[ES] A la luz de la crisis medioambiental y del creciente interés en el uso del H2 para avanzar hacia la Economía del Hidrógeno, esta tesis tiene como objetivo analizar y optimizar nuevas arquitecturas de sistemas propulsivos de FCV para aplicaciones en turismos y vehículos pesados en términos de rendimiento, durabilidad e impacto medioambiental. Para ello, se ha desarrollado una plataforma de modelado de FCV multifísica y flexible que integra un modelo de pila de combustible validado junto con los componentes del BoP, los componentes mecánicos y eléctricos del vehículo y el sistema propulsivo, un modelo de degradación de FC semi-empírico informado por tendencias físicas diseñado para ser utilizado en condiciones de conducción y un optimizador de EMS en tiempo real que ofrece el mejor rendimiento dado un diseño de sistema propulsivo y un ciclo de conducción, de tal forma que todas las arquitecturas propuestas para una aplicación determinada sean comparables en términos justos. La discusión de los resultados puede dividirse en tres partes diferentes. La primera está orientada a la optimización del rendimiento del FCS. Los resultados de esta parte ayudaron a identificar la estrategia de gestión del aire que, dado un conjunto de restricciones impuestas en los componentes del BoP, maximizaba la potencia neta del FCS (eficiencia) para cada valor de densidad de corriente. El balance energético resultante, que comprende la potencia producida por la pila de combustible, las perdidas electroquímicas y el consumo de los componentes del BoP, fue analizado y utilizado para determinar y diseñar la estrategia de control de los actuadores del BoP para condiciones de conducción. La segunda parte se centra en la evaluación y optimización, cuando es posible, de la arquitectura FCREx para aplicaciones de turismos y la configuración multi-FCS para aplicaciones de vehículos de transporte pesado. Desde el punto de vista del rendimiento, la arquitectura FCREx ofrecía un consumo mínimo de H2 con una elevada potencia de la pila de combustible y una gran capacidad de la batería, pero este diseño podría ser prohibitivo en términos de costes. Podía ofrecer hasta un 16.8-25% menos de consumo de H2 y un 6.8% menos de consumo de energía. La limitación en la dinámica de esta arquitectura aumento la durabilidad de la FC en un 110% con una penalización en el consumo de H2 del 4.7%. La arquitectura multi-FCS para aplicaciones pesadas podría funcionar con una dinámica aún menor, con un aumento de la durabilidad de la pila del 471% con una penalización en el consumo de H2 del 3.8%, ya que el perfil de conducción de los vehículos pesados suele ser menos dinámico. El control y el dimensionamiento diferencial solo podrían aportar beneficios en términos de impacto ambiental o de coste, pero no de rendimiento. La última parte considera los resultados obtenidos en términos de rendimiento y durabilidad para analizar el impacto medioambiental de cada arquitectura. La estrategia de producción de H2 afecta significativamente a las emisiones del ciclo de vida en ambas aplicaciones sobre cualquier otra elección de diseño. El diseño óptimo para la arquitectura FCREx que minimiza las emisiones tiene una alta potencia de la pila de combustible y una capacidad moderada de la batería. En el caso de la aplicación para vehículos pesados, se identificó la dinámica de control óptima para cada diseño y estrategia de producción de H2, y se determinó que la estrategia de diseño de dimensionado diferencial solo proporcionaba beneficios si se consideraba una tecnología de pila de combustible diferente para las distintas pilas integradas en el sistema propulsivo. / [CA] A la llum de la crisi mediambiental i del creixent interés en l'ús de l'H2 per a avançar cap a l'Economia de l'Hidrogen, aquesta tesi té com a objectiu analitzar i optimitzar noves arquitectures de sistemes propulsius de FCV per a aplicacions en turismes i vehicles pesants en termes de rendiment, durabilitat i impacte mediambiental. Per a això, s'ha desenvolupat una plataforma de modelatge de FCV multifísica i flexible que integra un model de pila de combustible validat juntament amb els components del BoP, els components mecànics i elèctrics del vehicle i el sistema propulsiu, un model de degradació de pila de combustible semi-empíric informat per tendències físiques dissenyat per a ser utilitzat en condicions de conducció i un optimitzador d'EMS en temps real que ofereix el millor rendiment donat un