Nowadays, PEM fuel cell systems for passenger cars are always realized as hybrid systems. If the architecture of a hybrid system is given, then the dimensioning of the fuel cell and battery subsystems is crucial in terms of costs, dynamics, and driving behavior in general. In order to analyze these dependencies correctly, the ZBT fuel cell model was integrated into a fuel cell system and a full vehicle simulation. The subject of the investigation is the interaction of different drive cycles, which in part are very different, with differently dimensioned sub models for the fuel cell system and the battery. The ZBT fuel cell model is integrated into the simulation environment AVL CRUISE™ M for the fuel cell system and the vehicle. An analysis is presented that compares the different drive cycles and system dimensions and provides specific recommendations for different use cases.

Ce mémoire présente une étude comparative de quatre stratégies de gestion énergétique temps réel, appliquées d'une part à un véhicule hybride thermique-électrique, et d'autre part à un véhicule électrique à pile à combustible : contrôle basé sur des règles empirique (RBS), minimisation de la consommation équivalente (A-ECMS), loi de commande optimale (OCL) établie à partir d'une modélisation analytique du système et programmation dynamique stochastique (SDP) associée à une modélisation des cycles de conduite par chaîne de Markov. Le principe du minimum de Pontryaguin et la programmation dynamique, applicables hors ligne, sont mis en œuvre pour fournir des résultats de référence. Les problèmes d’implémentation numérique et de paramétrage des stratégies sont discutés. Une analyse statistique effectuée sur la base de cycles aléatoires générés par chaînes de Markov permet d’évaluer la robustesse des stratégies étudiées. Les résultats obtenus en simulation, puis sur un dispositif expérimental montrent que les méthodes les plus simples (RBS ou OCL) conduisent à des consommations élevées. SDP aboutit aux meilleures performances avec en moyenne la plus faible consommation de carburant dans les conditions réelles de conduite et un état énergétique final du système de stockage parfaitement maîtrisé. Les résultats d’A-ECMS sont comparables à ceux de SDP en moyenne, mais avec une plus grande dispersion, en particulier pour l'état de charge final. Afin d'améliorer les performances des méthode, des jeux de paramètres dédiés aux différents contextes de conduite sont considérés. / This thesis presents a comparative study between four recent real-time energy management strategies (EMS) applied to a hybrid electric vehicle and to a fuel cell vehicle applications: rule-based strategy (RBS), adaptive equivalent consumption minimization strategy (A-ECMS), optimal control law (OCL) and stochastic dynamic programming (SDP) associated to driving cycle modeling by Markov chains. Pontryagin’s minimum principle and dynamic programming are applied to off-line optimization to provide reference results. Implementation and parameters setting issues are discussed for each strategy and a genetic algorithm is employed for A-ECMS calibration.The EMS robustness is evaluated using different types of driving cycles and a statistical analysis is conducted using random cycles generated by Markov process. Simulation and experimental results lead to the following conclusions. The easiest methods to implement (RBS and OCL) give rather high fuel consumption. SDP has the best overall performance in real-world driving conditions. It achieves the minimum average fuel consumption while perfectly respecting the state-sustaining constraint. A-ECMS results are comparable to SDP’s when using parameters well-adjusted to the upcoming driving cycle, but lacks robustness. Using parameter sets adjusted to the type of driving conditions (urban, road and highway) did help to improve A-ECMS performances.

