Contribution to the Modeling and Optimization of Vehicle Embedded by a Fuel Cell System

Abstract

Fuel cell vehicles (FCVs) represent a promising solution for sustainable transportation; however, their widespread deployment is still limited by high hydrogen consumption and the complexity of energy management in hybrid powertrain architectures. This thesis addresses these challenges through the modeling, validation, and optimization of a hybrid fuel cell vehicle based on a Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) and a supercapacitor energy storage system. A comprehensive mathematical model integrating the PEM fuel cell, supercapacitor, power electronic converters, auxiliary components, and permanent magnet synchronous motor was developed under MATLAB/Simulink. The proposed models and control strategies were experimentally validated using a dedicated test bench based on a Ballard Nexa fuel cell system and Maxwell supercapacitors. The originality of this work lies in the integration of modeling, experimental validation, energy management, and multi-objective optimization within a unified framework. A Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) was employed to simultaneously minimize hydrogen consumption and maintain the supercapacitor state of charge within acceptable limits. The proposed approach was evaluated under both standardized driving cycles and a real driving cycle (OU12–ANN23). The obtained results show that hydrogen consumption was reduced by 24% to 30.5%, while the average fuel cell power demand decreased by approximately 16–18%. In addition, the supercapacitor state of charge was maintained within ±5% of the prescribed limits, ensuring stable system operation and efficient power sharing. These results demonstrate the effectiveness of the proposed optimization framework and its potential to improve the efficiency, reliability, and durability of hybrid fuel cell vehicles. ----------------------------------------------------------------------------- تمثل المركبات العاملة بخلايا الوقود حلاً واعدًا لتحقيق نقل مستدام وصديق للبيئة، إلا أن انتشارها على نطاق واسع ما يزال يواجه عدة تحديات، أهمها ارتفاع استهلاك الهيدروجين وتعقيد إدارة الطاقة في الأنظمة الهجينة. تهدف هذه الأطروحة إلى المساهمة في نمذجة والتحقق وتحسين أداء مركبة هجينة تعمل بخلية وقود ذات غشاء تبادل البروتونات (PEMFC) مدعومة بوحدة من المكثفات الفائقة (Supercapacitors). تم تطوير نماذج رياضية شاملة لمختلف مكونات النظام، بما في ذلك خلية الوقود، والمكثفات الفائقة، ومحولات الطاقة، والمكونات المساعدة، والمحرك المتزامن ذو المغناطيس الدائم (PMSM)، وذلك باستخدام بيئة (MATLAB/Simulink), كما تم التحقق من صحة النماذج واستراتيجيات التحكم المقترحة تجريبياً بالاعتماد على منصة اختبار مخبرية تضم خلية وقود من نوع (Ballard Nexa) ومكثفات فائقة من نوع (Maxwell). تكمن المساهمة الأصلية لهذا العمل في دمج النمذجة والتحقق التجريبي وإدارة الطاقة والتحسين متعدد الأهداف ضمن إطار موحد. ولتحقيق ذلك، تم اعتماد خوارزمية جينية متعددة الأهداف (MOGA) بهدف التقليل المتزامن لاستهلاك الهيدروجين والمحافظة على حالة شحن المكثفات الفائقة ضمن الحدود التشغيلية المسموح بها. وقد تم تقييم المنهجية المقترحة باستخدام دورات قيادة معيارية بالإضافة إلى دورة قيادة حقيقية (OUE12-ANN23) تمثل ظروف التشغيل الواقعية . أظهرت النتائج المتحصل عليها انخفاضًا في استهلاك الهيدروجين يتراوح بين 24% و30.5%، مع تقليل متوسط الطاقة المطلوبة من خلية الوقود بنسبة تتراوح بين 16% و18%. كما تم الحفاظ على حالة شحن المكثفات الفائقة ضمن حدود ±5% من القيم المرجعية، مما يضمن استقرار النظام وفعالية توزيع القدرة بين مصادر الطاقة المختلفة. وتؤكد هذه النتائج فعالية المنهجية المقترحة في تحسين الكفاءة الطاقوية والأداء العام والموثوقية التشغيلية للمركبات الهجينة التي تعمل بخلايا الوقود. ----------------------------------------------------------------------------------- Les véhicules à pile à combustible représentent une solution prometteuse pour une mobilité durable. Cependant, leur déploiement à grande échelle reste limité par la consommation d’hydrogène et la complexité de la gestion énergétique des architectures hybrides. Cette thèse s’intéresse à la modélisation, à la validation et à l’optimisation d’un véhicule à pile à combustible hybride associant une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) et un module de supercondensateurs. Des modèles mathématiques complets des différents sous-systèmes du véhicule, incluant la pile à combustible, les supercondensateurs, les convertisseurs électroniques de puissance, les composants auxiliaires et le moteur synchrone à aimants permanents, ont été développés sous MATLAB/Simulink. Les modèles proposés ainsi que les stratégies de commande ont été validés expérimentalement à l’aide d’un banc d’essai basé sur une pile à combustible Ballard Nexa et des supercondensateurs Maxwell. L’originalité de ce travail réside dans l’intégration de la modélisation, de la validation expérimentale, de la gestion énergétique et de l’optimisation multi-objective au sein d’un cadre unifié. Un algorithme génétique multiobjectif (MOGA) a été utilisé afin de minimiser simultanément la consommation d’hydrogène et de maintenir l’état de charge des supercondensateurs dans des limites acceptables. L’approche proposée a été évaluée sur des cycles de conduite normalisés ainsi que sur un cycle réel (OU12–ANN23). Les résultats obtenus montrent une réduction de la consommation d’hydrogène comprise entre 24 % et 30,5 %, ainsi qu’une diminution de la puissance moyenne demandée à la pile à combustible de l’ordre de 16 à 18 %. De plus, l’état de charge des supercondensateurs a été maintenu dans une plage de ±5 % autour des limites prescrites, garantissant un fonctionnement stable et un partage efficace de la puissance. Ces résultats démontrent l’efficacité de l’approche proposée et son potentiel pour améliorer les performances, la fiabilité et l’efficacité énergétique des véhicules à pile à combustible hybrides.