Daimler Truck AG Özvatan 01.12.2023 Thermomanagement-System für ein Kühlsystem einer Brennstoffzelle Die Erfindung betrifft ein Thermomanagement-System für ein Kühlsystem einer Brennstoffzelle gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 sowie ein Fahrzeug gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 9. ^ Ein Brennstoffzellensystem erzeugt im Betrieb Abwärme, die durch ein Kühlsystem^ abgeführt werden muss. Bei kalten Außentemperaturen oder im Warmlauf muss das ^^ Brennstoffzellensystem andererseits zunächst aufgewärmt werden. Im Laufe der ^^ Lebensdauer altert das Brennstoffzellensystem und verliert so an Wirkungsgrad, sodass^ immer größere Abwärme-Mengen weggekühlt werden müssen. Ein ^^ Brennstoffzellensystem benötigt daher ein Thermomanagementsystem, um immer im ^ richtigen Temperaturbereich arbeiten zu können. ^ ^^ Ein Thermomanagement muss mit wechselnden Bedingungen und unterschiedlichen^ Wärmemengen umgehen können. Es kann je nach Umgebungsbedingung ^^ (Außentemperatur) und Fahrsituation (Fahrgeschwindigkeit) unterschiedliche Wärmemengen an die Umgebung abführen. Bei kalten Außentemperaturen und höherer Fahrgeschwindigkeit sind diese Wärmemengen größer, da die Kühler mit viel kalter Luft durchströmt werden, was für eine gute Wärmeübertragung an die Umgebungsluft sorgt. Bei warmen Außentemperaturen und/oder niedrigen Fahrgeschwindigkeiten sind die abführbaren Wärmemengen geringer, sodass durch den Einsatz von leistungsstarken Kühlungspumpen und mehreren voneinander unabhängigen Lüftern die Kühlleistung erhöht werden muss. Die Größenordnung der dafür benötigten Leistung liegt bei bis zu 70kW elektrischer Leistung bei voller Ansteuerung aller Komponenten. Eine herkömmliche Regelung regelt Pumpen und Lüfter, sodass das Regelziel erreicht wird - es wird dadurch aber Energie in den Nebenaggregaten verschenkt.
US 10,369,899 B2 beschreibt Systeme und Verfahren zum Bestimmen von Batterieheizbedingungen und Vorheizvorlaufzeiten von mindestens einer Minute oder mehr, basierend auf Eingabeparametern und Sätzen von Eingabeparametern, um eine Sekundärbatterie vorausschauend und dynamisch zu heizen, so dass die Batterie eine spezifische Leistungsabgabe und ein spezifisches Leistungsniveau bei Verwendung in einer Elektro- oder Hybridfahrzeuganwendung erreicht. Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein neuartiges Thermomanagement-System für ein Kühlsystem einer Brennstoffzelle sowie ein neuartiges Fahrzeug anzugeben. Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Thermomanagement-System für ein Kühlsystem einer Brennstoffzelle mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein Fahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 9. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche. Erfindungsgemäß wird ein Thermomanagement-System für ein Kühlsystem mindestens einer Brennstoffzelle eines Fahrzeugs vorgeschlagen, wobei das Kühlsystem mehrere Kühlungskomponenten, einschließlich mindestens eine Kühlungspumpe und mindestens eines Lüfters aufweist, die durch einen Wärmeleistungs-Regler des Thermomanagement- Systems abhängig von einer aktuellen Abwärmeleistung der Brennstoffzelle, einer aktuellen Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs und einer aktuellen Umgebungstemperatur steuerbar und/oder regelbar sind. Erfindungsgemäß ist der Wärmeleistungs-Regler dazu konfiguriert, mit einem vergleichsweise langsamen Arbeitstakt zu arbeiten, wobei das Thermomanagement-System ferner einen Online-Optimierer aufweist, der dazu konfiguriert ist, mit einem vergleichsweise schnellen Arbeitstakt anhand eines physikalischen Modells unter Berücksichtigung zumindest der aktuellen Fahrgeschwindigkeit und der aktuellen Außentemperatur eine aktuell abführbare Wärmeleistung des Kühlsystems für unterschiedliche Kombinationen von Betriebspunkten der Kühlungskomponenten zu schätzen, und diejenige Kombination zu wählen, bei der die abführbare Wärmeleistung mit einer geringen oder der geringstmöglichen aufzubringenden elektrischen Leistung für die Kühlungskomponenten erzielbar ist. In einer Ausführungsform ist der schnelle Arbeitstakt 10 bis 1000 mal, beispielsweise etwa 100 mal schneller, insbesondere genau 100 mal schneller, als der langsame Arbeitstakt. Der Optimierer rechnet schnell, sodass er in beispielsweise maximal 100 Schritten von je 10ms ein Optimierungsergebnis findet. In diesem Fall ist nach maximal einer Sekunde
