Simulazione della tecnologia dell’autobus ibrido a celle a combustibile presso l’Università del Delaware

L’autobus ibrido a celle a combustibile (FCHB) utilizzato da studenti e docenti dell’università del Delaware per spostarsi nel campus e che percorre un itinerario di circa 10 km è una dimostrazione molto evidente dell’efficacia e dei vantaggi offerti dalla tecnologia delle celle a combustibile a idrogeno. L’autobus non produce emissioni ed è molto più silenzioso delle soluzioni diesel; è possibile fare rifornimento e manutenzione da un’unica posizione, riducendo così i costi infrastrutturali; infine, la sua progettazione ibrida serie lo rende particolarmente adatto alla guida “start and stop” e alle velocità relativamente ridotte dei tipici percorsi urbani.

Con MATLAB^® e Simulink^®, i ricercatori dell’Università del Delaware hanno modellato l’autobus FCHB, analizzato i dati provenienti dai tanti sensori presenti a bordo, migliorato la strategia di gestione della potenza e ottenuto informazioni chiave su come ottimizzare la progettazione degli autobus a celle a combustibile.

Simulink ci permette di rispondere a domande di progettazione a cui sarebbe straordinariamente costoso rispondere tramite iterazioni su hardware “trial-and-error”. Ad esempio, eseguiamo simulazioni che ci mostrano quali sarebbero le prestazioni dell’autobus se raddoppiassimo o triplicassimo le dimensioni dello stack di celle a combustibile. Altre simulazioni mostrano cosa succederebbe se riducessimo i circa 1800 kg di batterie a bordo a circa 900 kg. Simuliamo le modifiche al telaio e la distribuzione del peso dell’intero veicolo. Analizzando i risultati di queste simulazioni, ci accorgiamo se un determinato progetto è più efficiente, se consuma meno idrogeno per km percorso o se riduce la sollecitazione sulle batterie. Successivamente, possiamo condividere i dati risultanti con il nostro produttore di autobus, Ebus, che li usa per migliorare i progetti futuri.

Attività di ricerca pluriennale su più autobus

Finanziato dalla Federal Transit Administration (amministrazione del trasporto federale), il programma FCHB è partito nel 2005 per lo sviluppo e la dimostrazione di autobus a celle a combustibile e stazioni di ricarica di idrogeno nel Delaware. Il primo autobus a celle a combustibile è entrato in funzione nel 2007; il secondo nel 2009 (Figura 1). In tutto, il programma comprenderà quattro autobus, ciascuno integrante dei miglioramenti di progettazione e le lezioni apprese dai modelli precedenti.

Ciò che contraddistingue l’autobus FCHB dell’Università del Delaware dagli altri autobus a celle a combustibile che vengono testati nel mondo è il suo costo relativamente basso. I nostri autobus costano circa il 50% in meno rispetto agli autobus a celle a combustibile di dimensioni analoghe utilizzati al momento, prevalentemente perché usiamo un progetto ibrido serie di tipo “hard”. In questo tipo di progetto, la cella a combustibile viene principalmente utilizzata per ricaricare la batteria, non per azionare direttamente il veicolo, il che ci consente di utilizzare una cella a combustibile molto più piccola e meno costosa. Lo stack di celle a combustibile del nostro primo autobus, ad esempio, genera una potenza lorda di appena 20 kW, mentre gli autobus simili usano stack dalle 5 alle 10 volte più grandi. Una cella a combustibile da 20 kW (27 cavalli) genera circa la stessa potenza del motore di un trattorino tagliaerba, ma è in grado di trasportare decine di persone in giro per il campus.

Le celle a combustibile, abbinate alle batterie in una progettazione ibrida serie, si sono dimostrate in grado di alimentare i nostri autobus lunghi 6,7 metri con 22 posti a sedere e 10 in piedi. Gli autobus vengono riforniti presso una stazione di idrogeno vicina al campus gestita da Air Liquide. A pieno carico, sia delle celle che delle batterie, gli autobus hanno un’autonomia di 290 km.