disseny de sistema propulsiu i un cicle de conducció, de tal forma que totes les arquitectures proposades per a una aplicació determinada siguen comparables en termes justos. La discussió dels resultats pot dividir-se en tres parts diferents. La primera està orientada a l'optimització del rendiment del FCS. Els resultats d'aquesta part van ajudar a identificar l'estratègia de gestió de l'aire que, donat un conjunt de restriccions imposades en els components del BoP, maximitzava la potència neta del FCS (eficiència) per a cada valor de densitat de corrent. El balanç energètic resultant, que comprén la potència produïda per la pila de combustible, les pèrdues electroquímiques i el consum dels components del BoP, va ser analitzat i utilitzat per a determinar i dissenyar l'estratègia de control dels actuadors del BoP per a condicions de conducció. La segona part se centra en l'avaluació i optimització, quan ¿es possible, de l'arquitectura FCREx per a aplicacions de turismes i la configuració multi-FCS per a aplicacions de vehicles de transport pesat. Des del punt de vista del rendiment, l'arquitectura FCREx oferia un consum mínim d'H2 amb una elevada potència de la pila de combustible i una gran capacitat de la bateria, però aquest disseny podría ser prohibitiu en termes de costos. Podia oferir fins a un 16.8-25% menys de consum d'H2 i un 6.8% menys de consum d'energia. La limitació en la dinàmica d'aquesta arquitectura va augmentar la durabilitat de la pila en un 110% amb una penalització en el consum d'H2 del 4.7%. L'arquitectura multi-FCS per a aplicacions pesades podria funcionar amb una dinàmica encara menor, amb un augment de la durabilitat de la pila del 471% i una penalització en el consum d'H2 del 3.8%, ja que el perfil de conducció dels vehicles pesants sol ser menys dinàmic. El control i el dimensionament diferencial només podrien aportar beneficis en termes d'impacte ambiental o de cost, però no de rendiment. L'última part considera els resultats obtinguts en termes de rendiment i durabilitat per a analitzar l'impacte mediambiental de cada arquitectura. L'estratègia de producció d'H2 afecta significativament a les emissions del cicle de vida en totes dues aplicacions sobre qualsevol altra elecció de disseny. El disseny òptim per a l'arquitectura FCREx que minimitza les emissions té una alta potència de la pila de combustible i una capacitat moderada de la bateria. En el cas de l'aplicació per a vehicles pesants, es va identificar la dinàmica de control `optima per a cada disseny i estratègia de producció d'H2, i es va determinar que l'estratègia de disseny de dimensionament diferencial només proporcionava beneficis si es considerava una tecnologia de pila de combustible diferent per a les diferents piles integrades en el sistema propulsiu. / [EN] In light of the environmental crisis and the growing interest in the use of H2 to advance toward the Hydrogen Economy, this thesis aims at analyzing and optimizing novel FCV powerplant architectures for passenger car and heavy-duty vehicle applications in terms of performance, durability, and environmental impact. For that purpose, a multi-physics flexible FCV modeling platform was developed integrating a validated FC stack model together with the BoP components, the mechanical and electrical components of the vehicle and powertrain, a semi-empirical physics-informed FC degradation model designed to be used in driving conditions and a real-time EMS optimizer that offers the best performance given a powerplant design and driving cycle so that all the proposed architectures for a given application are comparable. The discussion of the results can be divided into 3 different parts. The first one is oriented towards the FCS performance optimization. The results in this part helped to identify the air management strategy that, given a set of constraints imposed in the BoP components, maximized the FCS net power output (efficiency) for each value of current density. The resulting energy balance comprising the FC stack power produced, the electrochemical losses, and the consumption of the BoP components was analyzed and used to determine and design the control strategy of the BoP actuators for driving cycle conditions. The second part is focused on the evaluation and optimization, when possible, of the FCREx architecture for passenger car applications and the multi-FCS configuration for heavy-duty vehicle applications. Performance-wise the FCREx architecture