Transportsektorn så som den ser ut i dagens samhälle är inte hållbar då den står för ungefär 30 % av Sveriges totala utsläpp av koldioxid. Detta beror framför allt på att fossila bränslen utgör det främsta drivmedlet inom transportsektorn, och alternativa lösningar måste därför undersökas. Två sådana alternativ är elbilar och bränslecellsbilar. För att ta reda på vilket av dessa elbilskoncept som har störst möjlighet att skapa en utsläppsfri transportsektor har livscykelanalyser genomförts för att jämföra de olika bilmodellerna ur ett livscykelperspektiv. De två bilmodeller som betraktas i studien är elbilen Tesla Model S och bränslecellsbilen Hyundai ix35 Fuel Cell. Analysen omfattar produktionen av de för bilmodellernas specifika komponenter, vilket för elbilen är batteriet och för bränslecellsbilen bränslecellen, vätgastankarna och batteriet, samt användningsfasen där även produktion av bränsle ingår. Distribution och återvinning av bilmodellerna har uteslutits ur denna studie. För genomförandet av livscykelanalyserna har programvaran SimaPro 7 som ger tillgång till ett stort antal databaser använts. Resultatet av studien visar att bränslecellsbilen har en lägre klimatpåverkan än en elbil sett ur ett livscykelperspektiv, med antagandet att vätgasen produceras med vattenkraftsproducerad el. Dock finns det en del osäkerheter i studien så som val av bilmodeller, material och processer vid produktionsfasen som kan ha påverkat resultatet. För att minska eventuella osäkerheter i beräkningarna undersöktes ytterligare två scenarion; ett där vätgasen som används i bränslecellsbilen producerats med en genomsnittlig svensk elproduktion och ett där ett mindre batteri användes i elbilen. Enligt resultatet av det första scenariot är bränslecellsbilen även då det bästa alternativet ur miljösynpunkt, medan elbilen skulle vara ett bättre alternativ om storleken på batteriet var mindre. Avslutningsvis kan konstateras att den största klimatpåverkan för de båda elbilskoncepten sker under produktionsfasen. Särskilt utmärkande är detta för elbilen, medan bränslecellsbilen har en högre klimatpåverkan under användningsfasen. Oavsett vilket av de undersökta elbilskoncepten som används kommer Sveriges transportsektor inte kunna bli koldioxidneutral inom den närmsta framtiden, och det är även svårt att avgöra vilket av koncepten som lämpar sig bäst för användning i större skala i en framtida svensk transportsektor. / The transport sector in today’s society is not sustainable since it contributes to about 30% of Sweden’s total greenhouse gas emissions. This is mainly due to the fact that the primary fuels used in the transport sector are fossil fuels. Therefore, alternative solutions must be investigated. Two such options that will be investigated in this report are battery electric vehicles and fuel cell vehicles. To find out which of these would have a greater possibility to create a zero-emission transport sector, the vehicles have been compared from a life cycle perspective by the performance of a life cycle assessment. The investigated vehicle models are the battery electric vehicle Tesla Model S and the fuel cell vehicle Hyundai ix35 Fuel Cell. The assessment includes production of the specific components for each vehicle, which are defined as the battery in the battery electric vehicle and the fuel cell, hydrogen tanks and battery in the fuel cell vehicle, along with the use phase and production of the fuel. Distribution and recycling of the vehicles have been excluded from the study. The software SimaPro 7, which gives access to several life cycle inventory databases, was used when performing the life cycle assessments. According to the result of the study, fuel cell vehicles have a lower impact on the climate than battery electric vehicles from a life cycle perspective, if the hydrogen is produced using hydroelectric energy. However, a number of uncertainties such as differences in the chosen vehicle models, and assumptions made regarding the materials and processes used in the production phase of the vehicles could have affected the result. Two additional scenarios were investigated to decrease these uncertainties; one where the hydrogen used in the fuel cell vehicle was produced using an average Swedish electricity production and one where a smaller size of the battery in the battery electric vehicle was used. In the first scenario, the fuel cell vehicle would still be the better option, but in the scenario where a smaller size of the battery was used, the battery electric vehicle would be the option with the lowest impact on the climate. It can be concluded that the greater part of the climate impact from the two vehicle concepts occurs during the production phase, particularly for the battery electric vehicle. The fuel cell vehicle, on the other hand, has a greater impact on the climate during the use phase. Regardless of which of the investigated electric vehicle concepts is used, it is not possible for the Swedish transport sector to become climate neutral within the near future, and it is also difficult to determine which concept would be more suitable for a large-scale usage in the future Swedish transport sector.

