Optimization of energy management in heavy-duty fuel cell hybrid electric vehicle conversion: enhancing lifetime and efficiency with fuzzy logic-based strategies

Tayeban, Elnaz (2024). Optimization of energy management in heavy-duty fuel cell hybrid electric vehicle conversion: enhancing lifetime and efficiency with fuzzy logic-based strategies. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Transportation is a major contributor to global CO2 emissions, responsible for about 20% of the total, with energy consumption in this sector accounting for nearly a quarter of all emissions. The International Energy Agency (IEA) highlights that road transport is the largest emitter within the sector, accounting for 75% of transportation emissions in 2018, divided between passenger vehicles (45.1%) and freight trucks (29.4%). This signifies that road travel alone is responsible for roughly 15% of global CO2 emissions. The adverse effects of greenhouse gases include climate change, which leads to extreme weather, disruptions in food supply, and increased wildfires, alongside health issues such as respiratory illnesses due to air pollution. Given these significant environmental and health challenges posed by conventional vehicles, the shift towards sustainable transport options is critical. Fuel Cell Electric Vehicles (FCEVs) stand out as a viable solution, offering a clean alternative by emitting only water vapor. Highlighted by the Massachusetts Institute of Technology, FCEVs have the potential to drastically cut greenhouse gas emissions and reduce petroleum dependence without changing current driving habits. They also offer advantages over Battery Electric Vehicles (BEVs), including longer ranges and faster refueling times, making them an appealing option for a broad spectrum of uses, from heavy-duty trucks to long-distance travel(Nunez (2019)InternationalRenewableEnergy Laboratory (2011)Camacho (2022)).

This thesis aims to transform a conventional Class 8 C10 Caterpillar Kenworth 2002 truck with an internal combustion engine into an electrified vehicle by replacing the gasoline engine with an Electric Motor (EM), thereby eliminating emissions. The conversion utilizes a mix of hydrogen and batteries to fuel an electrochemical process in a fuel cell, generating electricity to power the EM without harmful emissions, only producing water and heat as by-products. The system design is bifurcated into the Traction Subsystem (TS) and the Energy Storage Subsystem (ESS), with each being validated separately. The control architecture comprises local controllers for the TS and ESS, focusing on vehicle speed and fuel cell current, respectively, and a global Energy Management Strategy (EMS). Designed and simulated in MATLAB-Simulink with an Energetic Macroscopic Representation (EMR), this approach illustrates the intricate system interactions and control complexities. The EMS for the ESS is explored through three scenarios: continuous fuel cell operation, a rule-based strategy, and a fuzzy logic-based method, assessing their performance against the system’s objectives and constraints.

The final part of this thesis focuses on achieving specific system objectives: reducing the vehicle’s overall weight, minimizing hydrogen consumption, and extending the battery pack’s lifetime. The Energy Storage System (ESS) is designed so that the battery pack delivers the maximum current demanded by the Electric Motor (EM) at any moment, independent of battery capacity. This design, optimized through fuel cell operation during the New European Driving Cycle (NEDC), allows for a significant reduction in the number of battery modules, halving the weight by approximately 414kg.

The effectiveness of the ESS design was evaluated across three scenarios. In the first scenario, with the fuel cell (FC) continuously operating, the battery’s State of Charge (SOC) exceeded 0.7, failing to meet the objective of maximizing battery life, which requires maintaining an SOC between 0.4 and 0.7. This scenario also led to unnecessary hydrogen consumption. The second scenario implemented a simple rule-based strategy for FC current control, turning the FC on at an SOC of 0.4 and off at 0.7. However, during the NEDC, the SOC dropped to 0.27 at times, indicating a risk to battery longevity, despite reduced hydrogen use.

The third scenario, employing a fuzzy-logic strategy for the EMS, successfully maintained the SOC within the optimal range of 0.4 to 0.7, thereby aligning with all system objectives, including reduced hydrogen consumption. This scenario demonstrated the superiority of the fuzzy-logic approach in optimizing system performance and achieving the intended environmental and operational benefits.

Titre traduit

Optimisation de la gestion de l’énergie dans la conversion de véhicules hybrides électriques à pile à combustible de fort tonnage : amélioration de la durée de vie et de l’efficacité avec des stratégies basées sur la logique fuzzy