offered minimum H2 consumption with high FC stack power and high battery capacity, but this design could be prohibitive in terms of costs. It could offer up to 16.8-25% lower H2 consumption and 6.8% lower energy consumption. Limiting the dynamics of this architecture increased the FC durability by 110% with a penalty in H2 consumption of 4.7%. The multi-FCS architecture for heavy-duty applications could operate with even lower dynamics, with an increase in the FC durability of 471% with a penalty in H2 consumption of 3.8%, since the driving profile of heavy-duty vehicles is usually more steady. Differential control and sizing could only provide benefits in terms of environmental impact or cost, not performance. The last part considers the results obtained in terms of performance and durability to analyze the environmental impact of each architecture. The H2 production pathway affected significantly the life cycle emissions of both applications over any other design choice. The optimum design for FCREx architecture that minimized emissions had high FC stack power and moderate battery capacity. In the case of heavy-duty application, the optimum control dynamics for each design and H2 production pathway were identified, and the differential sizing design strategy was determined to only provide benefits if different FC stack technology was considered for the various stacks in the powerplant. / López Juárez, M. (2022). Analysis of Hydrogen Fuel Cell Powerplant Architectures for Future Transport Applications [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/189212

[pt] O consumo de combustível em empresas do setor de transporte ferroviário representa um dos maiores gastos operacionais e uma das maiores preocupações em termos de emissões de poluentes. O alto consumo em combustíveis acarreta também em uma alta representatividade na matriz de escopo de emissões (mais de 90 por cento das emissões de ferrovias são provenientes do consumo de combustível fóssil). Com o viés de se buscar uma constante melhora operacional, estudos vêm sendo realizados com a finalidade de se propor novas ferramentas na redução do consumo de combustível na operação de um trem de carga. Nesse ramo, destaca-se o aperfeiçoamento dos parâmetros de condução de um trem que são passíveis de calibração com o objetivo de reduzir o consumo de combustível. Para chegar a esse fim, o presente trabalho implementa dois modelos de aprendizado de máquina (machine learning) para prever a eficiência energética de um trem de carga, são eles: floresta randômica e redes neurais artificiais. A floresta randômica obteve o melhor desempenho entre os modelos, apresentando uma acurácia de 91 por cento. Visando calcular quanto cada parâmetro influencia no modelo de previsão, este trabalho também utiliza técnica de efeitos acumulados locais em cada parâmetro em relação à eficiência energética. Os resultados finais mostraram que, dentro dos quatro parâmetros de calibração analisados, o indicador de tração por tonelada transportada apresentou maior representatividade em termos de impacto absoluto na eficiência energética de um trem de carga. / [en] Fuel consumption in companies in the rail transport sector represents one of the largest operating expenses and one of the biggest concerns in terms of pollutant emissions. The high fuel consumption also entails a high representation in the emissions scope matrix (more than 90 percent of railroad emissions come from fossil fuel consumption). Aiming to seek constant operational improvement, numerous studies have been carried out proposing new tools to reduce fuel consumption in the operation of a freight train. In this way, it is important to highlight the improvement of train driving parameters that can be calibrated to reduce fuel consumption. To accomplish this goal, the present work implements two machine learning models to predict the energy efficiency of a freight train: random forest and artificial neural networks. The random forest achieves the best performance against the models, with an accuracy of 91 percent. To calculate how much each parameter influences the prediction model, this work also uses the technique of accumulated local effects for each parameter related to energy efficiency. The final results show that, within the four analyzed calibration parameters, the traction per transported ton indicator presented greater representation in terms of absolute impact on the energy efficiency of a freight train.