also immer ein Ergebnis gefunden und dieses wird dann zur Ansteuerung der Komponenten verwendet. In einer Ausführungsform beträgt der langsame Arbeitstakt zwischen 0,5 s und 5 s, beispielsweise etwa eine Sekunde. In einer Ausführungsform beträgt der schnelle Arbeitstakt zwischen 5 und 50 Millisekunden, beispielsweise etwa zehn Millisekunden. In einer Ausführungsform ist der Wärmeleistungs-Regler dazu konfiguriert, die aktuell anfallende Abwärmeleistung als Vorsteuerwert zu verwenden, und den Vorsteuerwert zu erhöhen oder zu erniedrigen, um einen geforderten Sollwert eines Kühlmittels der Brennstoffzelle einzuhalten. In einer Ausführungsform ist der Wärmeleistungs-Regler als ein PI-Regler konfiguriert. In einer Ausführungsform ist der Online-Optimierer dazu konfiguriert, die Betriebspunkte schrittweise von einem niedrigsten Betriebspunkt aus zu erhöhen und bei jedem Schritt für jede Kühlungskomponente einzeln zu berechnen, wie sehr sich durch den veränderten Betriebspunkt die abführbare Wärmeleistung erhöht, und wie sehr sich der Energieverbrauch der einzelnen Kühlungskomponente erhöht, und für jede Kühlungskomponente einen Kennwert zu ermitteln, der besagt, wieviel Energie die damit jeweils erzielbare Abfuhr von Wärmeleistung kostet, um anhand dieses Kennwertes dann in einer Entscheidungseinheit zu entscheiden, welche Kühlungskomponente im nächsten Schritt zu erhöhen ist. Ausgehend von dem so gefundenen Betriebspunkt erfolgt wiederum die nächste Berechnung nach dem soeben beschriebenen Verfahren, und dabei wird wiederum die Kühlungskomponente gesucht, die unter den aktuellen Bedingungen die effizienteste Form der Kühlung bereitstellt. Dieser Prozess wird solange wiederholt, bis die geforderte Wärmeleistung erreicht oder überschritten ist. Der Optimierer arbeitet also insbesondere schrittweise. In jedem einzelnen Schritt wird die aktuell beste Komponente ausgewählt und um einen Schritt erhöht. Wenn der Optimierer in jedem Rechenschritt die optimale Lösung auswählt, dann kommt er damit am Ende zum optimalen Ergebnis („globales Optimum“). Es werden also nicht alle theoretischen möglichen Kombinationen ausprobiert, sondern es wird in beispielsweise maximal 100 Schritten das Optimum gefunden.
In einer Ausführungsform ist der Online-Optimierer dazu konfiguriert, bei größerem Abstand zur benötigten Wärmeleistung, beispielsweise bei einer Differenz zwischen benötigter Wärmeleistung ^̇^ und mit der aktuellen Kombination der Kühlungskomponenten abführbarer Wärmeleistung von mehr als 25 kW, die Schrittweite für die Änderung der Betriebspunkte der einzelnen Kühlungskomponenten zu erhöhen, sodass die Wärmeleistung in größeren Schritten geschätzt wird, und bei Erreichen eines kleineren Abstands zur benötigten Wärmeleistung, beispielsweise bei 25 kW Differenz oder weniger zwischen benötigter Wärmeleistung ^̇^ und mit der aktuellen Kombination der Kühlungskomponenten abführbarer Wärmeleistung, wieder eine kleinere Schrittweite zu wählen. Wird also beispielsweise eine Abwärmeleistung von 300kW benötigt, so würde die Optimierung nicht in 1kW-Schritten durchgeführt werden, da hierfür 100 Rechenschritte nicht ausreichen, um zum Zielergebnis zu gelangen. Außerdem ist es in diesem Fall auch nicht notwendig, derart feine Rechenschritte zu machen. Deshalb werden in einem solchen Fall größere Schrittweiten gewählt (z.B.10 KW). Erst wenn man nahe an die geforderte Soll-Kühlleistung herangekommen ist (beispielsweise kleiner 25 KW), wird eine kleinere Schrittweite gewählt. Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Fahrzeug, insbesondere ein elektrisch angetriebenes Fahrzeug, vorgeschlagen, umfassend mindestens eine Brennstoffzelle, ein Kühlsystem für die Brennstoffzelle mit mehreren Kühlungskomponenten, einschließlich mindestens einer Kühlungspumpe und mindestens eines Lüfters, wobei das Fahrzeug ein Thermomanagement-System wie oben beschrieben aufweist. In einer Ausführungsform ist das Fahrzeug als Nutzfahrzeug, insbesondere schweres Nutzfahrzeug, ausgebildet. Die benötigte Kühlleistung soll mit minimalem Einsatz an Energie für die Nebenaggregate oder Kühlungskomponenten bereitgestellt werden. Da sich die Einflussbedingungen während der Fahrt permanent ändern, wird eine Lösung vorgeschlagen, die ständig nach einer solchen optimalen Aufteilung sucht, ein sogenannter „Online-Optimierer“. Die vorliegende Erfindung stellt eine Regelung bereit, die das Regelziel mit dem minimal möglichen Energiebedarf erfüllt. Damit wird im Betrieb die optimale (energieeffizienteste) Aufteilung der Kühlungskomponenten gefunden.
