Dr.-Ing。燃料电池系统模拟和控制组负责人 Sönke Gössling 解释说：“燃料电池的计算机模型非常复杂，因此我们可以调整影响其性能的许多变量，看看哪些变化可以提高性能。然而，这些只是理论上的，因此测试台使我们能够看到现实世界参数的变化如何影响性能。我们很快意识到每秒速率的数据捕获并没有为我们提供所需的精细细节。”
“我们现在使用三个 Spectrum 数字化仪，将我们的数据速率捕获显着提高到每秒 3 个兆样本，并同时拥有 20 个数据通道。这使我们能够以令人难以置信的细节水平分析动态阶跃变化以及分析叠加的高频。卡之间的同步以及与测试台环境的连接是直观的，没有复杂性。卡片的性能和质量是一流的，从第一天起它们就完美运行。”
通过测量，可以深入了解燃料电池内部的过程。他们回答了这些过程如何与燃料电池内的动态分布的问题。例如，这对于避免动态运行中的局部供应不足或以集中方式优化运行条件至关重要。如果可以用数据验证计算机模型，则模型预测的可靠性通常会增加。因此，开发和优化过程可以越来越多地以虚拟方式进行，这有望带来重大的成本和时间优势。Dr.-Ing。Gössling 说：“用真实世界的结果验证预测是科学方法的重要组成部分，它将真正帮助我们改进燃料电池设计，以实现我们大幅降低燃料电池成本的目标，
开发的核心是沿燃料电池阴极路径的所有组件的正确动态映射。在这些模型的基础上，开发了一个预测控制模型，该模型控制压缩机、节气门以及燃料电池负载之间的相互作用。这用于优化燃料电池的整体运行，以提高效率，同时保持相同的使用寿命。
通过将基于模型的控制方法与定制的燃料电池动态模型(包括外围设备)结合使用，可以最佳地发挥其优势。一方面，可以选择燃料电池的工作点尽可能节能;另一方面，它的运行参数依赖策略可以扩大其运行范围，从而避免不希望的使用寿命缩短。
氢燃料电池技术
燃料是氢气，在催化剂(通常是铂)的帮助下与空气中的氧气发生反应。这种反应产生电能，利用热量和水蒸气的副产品为车辆或其他设备提供动力。在将燃料中的化学能转化为电能方面，燃料电池比基于燃烧的技术更有效。此外，氢气可以通过可再生电力电解生产，因此可以成为无碳排放能源转型的一部分
氢气被供给到燃料电池的阳极，而空气被供给到阴极。阳极的催化剂将氢原子分离成质子和电子，它们通过不同的路径到达阴极。电子通过外部电路，产生电流。质子通过电解质迁移到阴极，在那里它们与氧和电子结合产生水和热
燃料电池设计的变量
关键的决定是选择燃料电池的尺寸以获得最佳输出。更大的电池提供更多的功率输出，因为有更大的催化剂表面积，但这会增加重量和成本，尤其是铂作为典型的催化剂。调整燃料电池堆中电极之间的间距并改善通过电池的气体流量可以改善催化反应，从而改善性能而不是增加尺寸。另一个需要优化的因素是将废水蒸汽移出电池，以防止它堵塞催化表面。还必须有效地从电池中去除热量的其他废物，以防止过热。
耐用性
测试台可以研究真实世界的操作条件，这些条件会随着时间的推移影响燃料电池的性能。这些包括由启动和停止引起的负载条件变化，以及应对车辆运行中的极端温度和湿度。这些会随着时间的推移对燃料电池系统材料的机械稳定性造成压力。这很重要，因为燃料电池应用需要较长的使用寿命。例如，美国能源部将燃料电池系统在实际运行条件下的最终目标设定为：轻型车辆为 8.000 小时，重型卡车为 30.000 小时，分布式电源系统为 80.000 小时。
