Data from dynamic wind profile long-term operation of alkaline and PEM water electrolysis with extraction of performance data in Python

We created a semi-synthetic wind profile from wind turbine data and converted it to current and potential profiles for PEM and alkaline water electrolysis cells with a maximum power output of 40 and 4 W respectively. Then we conducted dynamic electrolysis with these profiles for up to 961 h with PEMWE and AWE single cells. The data obtained from the dynamic operation are included in the dataset. We applied two analysis methods to our datasets in Python to extract performance data from the electrolysis cells like I-V-curves, current density dependent cell voltage changes and resistances. The Python code is also part of the dataset.

我们基于风力涡轮机数据构建了半合成风力剖面，并将其转换为质子交换膜（PEM）水电解槽与碱性水电解槽的电流及电势剖面，两类电解槽的最大输出功率分别为40W与4W。随后，我们使用上述剖面分别对质子交换膜水电解槽（PEMWE）与碱性水电解（AWE）单池开展了最长达961小时的动态电解实验。本数据集包含该动态运行实验中获取的全部实验数据。我们使用Python语言为该数据集应用了两种分析方法，以提取水电解槽的性能数据，包括电流-电压（I-V）曲线、随电流密度变化的槽电压及内阻等。本次实验所用的Python代码同样为本数据集的组成部分。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含基于半合成风电数据生成的动态电流和电压曲线，应用于质子交换膜（PEM）和碱性（AWE）水电解槽的长期操作实验数据，持续时间长达961小时。数据集提供了详细的性能数据，如I-V曲线、电阻和电压变化，并附带用于数据提取和分析的Python代码，适用于化学和工程领域的研究。