Die Erfindung löst das Regelproblem durch Aufteilung der Regelung in einen langsamen Arbeitstakt (Wärmeleistungs-Regler) sowie einen schnellen Arbeitstakt (Online- Optimierer). Durch Berechnung sowohl der aktuell benötigten Kühlleistung als auch der aktuell abgeführten Wärmeleistung und einer schrittweisen Vorausberechnung der Kühlungskomponenten wird das Energieoptimum für jede aktuell vorliegende Situation gefunden. Es wird immer die energieoptimale Ansteuerung für die aktuelle Situation gefunden, und zwar unter Berücksichtigung der aktuell vorherrschenden Bedingungen wie Brennstoffzellen-Leistung, Brennstoffzellen-Abwärme, Außentemperatur, Fahrgeschwindigkeit, Alterung des Kühlsystems und der Brennstoffzelle. Dadurch kann eine erhebliche Energiemenge für den Antrieb der Kühlungskomponenten gespart werden - dies erhöht die Fahrzeugreichweite, da mehr elektrische Energie für das Fahren verbleibt. Der Einsatz von elektrischer Energie in einem Brennstoffzellenfahrzeug kann durch die erfindungsgemäße Lösung effizient gestaltet werden. Betriebszustände, bei denen unnötig Energie verbraucht wird, ohne dabei einen Zugewinn für die Fahrleistung oder das Bordnetz zu erzeugen, werden damit vermieden. Der Einsatz der zur Kühlung notwendigen Nebenaggregate wird so geregelt, dass der Energiebedarf möglichst optimal ist. Durch die Erfindung sorgt der Wärmeleistungsregler für die stets richtige Abwärmeleistung, damit sich das Brennstoffzellensystem im optimalen „Wohlfühlbereich“ befindet. Der dazu nötige Energieverbrauch wird optimal gestaltet, da immer unter den aktuellen äußeren Bedingungen die energieeffizienteste Lösung gefunden wird. Durch die Erfindung wird auch sichergestellt, dass bei sich verändernden Betriebsbedingungen wie Umgebungsbedingungen, Alterung der Brennstoffzelle sowie des Kühlsystems ein maximal effizientes Thermomanagement erhalten bleibt; es wird sozusagen immer optimal genutzt. Die Abstimmung der Kühlregelung kann einfacher erfolgen, da das System immer selbständig eine optimale Lösung sucht und findet. Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigen:
Fig.1 eine schematische Ansicht eines Thermomanagement-Systems eines Brennstoffzellenfahrzeugs, Fig.2 eine schematische Detailansicht des Thermomanagement-Systems, Fig.3 eine schematische Ansicht eines vereinfachten Modells zur Schätzung der durch einen Kühler abgeführten Kühlleistung, und Fig.4 eine schematische Ansicht eines Verfahrens zur Abschätzung von Luft- Massenströmen. Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen. Figur 1 ist eine schematische Ansicht eines Thermomanagement-Systems 1 eines Brennstoffzellenfahrzeugs, beispielsweise eines Nutzfahrzeugs. Das Thermomanagement-System 1 kann in einer Fahrzeugsteuerung implementiert sein. Das Thermomanagement-System 1 ist eingangsseitig mit einer Brennstoffzellen-Steuerung 2 einer Brennstoffzelle und einer Fahrzeugsteuerung 3 und ausgangsseitig mit mindestens einer Kühlungspumpe 4.1, 4.2, beispielsweise zwei Kühlungspumpen 4.1, 4.2, und mindestens einem Lüfter 5.1, 5.2, beispielsweise zwei Lüftern 5.1, 5.2, zu deren Steuerung verbunden. Die Brennstoffzellen-Steuerung 2 stellt dem Thermomanagement- System 1 eine aktuelle Abwärmeleistung ^̇ der Brennstoffzelle als Eingangsdaten bereit. Die Fahrzeugsteuerung 3 stellt dem Thermomanagement-System 1 eine aktuelle Fahrgeschwindigkeit v und eine aktuelle Umgebungstemperatur TU als Eingangsdaten bereit. Figur 2 ist eine schematische Detailansicht des Thermomanagement-Systems 1. Die Brennstoffzellen-Steuerung 2 übermittelt die aktuell anfallende Abwärmeleistung ^̇ an das Thermomanagement-System 1, das diesen Wert als Vorsteuerwert 8 für einen Wärmeleistungs-Regler 6, beispielsweise einen PI-Regler, verwendet. Der Wärmeleistungs-Regler 6 arbeitet mit einem vergleichsweise langsamen Arbeitstakt von beispielsweise einer Sekunde und korrigiert diesen Vorsteuerwert 8 und erhöht oder erniedrigt diesen in der Form, dass eine Isttemperatur Ti des Kühlmittels der Brennstoffzelle einen geforderten Sollwert TS einhält. Somit wird jede Sekunde ein
Wärmeleistungs-Sollwert ^^ ̇ erzeugt, der aktuell durch das Kühlsystem 9 als Regelstrecke abgeführt werden muss. Als Basis für diese Berechnungen dient ein vereinfachtes physikalisches Kühlleistungsmodell, welches die aktuell abgeführte Abwärme des Kühlsystems 9 beschreibt. Dieses beinhaltet für jeden Kühler oder Wärmetauscher ein Kennfeld, welches anhand der vorliegenden Kühlmittel- und Luft-Massenströme einen Wärmeleitwert (z.B. in kW/K) ausgibt. Zusammen mit den aktuell gemessenen Temperaturen des Kühlwassers sowie der Umgebungsluft am Eintritt des Kühlers sowie unter Berücksichtigung eines Korrekturwertes KoW oder einer Korrekturfunktion kann für jeden Kühler die aktuelle Kühlleistung geschätzt werden. Figur 3 zeigt eine schematische Ansicht eines vereinfachten Modells zur Schätzung der durch einen Kühler abgeführten Kühlleistung. Dabei wird zur Bestimmung des Korrekturwerts KoW eine Differenz aus einer Kühlwasser-Eintrittstemperatur TW und einer Luft-Eintrittstemperatur TL des Kühlers gebildet und mit dem durch das Kennfeld KF ermittelten Wärmeleitwert WLW multipliziert, den dieses anhand eines Kühlwasser- Massenstroms ^̇^ und eines Luftmassenstroms ^̇^ des Kühlers ermittelt. Zur Abschätzung von Kühlwasser-Massenströmen ^̇^ aus der Pumpendrehzahl n können die folgenden Formeln verwendet werden:
