regelbasierte Energiemanagement-Strategie sowie zwei prädiktive Betriebsstrategien. Die beiden prädiktiven Ansätze setzen sich jeweils aus einer Planung auf Basis statischer Streckeninformationen, einer zeitoptimalen Steuerung sowie untergeordneten Funktionen für Geschwindigkeitsregelung und Energiemanagement zusammen. Dazu nutzt erstere zwei modellprädiktive Regler, während das zweite Vorgehen einen PI-Regler und eine regelbasierte Energiemanagement-Strategie implementiert.

Die Verfahren werden für unterschiedlich anspruchsvolle Strecken mittels Simulation analysiert und mit einer Referenzstrategie aus der Literatur verglichen. Je anspruchsvoller die Strecke ist, desto größer ist das Einsparpotential von Wasserstoff durch die beiden prädiktiven Verfahren. Der modellprädiktive Ansatz zeichnet sich durch eine deutliche Reduktion des Lastgradienten der Brennstoffzelle gegenüber den anderen Verfahren aus. Zur quantifizierten Bewertung der Verfahren wird eine Nutzwertanalyse durchgeführt, die für eine spezifische Gewichtung der Zielkriterien zeigt, dass die prädiktive Betriebsstrategie mit regelbasierter Energiemanagement Strategie den besten Kompromiss aus Wasserstoffverbrauch, Komponentenalterung, Komplexität und online Rechenaufwand darstellt. Durch den Einsatz dieser Strategie lassen sich gegenüber der Referenzstrategie 11% Wasserstoff einsparen und die Stressmechanismen der Brennstoffzelle um 40% reduzieren.