GO-PEM. Gestión óptima mediante controladores avanzados de pilas de combustible tipo PEM para aplicaciones móviles y estáticas

Hipersectores

Áreas de investigación

Fecha Inicio:  01/01/2012

Fecha Fin:  31/12/2014

Referencia:  ENE2011-25900

Entidad financiadora:  Ministerio de Ciencia e Innovación

Participantes ai2:  Blasco Ferragud, Francesc Xavier

Pilas de combustible sostenibles

El hidrógeno como vector energético y la tecnología de pilas de combustible se vislumbra como la alternativa más prometedora a medio plazo para conseguir un sistema energético sostenible y limpio. Para alcanzar este objetivo quedan diversas barreras científicas y tecnológicas que superar. El presente proyecto pretende contribuir al avance de esta tecnología desarrollando un dispositivo de gestión óptima y control avanzado de pilas de combustible de tipo “Proton Exchange Membrane”(PEM) adaptable a distintos tipos aplicaciones, tanto móviles como estáticas.

Para conseguir este objetivo principal es necesario realizar tanto avances científicos como tecnológicos. El primer paso para garantizar el éxito en el objetivo planteado es el de conseguir modelos adecuados, tanto para simulación de los subprocesos, como para el ajuste y/o inclusión en los controladores avanzados que gestionen estos procesos. En cualquier aplicación de control de un proceso es clave el modelo dinámico que se desarrolle, más, si cabe, en aquellos casos en que el proceso es multivariable y nolineal, como es el caso de las pilas tipo PEM. En esta línea, se pretende investigar en la consecución de modelos dinámicos nolineales por distintas técnicas comparando los resultados obtenidos, de manera que se pueda establecer la metodología más adecuada para este proceso.

Entre las metodologías que se pretenden investigar se encuentran los modelos dinámicos basados en PLS (Partial Least Squares) y modelos nolineales robustos ajustados con técnicas evolutivas multiobjetivo (MOEA). Para su implementación en un controlador predictivo, además de los modelos mencionados se pretende investigar en predictores como FLAP (Fuzzy Large Ahead Prediction).

Con la consecución de estos modelos, el siguiente paso es establecer correctamente las especificaciones de diseño para los controladores, lo cual requiere un estudio de los distintos tipos de aplicaciones y la correcta evaluación de los requerimientos y restricciones. Los tipos de aplicaciones que se quieren estudiar son, principalmente, aplicaciones móviles, en particular, las aplicaciones de transporte (automóviles, trenes, barcos, etc.) y aplicaciones estáticas como aplicaciones residenciales, generación distribuida, etc.

El paso científico final lo constituye el desarrollo de los controladores avanzados y los algoritmos de gestión óptimos para todos los subprocesos de la pila y de los trasvases de energía entre los elementos que la acompañen en la aplicación. Las técnicas que se van a investigar serán, principalmente, el control predictivo basado en modelos, adaptados al tipo de modelo o predictor que se desarrolle: Latent Variable Model Predictive Control (LV-MPC), uso de FLAP en MPC y el ajuste de MPC mediante técnicas de optimización multiobjetivo.

La investigación en optimización multiobjetivo aplicada a todas las fases del desarrollo (diseño de modelos, ajuste de controladores, optimización de los procesos, etc.) constituye el elemento que permitirá acercar la solución final a las preferencias del diseñador.

El paso tecnológico final es el de trasladar estos algoritmos a una plataforma empotrada con formato industrial que pueda incorporarse en sistemas comerciales.


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