∗ 2 ∗ ^ ∗ ^ ∗ ^ ^ = 60000 P Antriebsleistung (kW) p Betriebsdruck Pumpenausgang (bar) Q Volumenstrom (dm3/min) ηges Gesamtwirkungsgrad (-) M Drehmoment (Nm) n Pumpendrehzahl (1/min)
Über die Dichte des Kühlwassers steht der Kühlwasser-Massenstrom ^̇^ beispielsweise in einem bekannten Verhältnis zum Volumenstrom. Der Massenstrom ^̇^ einer Kühlungspumpe 4.1, 4.2 kann entweder aus der aufgenommenen Antriebsleistung und dem erzeugten Betriebsdruck wie in den genannten Formeln ermittelt werden oder durch eine lineare Beziehung von Pumpendrehzahl und Massenstrom ^̇^, die zuvor durch Versuch des vorliegenden Systems ermittelt wurde. Dabei verhält sich der aktuelle Massenstrom ^̇^ zu einem maximalen Massenstrom wie die aktuelle Pumpendrehzahl n zu einer maximalen Pumpendrehzahl. Die Summe der so ermittelten abgeführten Wärmeleistungen der einzelnen Kühler entspricht der aktuellen Kühlleistung des Kühlsystems 9. Die Massenströme der Luft können mit der aktuellen Fahrgeschwindigkeit v, Umgebungstemperatur TU sowie einer vorliegenden Lüfterdrehzahl geschätzt werden, wie in Figur 4 näher dargestellt. Figur 4 ist eine schematische Ansicht eines Verfahrens zur Abschätzung von Luft- Massenströmen ^̇^. Der Luft-Massenstrom ^̇^ durch die Kühler kann aus einer Kombination von Simulationsergebnissen SE, insbesondere zur Bestimmung eines Luftmassenstroms ^̇^^ durch einen Lüfter 5.1, 5.2, und Kennfeldern KFEW mit Erfahrungswerten, insbesondere zur Bestimmung eines Luftmassenstroms ^̇^^^ aus dem Fahrtwind, sowie aktuellen Umgebungsbedingungen wie Fahrgeschwindigkeit v und Umgebungstemperatur TU ermittelt werden. Ein Gesamt-Luftmassenstrom ^̇^^^ kann dann als Summe des Luftmassenstroms ^̇^^ durch den Lüfter 5.1, 5.2 und des Luftmassenstroms ^̇^^^ aus dem Fahrtwind gebildet werden. Das Thermomanagement-System 1 schätzt in einem Online-Optimierer 7 mit einem vergleichsweise schnellen Arbeitstakt von beispielsweise zehn Millisekunden anhand eines physikalischen Modells mit der aktuellen Fahrsituation und den vorliegenden Umgebungsbedingungen (Fahrgeschwindigkeit v, Außentemperatur TU usw.) die aktuell abführbare Wärmeleistung ^̇^ des Gesamt-Kühlsystems. Dazu werden in der Berechnung Betriebspunkte für die Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2, das heißt die Kühlungspumpen 4.1, 4.2 und die Lüfter 5.1, 5.2 schrittweise von einem niedrigsten Betriebspunkt aus erhöht. Bei jedem Schritt wird für jede
Kühlungskomponente 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 einzeln berechnet, wie sehr sich dadurch die abführbare Wärmeleistung ^̇^ erhöht. Zusätzlich wird berechnet, wie sehr sich der Energieverbrauch der einzelnen Kühlungskomponente 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 erhöht hat. Somit kann für jede Kühlungskomponente 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 ein Kennwert ermittelt werden, der besagt, wieviel Energie die damit jeweils erzielbare Abfuhr von Wärmeleistung ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^ kostet. Der Kennwert kann beispielsweise in kW abführbarer thermischer Leistung ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^ je kW aufzubringender elektrischer Leistung PP1, PP2, PL1, PL2 ausgedrückt werden. Anhand dieses Kennwertes kann dann in einer Entscheidungseinheit 10 entschieden werden, welche Kühlungskomponente 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 in diesem Schritt zu erhöhen ist, das heißt welches die energieeffizienteste Lösung ist. Dies wird so lange durchgeführt, bis die geforderte Wärmeleistung ^̇^ erreicht ist, das heißt die Optimierung wird beendet, sobald die benötigte Wärmeleistung ^̇^ erreicht ist. Dadurch wird in Summe die energieoptimale Aufteilung der Ansteuerung der Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 ermittelt. Die Ansteuerung der einzelnen Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 erfolgt dann wiederum im langsamen Arbeitstakt, das heißt die gefundene Ansteuerung wird beispielsweise eine Sekunde lang an die Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 weitergegeben. In der Zwischenzeit hat der schnelle Arbeitstakt wieder begonnen und ermittelt im schnellen Verfahren wieder die Ansteuerung für den nächsten langsamen Arbeitstakt anhand der nun gültigen aktuellen Bedingungen. Damit sichergestellt ist, dass der schnelle Arbeitstakt auch in beispielsweise maximal 100 Rechenschritten eine Lösung erreicht, wird bei größerem Abstand zur benötigten Wärmeleistung ^̇^ die Schrittweite für die Änderung der Betriebspunkte der einzelnen Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 erhöht, sodass die Wärmeleistung ^̇^ in größeren Schritten geschätzt wird. Sobald ein kleinerer Abstand zur benötigten Wärmeleistung ^̇^ erreicht ist, werden kleinere Schrittweiten gewählt. Somit wird die Rechenzeit optimiert. Zusätzlich zu den physikalischen Rechenmodellen zur Abschätzung der aktuellen Wärmeleistung ^̇^ des Kühlsystems 9 kann durch ein Lernverfahren in gewissen Situationen die Berechnung korrigiert werden. Solche Situationen können beispielsweise konstante Fahrsituationen sein, in denen sich der Betriebszustand des Fahrzeugs und/oder der Brennstoffzelle nur unwesentlich ändert. Hier kann der Reglerausgang des PI-Reglers genutzt werden, um für eben diese Fahrsituation einen Korrekturwert auszurechnen. Wurden mehrere solcher Korrekturwerte ermittelt, können diese in Form