Modellazione del primo autobus

Abbiamo modellato l’autobus e tutti i suoi componenti usando una libreria Simulink sviluppata dall’Electric Power Research Institute (EPRI), uno dei partner del consorzio. La libreria LFM (Light, Fast, and Modifiable) è flessibile e si applica facilmente a svariate piattaforme di veicoli ibridi. Servendoci delle specifiche di progettazione fornite da Ebus, abbiamo stabilito dei parametri base per i componenti principali del modello, tra cui il telaio, la trasmissione, il motore di trazione, le batterie, i sistemi di celle a combustibile e il combinatore di potenza (Figura 2). In più, abbiamo modellato il bilanciamento dell’impianto, che integra tutti i dispositivi ausiliari necessari per lo stack di celle a combustibile, tra cui la pompa di ricircolo dell’idrogeno, il compressore ad aria e la pompa del liquido di raffreddamento. Ogni componente del motopropulsore ha circa sei ingressi e il modello completo produce oltre 30 uscite, tra cui lo stato di carica delle batterie, l’output delle celle a combustibile, il consumo di idrogeno e la potenza frenante rigenerativa. Il modello è complesso e sofisticato ma, poiché ogni componente è rappresentato da un blocco Simulink, la gestione di tutti i sottosistemi del sistema complessivo risulta particolarmente semplice.

Per convalidare il nostro modello, abbiamo dotato l’autobus di un ricevitore GPS e di più di una dozzina di sensori che misurano la tensione, la corrente, la temperatura, le portate e l’umidità in punti chiave a bordo in occasione di ogni viaggio. Successivamente, abbiamo simulato lo stesso ciclo di azionamento in Simulink e abbiamo confrontato i dati misurati con i risultati della simulazione. Le previsioni del nostro modello corrispondevano ai dati del veicolo con uno scarto del 5%, il che ci ha fatto capire che il modello era pronto per essere utilizzato come strumento di progettazione affidabile. In più, abbiamo analizzato i dati misurati in MATLAB per capire in che modo variavano le prestazioni a livello stagionale e giorno per giorno.

Miglioramento della strategia di gestione della potenza

In un veicolo ibrido, la strategia di gestione della potenza determina quali generatori di potenza a bordo sono attivi in un determinato momento e con quale velocità stanno producendo potenza. Al nostro primo autobus era stata applicata una strategia di gestione della potenza piuttosto elementare. Quando lo stato si carica della batteria scendeva al di sotto del 65%, il sistema attivava la cella a combustibile per iniziare a ricaricare la batteria. Se il sistema richiedeva immediatamente la potenza massima, la cella a combustibile rispondeva, ma in modo non efficiente poiché era al di fuori del suo intervallo di esercizio ottimale. Uno dei nostri primi obiettivi era quello di migliorare la strategia.

Abbiamo utilizzato MATLAB e Simulink per valutare le strategie di gestione della potenza che integrano la conoscenza del percorso pianificato per fare in modo che lo stack di celle a combustibile funzionasse in modo più omogeneo in corrispondenza del suo picco di efficienza. Con MATLAB è facile creare lo script di svariate simulazioni e modificare la strategia o altri aspetti del modello in ciascuna esecuzione. Abbiamo adottato questo approccio per individuare una strategia che portasse alla combinazione migliore di prestazioni ed efficienza. Poi, abbiamo implementato la strategia aggiornando il dispositivo di controllo logico programmabile (PLC) di bordo. Le simulazioni ci hanno permesso di identificare il momento migliore in cui attivare la cella a combustibile nel suo ciclo di azionamento giornaliero in modo tale che l’output combinato della cella a combustibile e della batteria riuscisse a soddisfare le esigenze del veicolo per il resto del viaggio, tenendo pertanto in esercizio la batteria nichel-cadmio e risparmiando idrogeno.

Migliorie del secondo autobus

L’analisi di sensibilità ha fornito un contributo essenziale nel trovare dei modi per migliorare le prestazioni. Ogni componente principale del motopropulsore ha dei parametri che possono potenzialmente essere modificati nei progetti futuri. Abbiamo sviluppato degli script MATLAB che modificano tali parametri nel modello Simulink in modo programmatico, facendoli passare da -30% a +30% del loro valore corrente. Successivamente, abbiamo eseguito questi script in automatico per più parametri. Una volta completate le simulazioni, abbiamo utilizzato MATLAB per analizzare la grande quantità di dati accumulati e per identificare e rappresentare graficamente i parametri che influiscono maggiormente sulle prestazioni.