Résumé traduit

Le transport est un contributeur majeur aux émissions mondiales de CO2, responsable d’environ 20% du total, avec une consommation d’énergie dans ce secteur comptant pour près d’un quart de toutes les émissions. L’Agence Internationale de l’Énergie (AIE) souligne que le transport routier est le plus grand émetteur au sein du secteur, représentant 75% des émissions de transport en 2018, divisé entre les véhicules de passagers (45,1%) et les camions de fret (29,4%). Cela signifie que le voyage sur route seul est responsable d’environ 15% des émissions mondiales de CO2. Les effets néfastes des gaz à effet de serre incluent le changement climatique, qui conduit à des conditions météorologiques extrêmes, des perturbations dans l’approvisionnement alimentaire et une augmentation des incendies de forêt, ainsi que des problèmes de santé tels que les maladies respiratoires dues à la pollution de l’air. Étant donné ces défis environnementaux et sanitaires significatifs posés par les véhicules conventionnels, le passage vers des options de transport durables est critique. Les véhicules électriques à pile à combustible (FCEV) se démarquent comme une solution viable, offrant une alternative propre en émettant uniquement de la vapeur d’eau. Souligné par le Massachusetts Institute of Technology, les FCEV ont le potentiel de réduire considérablement les émissions de gaz à effet de serre et de réduire la dépendance au pétrole sans changer les habitudes de conduite actuelles. Ils offrent également des avantages par rapport aux véhicules électriques à batterie (BEV), y compris des gammes plus longues et des temps de ravitaillement plus rapides, les rendant une option attrayante pour un large éventail d’utilisations, des camions lourds aux voyages de longue distance (Nunez (2019)InternationalRenewableEnergy Laboratory (2011)Camacho (2022)).

Cette thèse vise à transformer un camion lourd conventionnel de classe 8 C10 Caterpillar Kenworth 2002 avec un moteur à combustion interne en un véhicule électrifié en remplaçant le moteur à essence par un moteur électrique (EM), éliminant ainsi les émissions. La conversion utilise un mélange d’hydrogène et de batteries pour alimenter un processus électrochimique dans une pile à combustible, générant de l’électricité pour alimenter l’EM sans émissions nocives, ne produisant que de l’eau et de la chaleur comme sous-produits. La conception du système est bifurquée en sous-système de traction (TS) et sous-système de stockage d’énergie (ESS), chacun étant validé séparément. L’architecture de contrôle comprend des contrôleurs locaux (Contrôleur PI) pour le TS et l’ESS, se concentrant respectivement sur la vitesse du véhicule et le courant de la pile à combustible, ainsi qu’une stratégie globale de gestion de l’énergie (EMS). Conçu et simulé dans MATLAB-Simulink avec une représentation macroscopique énergétique (EMR), cette approche illustre les interactions complexes du système et les complexités de contrôle. L’EMS pour l’ESS est exploré à travers trois scénarios : fonctionnement continu de la pile à combustible, une stratégie basée sur des règles simples, et une méthode basée sur la Fuzzy Logic, évaluant leur performance par rapport aux objectifs et contraintes du système.

La dernière partie de cette thèse se concentre sur la réalisation d’objectifs systémiques spécifiques : réduire le poids global du véhicule, minimiser la consommation d’hydrogène et prolonger la durée de vie du pack de batteries. Le système ESS est conçu de manière à ce que le pack de batteries fournisse le courant maximal demandé par le moteur électrique (EM) à tout moment, indépendamment de la capacité de la batterie. Cette conception, optimisée par l’opération de la pile à combustible pendant le cycle de conduite européen (NEDC), permet une réduction significative du nombre de modules de batterie, réduisant le poids de moitié, soit environ 414 kg.

L’efficacité de la conception de l’ESS a été évaluée à travers trois scénarios. Dans le premier scénario, avec la pile à combustible (FC) fonctionnant en continu, l’état de charge (SOC) de la batterie a dépassé 0,7, ne répondant pas à l’objectif de maximiser la durée de vie de la batterie, qui nécessite de maintenir un SOC entre 0,4 et 0,7. Ce scénario a également conduit à une consommation inutile d’hydrogène. Le deuxième scénario a mis en oeuvre une stratégie simple basée sur des règles pour le contrôle du courant de la FC, activant la FC à un SOC de 0,4 et la désactivant à 0,7. Cependant, pendant le NEDC, le SOC est tombé à 0,27 par moments, indiquant un risque pour la longévité de la batterie, malgré une consommation d’hydrogène réduite.

Le troisième scénario, employant une stratégie de Fuzzy Logic pour l’EMS, a réussi à maintenir le SOC dans la plage optimale de 0,4 à 0,7, s’alignant ainsi sur tous les objectifs du système, y compris une consommation d’hydrogène réduite. Ce scénario a démontré la supériorité de l’approche de la Fuzzy Logic dans l’optimisation de la performance du système et la réalisation des avantages environnementaux et opérationnels prévus.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment of a master’s degree with thesis in electrical engineering". Comprend des références bibliographiques (pages 143-150).
Mots-clés libres:	véhicules électriques à pile à combustible (FCEV), camion lourd, stratégie de gestion de l’énergie (EMS), Fuzzy Logic, contrôleur PI, la pile à combustible (FC), représentation macroscopique énergétique (EMR)
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Izquierdo, Ricardo
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie électrique
Date de dépôt:	20 mars 2025 19:23
Dernière modification:	20 mars 2025 19:23
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3554

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