von beispielsweise last- oder temperaturabhängiger Kennfelder im Steuergerätespeicher abgelegt und für zukünftige Fahrten dann zur Korrektur verwendet werden. Alterung sowie Toleranzen der Kühlungskomponenten 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 können so ausgeglichen werden.
Daimler Truck AG Özvatan December 1st, 2023 Thermal management system for a cooling system of a fuel cell The invention relates to a thermal management system for a cooling system of a fuel cell according to the preamble of claim 1 and a vehicle according to the preamble of claim 9. ^ A fuel cell system generates waste heat during operation, which must be dissipated by a cooling system^. On the other hand, in cold outside temperatures or when warming up, the ^^ fuel cell system must first be warmed up. Over the course of its ^^ service life, the fuel cell system ages and thus loses efficiency, so that^ ever larger amounts of waste heat must be cooled away. A ^^ fuel cell system therefore requires a thermal management system in order to always be able to operate in the ^ correct temperature range. ^ ^^ Thermal management must be able to deal with changing conditions and different^ amounts of heat. It can dissipate different amounts of heat to the environment depending on the ambient conditions ^^ (outside temperature) and driving situation (driving speed). At cold outside temperatures and higher driving speeds, these heat quantities are greater because a lot of cold air flows through the coolers, which ensures good heat transfer to the ambient air. At warm outside temperatures and/or low driving speeds, the amounts of heat that can be dissipated are lower, so the cooling capacity must be increased by using powerful cooling pumps and several independent fans. The order of magnitude of the power required for this is up to 70kW of electrical power with full control of all components. A conventional control system controls pumps and fans so that the control objective is achieved - but this means that energy is wasted in the auxiliary units. US 10,369,899 B2 describes systems and methods for determining battery heating conditions and preheating lead times of at least one minute or more based on input parameters and sets of input parameters in order to proactively and dynamically heat a secondary battery so that the battery achieves a specific power output and a specific power level when used in an electric or hybrid vehicle application. The invention is based on the object of specifying a novel thermal management system for a cooling system of a fuel cell and a novel vehicle. The object is achieved according to the invention by a thermal management system for a cooling system of a fuel cell with the features of claim 1 and a vehicle with the features of claim 9. Advantageous embodiments of the invention are the subject of the subclaims. According to the invention, a thermal management system is proposed for a cooling system of at least one fuel cell of a vehicle, wherein the cooling system has a plurality of cooling components, including at least one cooling pump and at least one fan, which can be controlled and/or regulated by a thermal output controller of the thermal management system depending on a current waste heat output of the fuel cell, a current driving speed of the vehicle and a current ambient temperature. According to the invention, the thermal output controller is configured to work with a comparatively slow working cycle, wherein the thermal management system further comprises an online optimizer which is configured to estimate a currently dissipable thermal output of the cooling system for different combinations of operating points of the cooling components with a comparatively fast working cycle based on a physical model taking into account at least the current driving speed and the current outside temperature, and to select the combination in which the dissipable thermal output can be achieved with a low or the lowest possible electrical power to be applied for the cooling components. In one embodiment, the fast working cycle is 10 to 1000 times, for example about 100 times faster, in particular exactly 100 times faster, than the slow working cycle. The optimizer calculates quickly so that it finds an optimization result in, for example, a maximum of 100 steps of 10 ms each. In this case, after a maximum of one second So a result is always found and this is then used to control the components. In one embodiment, the slow working cycle is between 0.5 s and 5 s, for example about one second. In one embodiment, the fast working cycle is between 5 and 50 milliseconds, for example about ten milliseconds. In one embodiment, the heat output controller is configured to use the currently occurring waste heat output as a pilot control value and to increase or decrease the pilot control value in order to maintain a required setpoint value of a coolant of the fuel cell. In one embodiment, the heat output controller is configured as a PI controller. In one embodiment, the