Quando il produttore di autobus ha iniziato a progettare e a costruire il secondo autobus della serie, avevamo già capito tantissime cose sui parametri prestazionali principali, sulla dinamica della batteria e delle celle a combustibile e su come celle e batterie funzionano lungo l’intero di ciclo di azionamento. Le nostre simulazioni ci hanno aiutato a convalidare la decisione del produttore di autobus di raddoppiare le dimensioni dello stack di celle a combustibile a circa 40 kW (Figura 3).

Sebbene tale modifica avrebbe permesso di ridurre la capacità della batteria, abbiamo deciso di utilizzare lo stesso pacco batteria nichel-cadmio per evitare tutto il lavoro di riprogettazione che sarebbe stato necessario per cambiarlo. Raddoppiando lo stack di celle a combustibile, è stato possibile aumentare la velocità operativa media dell’autobus da 18 miglia orarie a 35 miglia orarie, in linea con i risultati previsti dalle nostre simulazioni Simulink. Tale cambiamento ha anche permesso all’autobus di completare percorsi più difficoltosi e di percorrere strade che richiedono velocità minime più alte.

I nostri autobus sono dotati di un innovativo sistema di monitoraggio della tensione della cella (CVM) progettato e realizzato presso l’Università del Delaware. Il sistema ci consente di ottenere informazioni molto più dettagliate sullo stack di celle a combustibile in quanto è in grado di rilevare le tensioni dannose troppo alte o troppo basse sulle oltre 100 celle che costituiscono lo stack. Il sistema CVM scansiona e registra queste tensioni una volta al secondo. Noi possiamo monitorare i risultati in tempo reale tramite un collegamento cellulare che trasmette i dati a un server in laboratorio, oppure analizziamo le misurazioni registrate in un secondo momento e MATLAB è il software scelto per acquisire, analizzare e visualizzare i dati.

Il nostro terzo autobus e non solo

Il terzo autobus presenta modifiche di progettazione importanti. Come il secondo, avrà uno stack di celle a combustibile da 40 kW ma passeremo dalle batterie nichel-cadmio a quelle agli ioni di litio, il che ridurrà il peso del pacco batteria da circa 1800 kg a circa 680 kg. Le batterie agli ioni di litio sono molto durature e possono essere caricate/scaricate più rapidamente e più di frequente, il che ci permetterà di esplorare nuove strategie di gestione della potenza in Simulink. Grazie all’aumento delle prestazioni, il motopropulsore sarà in grado di azionare un autobus più grande a velocità sostenute più elevate; gli autobus tre e quattro saranno lunghi circa 9 metri e potranno trasportare 10 passeggeri in più rispetto agli autobus da 6,7 metri.

Nell’ambito della ricerca continua, uno dei nostri studenti laureati ha da poco completato una tesi in cui analizzava l’uso dei supercondensatori in un sistema di stoccaggio misto con celle a combustibile e batterie. Ha modellato i supercondensatori in Simulink e li ha incorporati nel nostro modello di FCHB per simulare e testare strategie di gestione della potenza avanzate che sfruttano le caratteristiche di carica e scarica rapida dei supercondensatori. Questa ricerca è l’esempio perfetto del valore di Simulink in questo campo; studiare idee del genere su hardware reali avrebbe costi proibitivi e richiederebbe tempi troppo lunghi. Non solo Simulink consente di esplorare più opzioni, ma produce anche risultati estremamente affidabili. Da allora, questo studente lavora per un’azienda di autobus a celle a combustibile in California, dove mette in pratica l’esperienza acquisita con il programma FCHB.

Da ricercatore e membro della facoltà, trovo che il programma FCHB sia molto gratificante. I nostri studenti hanno fatto un lavoro straordinario e quando vediamo l’autobus attraversare il campus sappiano quanto le simulazioni abbiano contribuito al miglioramento delle sue prestazioni. Non capita così spesso che un esercizio accademico porti a un valore così pratico e immediato.