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Dissertação

Simulation and Energy Management Strategy Development for a Fuel Cell Hybrid Electric Powertrain of a Zero-Emission Boat - Multi Disciplinary Optimization for Hybridization EVALUATED

Detalhes: Este estudo explora o potencial da implantação de um moto-propulsor híbrido eléctrico de célula de combustível para um barco de baixa potência e emissões nulas em termos tecnológicos e económicos. Uma arquitectura retrospectiva do moto-propulsor, consistindo de célula de combustível (500 W), bateria de iões lítio (5 kW), conversor amplificador e motor eléctrico foi construída em ambiente MatLAB-Simulink com vários níveis de abstracção de modelagem para adquirir um alto nível de coerência. Estratégias de gestão de energia de baixo nível e supervisão foram desenvolvidas para explorar vantagens da hibridação para extensão de autonomia, alta eficiência e longevidade e para reduzir desvantagens das fontes de energia como indivíduos. Para demonstrar as capacidades da abordagem desenvolvida em termos de desempenho dinâmico e distribuição de energia, o moto-propulsor empreendeu um ciclo de condução de cruzeiro terrestre e estímulos de carga transitória. O moto-propulsor mostrou respostas ágeis e precisas às cargas com máxima oscilação da tensão principal de ± 0,15 V e eficiência total do moto-propulsor de 74,6%. O balanço de carga alcançou operação ideal da célula de combustível com gasto de hidrogénio de 0,24 nmi/g no ciclo de cruzeiro escolhido. Finalmente, um algoritmo genético multi-objectivo foi desenvolvido para investigar soluções de hibridação optimizada e economicamente viável para os dois principais desafios perante esta tecnologia. Um conjunto pareto-óptimo hospedando 40 indivíduos mostrou que um estudo de optimização intuitivo baseado em modelagem retrospectiva antes do projecto moto-propulsor pode render uma redução até 10% dos custos e 70% do peso quando satisfeitas as restrições de desempenho.
Keywords: algoritmo genético, barco de emissões nulas, célula de combustível, gestão de energia, moto-propulor eléctrico, simulação

Discussão: outubro 31, 2018, 18:0