online optimizer is configured to increase the operating points step by step from a lowest operating point and, at each step, to calculate individually for each cooling component how much the dissipable heat output increases as a result of the changed operating point and how much the energy consumption of the individual cooling component increases, and to determine a characteristic value for each cooling component that indicates how much energy the dissipation of heat output that can be achieved costs in order to then use this characteristic value to decide in a decision unit which cooling component is to be increased in the next step. Starting from the operating point found in this way, the next calculation is carried out using the method just described, and the cooling component that provides the most efficient form of cooling under the current conditions is again sought. This process is repeated until the required heat output is reached or exceeded. The optimizer therefore works step by step. In each individual step, the currently best component is selected and increased by one step. If the optimizer selects the optimal solution in each calculation step, it ultimately arrives at the optimal result (“global optimum”). This means that not all theoretically possible combinations are tried out, but the optimum is found in, for example, a maximum of 100 steps. In one embodiment, the online optimizer is configured to increase the step size for changing the operating points of the individual cooling components when the distance to the required heat output is greater, for example when there is a difference between the required heat output ^̇ ^ and the heat output that can be dissipated with the current combination of cooling components of more than 25 kW, and to select a smaller step size again when the distance to the required heat output is smaller, for example when there is a difference of 25 kW or less between the required heat output ^̇ ^ and the heat output that can be dissipated with the current combination of cooling components. For example, if a waste heat output of 300 kW is required, the optimization would not be carried out in 1 kW steps, since 100 calculation steps are not enough to reach the target result. In addition, it is not necessary to make such fine calculation steps in this case. Therefore, larger step sizes are selected in such a case (e.g. 10 KW). Only when the required target cooling capacity is approached (for example less than 25 KW) is a smaller step size selected. According to one aspect of the present invention, a vehicle, in particular an electrically driven vehicle, is proposed, comprising at least one fuel cell, a cooling system for the fuel cell with several cooling components, including at least one cooling pump and at least one fan, wherein the vehicle has a thermal management system as described above. In one embodiment, the vehicle is designed as a commercial vehicle, in particular a heavy commercial vehicle. The required cooling capacity should be provided with minimal use of energy for the auxiliary units or cooling components. Since the influencing conditions change constantly during the journey, a solution is proposed that constantly searches for such an optimal distribution, a so-called "online optimizer". The present invention provides a control that meets the control objective with the minimum possible energy requirement. This finds the optimal (most energy-efficient) distribution of the cooling components during operation. The invention solves the control problem by dividing the control into a slow working cycle (heat output controller) and a fast working cycle (online optimizer). By calculating both the currently required cooling power and the currently dissipated heat power and a step-by-step advance calculation of the cooling components, the energy optimum is found for each current situation. The energy-optimal control for the current situation is always found, taking into account the currently prevailing conditions such as fuel cell power, fuel cell waste heat, outside temperature, driving speed, aging of the cooling system and the fuel cell. This means that a considerable amount of energy can be saved for driving the cooling components - this increases the vehicle range, as more electrical energy remains for driving. The use of electrical energy in a fuel cell vehicle can be made efficient by the solution according to the invention. Operating states in which energy is consumed unnecessarily without generating any gain in driving performance or the on-board network are thus avoided. The use of the auxiliary units required for cooling is regulated in such a way that the energy requirement is as optimal as possible. Thanks to the invention, the heat output controller always ensures the correct waste heat output so that the fuel cell system is in the optimal "comfort zone". The energy consumption required for this is optimally designed, as the most energy-efficient solution is always found under the current external conditions. The invention also ensures that maximum efficient thermal management is maintained under changing operating conditions such as ambient conditions, aging of the fuel cell and the cooling system; it is always used optimally, so