미래로 가는 수소 연료전지

업계의 리더들이 수소 연료전지를 어떻게 개발하고 사용하는지 살펴볼 수 있습니다.

모델 기반 설계 및 AI를 사용한 수소 연료전지 개발의 도전 과제 극복 사례

SEGULA Technologies는 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 수소 연료전지의 생산 시간 및 비용 절감을 위해 AI를 결합한 모델을 생성함으로써 개발 과정에서 흔히 마주하는 도전 과제를 극복하고 있습니다.

SEGULA 엔지니어들은 모델 기반 설계를 활용하여 초기 개발 공정을 간소화함에 따라 작업 시간을 4~6주나 단축할 수 있었습니다. 다양한 응용 사례에 맞게 조정이 가능한 그들의 사용자 지정 모델은 최적의 컴포넌트 크기 조정, 발전 및 제어 기능을 평가합니다. 이러한 모델을 통해 설계를 검증하고 에너지 효율을 최적화하고 연료전지 컴포넌트의 상호 작용 방식을 시뮬레이션할 수 있습니다.

CO₂ 배출을 절감하는 수소 연료전지

승용차부터 장거리 트럭, 기관차, 중장비에 이르기까지 ICE(내연 기관)는 수소 연료전지 등 더 환경친화적인 대안으로 교체되고 있습니다. 연료전지는 차량이 8시간 작업을 지속할 수 있는 정도의 전력 밀도와 범위를 제공합니다. 일반적으로 연료전지 속에는 수백 개의 연료전지가 겹겹이 쌓여 있고 그 사이에 냉각수가 흐르며 냉각수 펌프와 공기 압축기도 있는데, Nuvera는 자사의 연료전지 엔진을 제어할 소프트웨어를 설계하기 위해 MATLAB^® 및 Simulink^®를 사용합니다.

Plug Power - 연료전지 제어 개발 가속화 사례

Plug Power Inc.에서는 미래형 발전의 실현이라는 목표를 달성하기 위해 연료전지 기반의 현장 에너지 시스템을 설계 및 개발합니다. Plug Power는 MathWorks^®의 툴을 사용하여 제품 성능을 향상하고 비용을 절감하고 제조 및 통합 공정을 개선하고 있습니다. MATLAB^® 및 Simulink^®를 사용하여 알고리즘을 개발 및 테스트하고, 컴포넌트와 시스템을 시뮬레이션하고, 아이디어부터 구현에 이르는 개발 공정을 간소화합니다.

Daimler AG - 전 세계 연료전지 차량의 테스트 데이터 분석 사례

Daimler AG(이전 명칭: DaimlerChrysler^®) 테스트 차량 중 100대 이상의 수소 연료전지 차량이 세계 곳곳의 실제 주행 조건 아래에서 일반 운전자에 의해 운행됩니다. 각 차량에는 오직 개발 목적으로 차량의 GPS 좌표, 연료 탱크 충전 수위, 차량 속도부터 운전자 발 아래 가속 페달의 위치에까지 이르는 차량 성능과 운전자의 사용 패턴에 대한 데이터를 수집하는 강력한 텔레매틱스 시스템이 장착됩니다.

University of Waterloo - 대회에 입상한 연료전지 기술 개발 사례

General Motors와 미국 에너지부가 후원하는 대회인 Challenge X에서 17개의 북미 학생 팀이 참가하여 Chevrolet Equinox의 차량 성능이나 안전성을 저해하지 않고 배출량과 연료 소비량을 줄이도록 재설계하는 과제를 받았습니다. UWAFT(University of Waterloo Alternative Fuels Team)는 그들의 연료 전지 구동 차량 설계로 3년간 벌어지는 이 대회의 첫해 우승을 달성했습니다. 또한 UWAFT는 차량 설계 및 서브시스템 제어를 위한 모델 생성, 시뮬레이션, 분석에서 뛰어난 성과를 거두어 MathWorks Crossover to Model-Based Design Award도 수상했습니다.

University of Delaware - 연료전지 하이브리드 버스 기술 시뮬레이션 사례

6마일 길이의 급행 노선으로 University of Delaware 학생과 교직원들을 캠퍼스 전체에 걸쳐 실어 나르는 FCHB(연료전지 하이브리드 버스)는 수소 연료전지 기술의 효과와 장점을 명확히 보여줍니다. 이 버스는 무공해 차량이며 디젤 버스보다 훨씬 조용합니다. 한 장소에서 재충전하고 점검할 수 있어 인프라 비용이 감소하며, 직렬형 하이브리드 설계 덕에 시내버스 노선에서 수시로 발차 및 정차하고 비교적 느리게 주행해야 할 때 특히 효과적입니다.

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