Verbundprojekt: Modellentwicklung zur Steigerung der Effizienz von Elektrolyseanlagen. Teilvorhaben: Entwicklung der Testinfrastruktur und Testen von Stacks und Hardware

Ziel dieses Projekts ist es, Monitoring- und Regelungsanwendungen zu entwickeln, um die Effizienz und Zuverlässigkeit von Elektrolysesystemen weiter zu steigern und somit die Kosten des zukünftig produzierten grünen Wasserstoffs zu senken. Um dieses Ziel zu erreichen, soll im Rahmen des Projekts ein dynamisches techno-ökonomisches Modell einer Elektrolyseanlage entwickelt werden, um datengestützte Entscheidungsfindungen im Hinblick auf optimale Betriebsstrategien für Elektrolyseanlagen zu ermöglichen. Ein zentrales Element dieses Modells besteht in der Integration der Vorhersage der Stackalterung in Abhängigkeit der Betriebsparameter. Dazu werden Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt. Zur Bereitstellung der dazu notwendigen experimentellen Daten werden eigens Stacks hergestellt, analysiert und charakterisiert. Diese werden in einem speziell für dieses Projekt entwickelten Prüfstand bei unterschiedlichen Betriebsbedingungen getestet und beschleunigt gealtert. Mittels Impedanzspektroskopie werden elektrochemische Messdaten ermittelt. Für die Erhebung der Messdaten wird entsprechende Hard- und Software entwickelt und in den Prüfstand integriert. Die anhand der Messdaten gewonnen Erkenntnisse dienen als Eingangsgrößen in einer nachfolgenden techno-ökonomischen Optimierung der Betriebsstrategie von Elektrolyseanlagen für verschiedene Anwendungsfälle. Hierbei wird beispielsweise auf unterschiedliche klimatische und geographische Bedingungen sowie verschiedene Bedarfsprofile des erzeugten Wasserstoffs eingegangen. Nach der Alterung der Stacks werden diese geöffnet und ex-situ-Analysen durchgeführt, um weitere Kenntnisse über die verschiedenen Alterungsmechanismen in Abhängigkeit der Betriebsparameter zu erlangen. Die unter Berücksichtigung physikalischer Alterungsmechanismen entwickelten Modelle können damit einen entscheidenden Beitrag für ein vollumfassendes Verständnis des Elektrolysebetriebs leisten.