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公開番号2025035258
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-13
出願番号2023142185
出願日2023-09-01
発明の名称水素製造システム、及び、水素製造システムの制御方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人信友国際特許事務所
主分類C25B 15/023 20210101AFI20250306BHJP(電気分解または電気泳動方法;そのための装置)
要約【課題】水電解セルの異常検知と、検知した異常の判別が可能な水電解システムを提供する。
【解決手段】水電解セルを備える水電解システムと、水電解システムの異常モードを判別する異常判別システムとを備える水素製造システムを構成する。異常判別システムは、水電解セルの温度、水供給量、電流、及び、電圧の少なくとも1つ以上の時間変化のデータを取得するデータ取得部を備える。また、異常判別システムは、データ取得部が取得したデータを基に、水電解セルの異常を検知する異常検知部と、異常が発生した水電解セルの異常モードを判別する異常モード判別部とを備える。異常モード判別部は、複数の異常モードにおける電流又は電圧の挙動を学習させて得られた機械学習モデルと、データ取得部が取得したデータとから異常モードを判別する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
水電解セルを備える水電解システムと、前記水電解システムの異常モードを判別する異常判別システムとを備える水素製造システムであって、
前記異常判別システムは、
前記水電解セルの温度、水供給量、電流、及び、電圧の少なくとも１つ以上の時間変化のデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記データを基に、前記水電解セルの異常を検知する異常検知部と、
異常が発生した前記水電解セルの前記異常モードを判別する異常モード判別部と、を備え、
前記異常モード判別部は、複数の前記異常モードにおける電流又は電圧の挙動を学習させて得られた機械学習モデルと、前記データ取得部が取得したデータとから前記異常モードを判別する
水素製造システム。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記異常モード判別部は、泡の発生、水枯れ、電極剥がれ、水供給停止、及び、温調異常から選ばれる少なくとも１以上の前記異常モードを判別する
請求項１に記載の水素製造システム。
【請求項３】
前記異常判別システムは、前記データ取得部が取得したデータの特徴量を抽出する特徴量生成部を有し、
前記特徴量生成部は、前記データの時間変化時のグラフ形状、任意の範囲における回帰直線の勾配、回帰直線からの解離を示す残差平方和、および、最大最小値の差分の少なくともいずれか一つ以上を用いて前記特徴量を生成する
請求項１に記載の水素製造システム。
【請求項４】
前記水素製造システムは、直列に連結した前記水電解セルが複数並列した多直多並列のスタック群を有し、
前記検知部は、前記スタック群から異常が発生した前記水電解セルを含む直列ラインを特定する
請求項１に記載の水素製造システム。
【請求項５】
前記検知部は、並列したスタック群間の電圧挙動の差分から、異常が発生した前記水電解セルを含む直列ラインを特定する
請求項４に記載の水素製造システム。
【請求項６】
前記検知部は、並列したスタック群間の電流挙動の差分から、異常が発生した前記水電解セルを含む直列ラインを特定する
請求項４に記載の水素製造システム。
【請求項７】
前記水素製造システムは、直列に連結した前記水電解セルが複数並列した多直多並列のスタック群を有し、
少なくとも１つ以上の前記水電解セルが直列したスタック群の電圧または電流を計測する計測機器を備える
請求項１に記載の水素製造システム。
【請求項８】
前記異常判別システムは、異常が発生した前記水電解セルの寿命予測モデルを生成作成する寿命予測モデル生成部を備える
請求項１に記載の水素製造システム。
【請求項９】
水電解セルを備える水電解システムと、前記水電解システムの異常モードを判別する異常判別システムとを備える水素製造システムの制御方法であって、
前記水電解セルの温度、水供給量、電流、及び、電圧の少なくとも１つ以上の時間変化のデータを取得し、
取得した前記データを基に、前記水電解セルの異常を検知し、
複数の前記異常モードにおける電流又は電圧の挙動を学習させて得られた機械学習モデルと、取得した前記データとから、異常が発生した前記水電解セルの異常モードを判別する
水素製造システムの制御方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、水素製造システム、及び、水素製造システムの制御方法に係わる。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
水素製造システムは、多数の水電解スタックが多直列や多直多並列で接続されている。このような水素製造システムは、連結してシステム化した水電解セルの個々に電圧計が設置される。そして、水素製造システムは、各水電解セルが個別に管理され異常検知される。
しかし、水素製造システムが大規模になった場合、水電解セルのスタック数も膨大になり、水電解セルの個々に電圧計を設置するとメンテナンスを含む設置コストが増大する。
水素製造システムのメンテナンスコストの低減方法として、機械学習モデルを用いる方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法では、事前に学習した機械学習モデルを用いて、異常予測結果を生成する。そして、生成した異常予測結果を基にメンテナンス計画を作成し、水素製造システムを運用する。また、この手法は、計測した水電解セルの状態と、水電解セルの劣化状態との関係を事前に学習して機械学習モデルを作成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２００２／０７５７６７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の機械学習モデルを用いた異常予測結果では、水電解セルの寿命を予測することができる。しかしながら、上述の手法では、実際に水素製造システムで検知された異常が、どのような異常モード（異常の種類）なのか判別できない。例えば、検知した異常が、水素製造システムをすぐに停止すべき異常なのか、または、緊急停止の必要がない水電解セルが徐々に劣化するような異常なのかの判別ができない。このため、検知した異常に対しる適切な制御が難しい。
従って、水電解セルの異常検知と、検知した異常モード判別が可能な水電解システムが求められている。
【０００５】
上述した問題の解決のため、本発明においては、水電解セルの異常検知と、検知した異常の判別が可能な水電解システム、及び、水電解システムの制御方法を提供する。
【０００６】
また、本発明の上記の目的及びその他の目的と本発明の新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らかにする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の水素製造システムは、水電解セルを備える水電解システムと、水電解システムの異常モードを判別する異常判別システムとを備える。異常判別システムは、水電解セルの温度、水供給量、電流、及び、電圧の少なくとも１つ以上の時間変化のデータを取得するデータ取得部を備える。また、異常判別システムは、データ取得部が取得したデータを基に、水電解セルの異常を検知する異常検知部と、異常が発生した水電解セルの異常モードを判別する異常モード判別部とを備える。異常モード判別部は、複数の異常モードにおける電流又は電圧の挙動を学習させて得られた機械学習モデルと、データ取得部が取得したデータとから異常モードを判別する。
【０００８】
また、本発明の水素製造システムの制御方法は、水電解セルを備える水電解システムと、水電解システムの異常モードを判別する異常判別システムとを備える水素製造システムの制御方法である。水電解セルの温度、水供給量、電流、及び、電圧の少なくとも１つ以上の時間変化のデータを取得し、取得したデータを基に、水電解セルの異常を検知する。複数の異常モードにおける電流又は電圧の挙動を学習させて得られた機械学習モデルと、取得したデータとから、異常が発生した水電解セルの異常モードを判別する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、水電解セルの異常検知と、検知した異常モードの判別が可能な水電解システム、及び、水電解システムの制御方法を提供することができる。
【００１０】
なお、上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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