to speak. The cooling control can be adjusted more easily, as the system always searches for and finds an optimal solution independently. Examples of the invention are explained in more detail below using drawings. They show: Fig.1 is a schematic view of a thermal management system of a fuel cell vehicle, Fig.2 is a schematic detailed view of the thermal management system, Fig.3 is a schematic view of a simplified model for estimating the cooling power dissipated by a cooler, and Fig.4 is a schematic view of a method for estimating air mass flows. Corresponding parts are provided with the same reference numerals in all figures. Figure 1 is a schematic view of a thermal management system 1 of a fuel cell vehicle, for example a commercial vehicle. The thermal management system 1 can be implemented in a vehicle control system. The thermal management system 1 is connected on the input side to a fuel cell control 2 of a fuel cell and a vehicle control 3 and on the output side to at least one cooling pump 4.1, 4.2, for example two cooling pumps 4.1, 4.2, and at least one fan 5.1, 5.2, for example two fans 5.1, 5.2, for controlling them. The fuel cell control 2 provides the thermal management system 1 with a current waste heat output ^̇ of the fuel cell as input data. The vehicle control 3 provides the thermal management system 1 with a current driving speed v and a current ambient temperature T U as input data. Figure 2 is a schematic detailed view of the thermal management system 1. The fuel cell control 2 transmits the currently occurring waste heat output ^̇ to the thermal management system 1, which uses this value as a pilot value 8 for a thermal output controller 6, for example a PI controller. The thermal output controller 6 works with a comparatively slow working cycle of, for example, one second and corrects this pilot value 8 and increases or decreases it in such a way that an actual temperature T i of the coolant of the fuel cell complies with a required target value T S. Thus, every second a Heat output setpoint ^ ^ ̇ is generated, which must currently be dissipated by the cooling system 9 as a control system. The basis for these calculations is a simplified physical cooling output model, which describes the waste heat currently dissipated by the cooling system 9. This contains a characteristic map for each cooler or heat exchanger, which outputs a thermal conductivity value (e.g. in kW/K) based on the existing coolant and air mass flows. Together with the currently measured temperatures of the cooling water and the ambient air at the cooler inlet and taking into account a correction value KoW or a correction function, the current cooling output can be estimated for each cooler. Figure 3 shows a schematic view of a simplified model for estimating the cooling output dissipated by a cooler. To determine the correction value KoW, a difference between a cooling water inlet temperature TW and an air inlet temperature TL of the cooler is formed and multiplied by the thermal conductivity WLW determined by the characteristic map KF, which is determined based on a cooling water mass flow ^̇ ^ and an air mass flow ^̇ ^ of the cooler. The following formulas can be used to estimate cooling water mass flows ^̇ ^ from the pump speed n: ∗ 2 ∗ ^ ∗ ^ ∗ ^ ^ = 60000 P Drive power (kW) p Operating pressure pump outlet (bar) Q Volume flow (dm 3 /min) ηtotal overall efficiency (-) M Torque (Nm) n Pump speed (1/min) For example, the cooling water mass flow ^̇ ^ is in a known relationship to the volume flow via the density of the cooling water. The mass flow ^̇ ^ of a cooling pump 4.1, 4.2 can be determined either from the input drive power and the generated operating pressure as in the formulas mentioned or from a linear relationship between pump speed and mass flow ^̇ ^ , which was previously determined by testing the system in question. The current mass flow ^̇ ^ is to a maximum mass flow as the current pump speed n is to a maximum pump speed. The sum of the heat outputs dissipated by the individual coolers determined in this way corresponds to the current cooling capacity of the cooling system 9. The air mass flows can be estimated using the current driving speed v, ambient temperature TU and a current fan speed, as shown in more detail in Figure 4. Figure 4 is a schematic view of a method for estimating air mass flows ^̇ ^ . The air mass flow ^̇ ^ through the coolers can be determined from a combination of simulation results SE, in particular for determining an air mass flow ^̇ ^^ through a fan 5.1, 5.2, and characteristic maps KFEW with empirical values, in particular for determining an air mass flow ^̇ ^^^ from the airstream, as well as current ambient conditions such as driving speed v and ambient temperature T U. A total air mass flow ^̇ ^^^ can then be formed as the sum of the air mass flow ^̇ ^^ through the fan 5.1, 5.2 and the air mass flow ^̇ ^^^ from the airstream. The thermal management system 1 estimates the currently dissipable heat output ^̇ ^ of the entire cooling system in an online optimizer 7 with a comparatively fast work cycle of, for example, ten milliseconds using a physical model with the current driving situation and the existing ambient conditions (driving speed v, outside