Study on the Current Density Distribution in Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) System

Abstract

As fuel cell technology is in the commercialization stage, reliability and durability of the technology are constantly in the spotlight. In this regard, numerous studies are conducted to focus on the uniformity of current distribution to increase durability. In this study, operating condition s and degradation are mainly experimented to observe the change in current distribution by the segmented fuel cell. The tested operation conditions have different characteristic s of distribution and it is also varied when it is experienced degradation. In addition, a new neural network-based modelling method has been newly proposed to predict the current density distribution under various operating conditions and suggest the optimum operating condition to improve uniformity.

연료전지는 다른 친환경 에너지에 비해 상대적으로 높은 에너지 변환 효율 및 저장성으로 인해 차세대 에너지원으로 각광받는 기술이다. 또한 자가발전을 위한 SOFC, 상대적으로 작동 온도가 낮아 운송 및 교통수단에 사용되는 PEMFC 등 다양한 종류의 연료전지가 여러 산업에서 응용 될 수도 있을 것으로 기대되어 많은 연구가 이루어 지고 있다. 또한 이미 상용화 단계에 들어선 연료전지의 내구성 문제가 중요시 되고 있기 때문에 본 연구에서는 연료전지 사형유로에서 상이한 전류 밀도로 인해 발생한 국소 온도구배에 의한 열화를 방지하기 위하여 전류밀도분포에 관한 연구를 진행하였다. 첫번째로는 연료전지가 운전 시 핵심적인 실험변수를 조정해 가며 실험을 진행하였다. 변수로는 작동 온도, 습도 및 수소 와 산소의 유량을 조정하며 실험을 진행하였다. 실험방법으로는 가로 세로 5cm, 넓이 25cm2의 반응 면적을 25 구간으로 나누어 전류밀도 분포의 변화를 살펴보았다. 두번째로는 인공신경망을 이용하여 연료전지의 운전 상태 분석 및 운전조건을 예측 및 조절 가능한 모델을 개발하였다. 이를 위해, 연료전지에 특화된 다양한 데이터 전처리 기법들이 적용 및 제안되었으며, 수치해석법으로는 어느정도 한계가 있는 전류밀도분포 예측 모델도 개발되었다. 뿐만 아니라 역방향 인공신경망을 이용하여 전류 밀도를 균일하게 맞추기 위한 운전조건을 제시하는 방법을 새롭게 도입하였고, 이를 모델링을 통해 검증하였다. 세번째로는 연료전지가 열화 되었을 때 발생할 수 있는 전류밀도분포 변화에 대해 연구하였다. 이를 위해 가속열화기법이 도입되었고, 습도에 따라 열화 정도가 변화하는 현상을 관찰하였다. 습도에 따라 출구부근에서 더 큰 열화가 일어나는 것을 관찰하고 EIS, SEM 및 EDS 등을 사용하여 이를 증명하였다. 또한 이를 통해 열화가 일어났을 시 국부적인 열화의 가속을 줄이고자 운전 조건의 조절을 두번째 챕터의 인공신경망을 통해 제어하는 방식도 새롭게 제안되었다.