MODELLO ANALITICO DI UN POWERTRAIN AUTOMOTIVE FUEL CELL - BATTERIA E SVILUPPO DI UNA STRATEGIA DI GESTIONE OTTIMIZZATA DELL'ENERGIA

La riduzione delle emissioni di inquinanti in atmosfera rappresenta una delle principali sfide globali contemporanee, rendendo necessaria una profonda transizione energetica volta a mitigarne l'impatto. Il settore dei trasporti assume un ruolo centrale in questo processo, poiché risulta ancora fortemente dipendente dall’impiego di combustibili fossili per la trazione veicolare. Tra le soluzioni più promettenti si collocano i powertrain ibridi, i quali, basati sull’integrazione di differenti sorgenti di potenza, consentono di incrementare l’efficienza energetica complessiva e di ridurre il consumo di combustibile. Una delle principali criticità nella progettazione di tali sistemi riguarda la gestione ottimale dei flussi di potenza tra le diverse sorgenti. È infatti necessario garantire un funzionamento efficiente, stabile e affidabile del powertrain, perseguendo simultaneamente obiettivi spesso contrastanti. Tali esigenze rendono fondamentale lo sviluppo di modelli accurati e di strategie avanzate di Energy Management. Alla luce di queste problematiche, il presente lavoro propone lo sviluppo di un modello analitico di un powertrain automotive fuel cell–batteria e l’implementazione di una strategia ottimizzata di gestione dell’energia, con l’obiettivo di minimizzare il consumo di idrogeno e garantire al contempo il rispetto del vincolo di charge sustaining della batteria. Il modello è sviluppato secondo un approccio backward, assumendo come caso studio il veicolo Toyota Mirai II. La modellazione include la dinamica longitudinale del veicolo, il drivetrain, il motore elettrico, la fuel cell, il pacco batteria e i relativi sistemi di gestione termica. Al fine di ridurre il costo computazionale delle simulazioni, le mappe caratteristiche dei principali componenti sono state approssimate mediante funzioni polinomiali, ottenendo un modello completamente analitico. La gestione dei flussi di potenza è stata ricondotta a un problema di ottimo controllo, affrontato mediante il Pontryagin’s Minimum Principle. Tale problema è stato risolto mediante Shooting Method, individuando il valore del co-stato iniziale in grado di soddisfare il vincolo finale sullo stato di carica della batteria. La strategia proposta è stata, quindi, valutata mediante il confronto con una configurazione non ottimizzata e attraverso analisi di sensitività rispetto al co-stato iniziale e al peso della funzione di penalità introdotta. I risultati ottenuti evidenziano l’efficacia dell’approccio proposto. La strategia sviluppata consente di mantenere la fuel cell in prossimità delle condizioni di massima efficienza per circa l’83% del tempo di funzionamento, riducendo il consumo di idrogeno da 342.17 g a 337.27 g sul ciclo guida Worldwide harmonized Light-Duty vehicles Test Procedure (WLTP) considerato. Tale riduzione corrisponde a un risparmio dell’1.4%, ottenuto nel rispetto del vincolo di charge sustaining della batteria. Le analisi di sensitività confermano, inoltre, la robustezza della soluzione ottima individuata e la coerenza del comportamento del controllore rispetto alle previsioni teoriche. Il lavoro svolto costituisce una base per lo sviluppo di metodologie di Energy Management caratterizzate da elevata efficienza e ridotto costo computazionale. In prospettiva, l’approccio proposto potrà essere ampliato includendo i fenomeni di degrado della fuel cell e della batteria, strategie di controllo online e una validazione sperimentale su sistemi reali.