SHYPRE - Stations d’HYdrogène Propre Résilientes

Coordinateur : Gareth Keeley, Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives

Partenaire : Jean-Yves Dieulot, Université de Lille CRIStAL

Équipe : PERSI du Groupe Thématique : ToPSyS

Dates : 2024 - 2027

Résumé :

Le but du projet est de concevoir de stations service d’hydrogène propre qui soient sûres et résilientes, utilisant des électrolyseurs à membrane échangeuse d’anions. Dans un premier temps, on évaluera les phénomènes de vieillissement qui ne sont pas bien connus. Une caractérisation expérimentale, incluant la détermination de courbes de polarisation et d’impédances électrochimiques sous conditions de cyclage, le comportement après dégradation volontaire des électrodes et membranes et inspection post-mortem sera effectuée. Les données de dégradation seront ensuite stockées dans une table qui permettra d’effectuer des interpolations, et, en parallèle, on déterminera un modèle mécanistique simplifié.
Un modèle d’électrolyseur AEM opérant en mode normal et en mode dégradé sera proposé, ainsi qu’une représentation stochastique de la production d’électricité renouvelable et de la consommation d’hydrogène. En particulier, on utilisera des processus de diffusion avec sauts, qui sont capable d’appréhender les sauts de puissance ou de consommation pendant le remplissage de véhicules. À partir de ce modèle, on pourra proposer une optimisation stochastique permettant de déterminer la gestion optimale des modes opératoires de la station.
Finalement, on couplera les deux modèles, ce qui permettra d’obtenir un contrôle commande tolérant aux dégradations et assurer le pronostic de l’installation. La comparaison avec un mode opératoire normal permettra de mieux appréhender la conduite d’un électrolyseur AEM qui minimise les dégradations et allonge sa durée de vie.

Abstract :

The aim of this project is to design resilient clean hydrogen refuelling stations which use anion exchange membrane (AEM) electrolysers. A first task consists of evaluating the ageing phenomena of these devices, which at present are not well understood. This will be done by electrochemical characterisation, i.e. polarisation curves and electrochemical impedance spectroscopy at regular intervals during cycling, and also evaluating the effects of controlled degradation of electrodes and membranes, and eventually end-of-test physical characterisation. Degradation data will then be compiled in a database to faciliate interpolation, and, in parallel, a simplified mechanistic model of degradation will be constructed.
Next, a model of the AEM electrolyser under both normal and faulty operation will be designed. A stochastic representation of renewable power sources and hydrogen consumption will be established, based on stochastic jump diffusion processes which are able to capture the power jumps tied to real-world refuelling. From the model, stochastic optimisation methods will be employed to yield an optimal operating mode management of the refuelling station.
Finally, the two models will be merged to provide a default-tolerant control/command accounting for degradation, ensuring the prognosis of the refuelling facilities. Comparison with normal operation will provide information about the suitability of the approach to design and modify AEM electrolysers so that degradation is mitigated and lifetime extended.