The usage of “green” hydrogen as a sustainable alternative to empower vehicles is a promising option for the strongly required reduction of CO2-emissions in the transport sector. For the successful introduction of such new technology, user acceptance is known to be one crucial factor. The presented online survey (N = 207) investigated (1) potential barriers and drivers for the uptake of fuel cell electric vehicles (FCEVs) and (2) the effect of prior knowledge about FCEVs. Generally, respondents reported aspects connected to environmental friendliness to be main drivers and infrastructural factors (e.g., missing hydrogen stations) as main barriers connected with FCEVs independently from prior knowledge. Besides, results revealed considerable differences between participants with little vs. considerable prior knowledge implying a negative effect of less knowledge in terms of more skeptical assessments. Hence, measures enhancing knowledge about and experience with FCEVs might positively affect perceived barriers and drivers of FCEVs. / Die Nutzung von „grünem“ Wasserstoff als eine nachhaltige Alternative des Antriebs von Fahrzeugen ist eine vielversprechende Möglichkeit für die dringend notwendige Reduktion von CO2-Emissionen im Transportsektor. Für den Erfolg der Einführung solch neuer Technologien ist die Nutzerakzeptanz von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang untersuchte die vorliegende Onlinestudie (N = 207) (1) potentielle Barrieren und Motivatoren für die Akzeptanz von Brennstoffzellenfahrzeugen und (2) den Effekt von individuellem Vorwissen hinsichtlich Brennstoffzellenfahrzeugen. Unabhängig vom jeweiligen Vorwissen berichteten die Befragten Aspekte im Zusammenhang mit der Umweltfreundlichkeit der Fahrzeuge als Hauptmotivatoren und Faktoren hinsichtlich der Infrastruktur (z.B. fehlende Wasserstofftankstellen) als Hauptbarrieren. Daneben zeigten sich aber auch erhebliche Unterschiede zwischen Personen mit viel und wenig Vorwissen, die durch negativere Bewertungen von Personen mit wenig Vorwissen gekennzeichnet sind. Folglich können möglicherweise Maßnahmen, die den Erwerb von Wissen über und die Erfahrung mit Brennstoffzellenfahrzeugen unterstützen, wahrgenommene Barrieren und Motivatoren von Brennstoffzellenfahrzeugen positiv beeinflussen.

Fuel Cell Hybrid Electric vehicles are hybrid vehicles that consist of both fuel cells and batteries as energy conversion systems. The Energy Management System plays an important role in the operation of the fuel cell hybrid system, as it helps in reducing the hydrogen consumption of the system. This study investigates an optimal control algorithm with an aim to reduce the hydrogen consumption of the fuel cell system for five different drive cycles operating in Europe. Model Predictive Control(MPC) is used to solve the optimal control problem, by formalizing a look ahead controller, utilizing its receding horizon approach. The optimal controller analysis is compared with a conventional rule-based controller, by analysing the hybrid system over various battery and fuel cell sizes, on the basis of the overall hydrogen consumption. Firstly, a simplified system model is developed, by modelling the fuel cell system with respect to the efficiency curve of the hydrogen power and fuel cell power. The battery system model with its State of Charge(SOC) is coupled with the fuel cell model to form an objective function satisfying the power demand from the drive cycles. The MPC controller and the rule-based controller are implemented in MATLAB and the powersplit analysis is simulated for all five routes. The results show that the energy management system with the MPC controller optimizes the powertrain configuration efficiently, with preparing for the uphill or downhill, such that the battery SOC stays in its limits and the fuel cell operates in the most efficient range. This ensures operating over different types of drive cycles with the most efficient battery and fuel cell size, hence concluding with the MPC controller outperforming the rule-based one. / Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle (FCHEV) är hybridfordon som består av både bränsleceller och batterier som energiomvandlingssystem. Energy ManagementSystem (EMS) spelar en viktig roll i driften av bränslecellshybridsystemet, eftersom det hjälper till att minska systemets vätgasförbrukning. Denna studie undersöker en optimal styralgoritm framtagen i syfte att minska syfte att minska vätgasförbrukningen i bränslecellssystemet. Algoritmen testas på fem olika körcykler, baserade på verkliga Europeiska vägsträckor. Model Predictive Controller (MPC) används för att lösa det optimala styrproblemet, genom att formalisera en framåtblickskontroller med hjälp av dess vikande horisont. Den optimala kontroller jämförs med en konventionell regelbaserad kontroller, genom att analysera hybridsystemet över olika batteri- och bränslecellstorlekar, baserat på den totala väteförbrukningen. Först utvecklas en förenklad systemmodell, som modellerar bränslecellssystemet med avseende på effektivitetskurvan för vätgaskraften och bränslecellseffekten. Batterisystemmodellen med dess State of Charge (SOC) är kopplad till bränslecellsmodellen för att bilda en målfunktion som tillfredsställer kraftbehovet från drivcyklerna. MPC-styrningen och den regelbaserade styrningen är implementerade i matlab och effektdelningsanalysen simuleras för alla fem rutterna. Resultaten visar att energihanteringssystemet medMPC-styrningen optimerar drivlinans konfiguration effektivt, med förberedelser för uppförsbacke eller nedförsbacke, så att batteriets SOC håller sig inom sina gränser och bränslecellen arbetar i mest optimala räckvidden. Detta säkerställer drift över olika typer av körcykler med den mest effektiva batteri- och bränslecellsstorleken, och avslutar därför med att MPC-styrenheten överträffar den regelbaserade.