可逆固体酸化物セル向け経済的NMPC

科学分野:

• エネルギー貯蔵
• 電気化学工学
• 制御システム

背景:

• 可逆固体酸化物燃料電池（rSOC）は、燃料電池モードと電気分解モードを切り替えることができ、電力系統の柔軟性を提供します。
• 複雑で連成したダイナミクスにより、rSOC運用の最適化は困難です。
• リアルタイムの電力価格は、経済的実行可能性のための高度な制御戦略を必要とします。

研究 の 目的:

• rSOC運用の最適化のための経済的非線形モデル予測制御（E-NMPC）フレームワークの開発と評価。
• 従来の制御方法と比較したE-NMPCの経済的利点の評価。
• 運用柔軟性を高めるためのバッテリー貯蔵とrSOCシステムの統合の調査。

主な方法:

• プラント設備を含む詳細なrSOCフローシートモデルの開発。
• 運用最適化のためのrSOCモデルへのE-NMPC戦略の適用。
• 燃料電池モードと電気分解モードの両方でのE-NMPC性能のシミュレーションと分析。

主要な成果:

• E-NMPCは、発電量を維持しながら燃料電池モードでの水素消費量を削減しました。
• E-NMPCは、電気分解モードでの水素生産においてわずかな改善を示しました。
• バッテリーシステムとの統合により、発電および消費目標の柔軟性が向上しました。

結論:

• E-NMPCは、rSOCの経済的運用を最適化するための効果的な戦略を提供します。
• 提案されたフレームワークは、電力系統に接続されたrSOCアプリケーションにおける効率と経済的パフォーマンスの向上に貢献する可能性を示しています。
• バッテリー統合は、rSOCシステムの動的な電力系統需要への適応性をさらに高めます。