temperature TU, etc.). For this purpose, the operating points for the cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2, i.e. the cooling pumps 4.1, 4.2 and the fans 5.1, 5.2, are gradually increased from a lowest operating point in the calculation. At each step, for each For each cooling component 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 it is calculated individually how much the dissipated heat output ^̇ ^ has increased as a result. In addition it is calculated how much the energy consumption of the individual cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 has increased. In this way a characteristic value can be determined for each cooling component 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 which states how much energy the achievable dissipation of heat output ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ costs. The characteristic value can be expressed, for example, in kW of dissipated thermal output ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ per kW of electrical power PP1, PP2, PL1, PL2 to be provided. Based on this characteristic value, a decision unit 10 can then decide which cooling component 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 should be increased in this step, i.e. which is the most energy-efficient solution. This is carried out until the required heat output ^̇ ^ is reached, i.e. the optimization is terminated as soon as the required heat output ^̇ ^ is reached. This determines the overall energy-optimal distribution of the control of the cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2. The control of the individual cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 then takes place again in the slow work cycle, i.e. the control found is passed on to the cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 for one second, for example. In the meantime, the fast work cycle has started again and, in the fast process, determines the control for the next slow work cycle based on the current conditions that are now valid. To ensure that the fast work cycle also reaches a solution in, for example, a maximum of 100 calculation steps, the step size for changing the operating points of the individual cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 is increased when the distance to the required heat output ^̇ ^ is greater, so that the heat output ^̇ ^ is estimated in larger steps. As soon as a smaller distance to the required heat output ^̇ ^ is reached, smaller step sizes are selected. This optimizes the calculation time. In addition to the physical calculation models for estimating the current heat output ^̇ ^ of the cooling system 9, the calculation can be corrected in certain situations using a learning process. Such situations can be, for example, constant driving situations in which the operating state of the vehicle and/or the fuel cell changes only insignificantly. Here, the controller output of the PI controller can be used to calculate a correction value for this driving situation. If several such correction values have been determined, these can be in the form of For example, load- or temperature-dependent characteristic maps are stored in the control unit memory and then used for correction for future journeys. Ageing and tolerances of the cooling components 4.1, 4.2, 5.1, 5.2 can be compensated in this way.
Daimler Truck AG Özvatan 01.12.2023 Bezugszeichenliste 1 Thermomanagement-System 2 Brennstoffzellen-Steuerung 3 Fahrzeugsteuerung 4.1, 4.2 Kühlungskomponente, Kühlungspumpe ^ 5.1, 5.2 Kühlungskomponente, Lüfter ^ 6 Wärmeleistungs-Regler ^^ 7 Online-Optimierer ^^ 8 Vorsteuerwert ^ 9 Kühlsystem ^^ 10 Entscheidungseinheit ^^ KF Kennfeld ^^ KFEW Kennfeld ^ KoW Korrekturwert ^^ ^̇^ Luftmassenstrom ^̇^^ Luftmassenstrom ^̇^^^ Luftmassenstrom ^̇^^^ Gesamt-Luftmassenstrom ^̇^ Kühlwasser-Massenstrom n Pumpendrehzahl PL1, PL2, PP1, PP2 elektrische Leistung ^̇ aktuelle Abwärmeleistung ^̇^ abführbare Wärmeleistung ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^, ^̇^^ abführbare thermische Leistung oder Wärmeleistung der Kühlungskomponente ^^ ̇ Wärmeleistungs-Sollwert SE Simulationsergebnis Ti Isttemperatur
TL Luft-Eintrittstemperatur TS Sollwert TU aktuelle Umgebungstemperatur TW Kühlwasser-Eintrittstemperatur v aktuelle Fahrgeschwindigkeit WLW Wärmeleitwert
Daimler Truck AG Özvatan December 1st, 2023 List of reference symbols 1 Thermal management system 2 Fuel cell control 3 Vehicle control 4.1, 4.2 Cooling component, cooling pump ^ 5.1, 5.2 Cooling component, fan ^ 6 Heat output controller ^^ 7 Online optimizer ^^ 8 Pre-control value ^ 9 Cooling system ^^ 10 Decision unit ^^ KF map ^^ KFEW map ^ KoW correction value ^^ ^̇ ^ Air mass flow ^̇ ^^ Air mass flow ^̇ ^^^ Air mass flow ^̇ ^^^ Total air mass flow ^̇ ^ Cooling water mass flow n Pump speed PL1, PL2, PP1, PP2 Electrical power ^̇ Current waste heat output ^̇ ^ Dissipable heat output ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ , ^̇ ^^ Dissipable thermal power or heat output of the cooling component ^ ^ ̇ Heat output setpoint SE Simulation result Ti Actual temperature TL air inlet temperature TS setpoint TU current ambient temperature TW cooling water inlet temperature v current driving speed WLW thermal conductivity