Sistema híbrido para la predicción del funcionamiento de una celda de combustible basada en hidrógeno, empleada en el almacenamiento de energía

• Juan Aurelio Montero-Sousa ^[1] ; Esteban Jove ^[1] ; Jose-Luis Casteleiro-Roca ^[1] ; Héctor Quintián ^[1] ; José Luis Calvo-Rolle ^[1] ; Héctor Aláiz-Moretón ^[2] ; Tomás González-Ayuso ^[3]
  1. [1] Universidade da Coruña

     Universidade da Coruña

     A Coruña, España

     
  2. [2] Universidad de León

     Universidad de León

     León, España

     
  3. [3] Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas

     Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas

     Madrid, España

     

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• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo-Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 200-210
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Hybrid model implementation for the performance prediction of a fuel cell based on hydrogen, employed in energy storage
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• Resumen
  • español

    En la actualidad, en gran medida debido al auge del vehículo eléctrico, los sistemas de almacenamiento energético son cada vez una necesidad mayor siendo tanto las baterías eléctricas como las pilas de combustible, las dos tecnologías en mayor desarrollo en los últimos años. Sin embargo, no es suficiente sólo desarrollar sistemas de almacenamiento de energía, sino que es indispensable maximizar la eficiencia de los mismos, para garantizar el máximo aprovechamiento de la energía almacenada. Para alcanzar dicho objetivo, uno de los aspectos más relevantes es el poder predecir con suficiente exactitud y antelación tanto la generación como el consumo energético que se haría sobre el dispositivo de almacenamiento. Es por ello, que la presente investigación se centra en el desarrollo de un sistema híbrido de modelado de una celda de combustible mediante técnicas de aprendizaje no supervisado para agrupamientos, combinadas con técnicas de regresión para modelado. Finalmente, los modelos generados con conjunto de datos real proveniente de un sistema de generación y almacenamiento de energía mediante una celda de hidrógeno, son validados obteniendo resultados altamente satisfactorios.

  • English

    Currently, largely due to the rise of the electric vehicle, energy storage systems are becoming agreater need, being both electric batteries and fuel cells, the two most developed technologies in recent years. However, it is not enough just to develop energy storage system, but it is essential to maximize the efficiency of them, in order to take the maximum advantage of the stored energy. To reach this goal, one of the most relevant aspects is to predict with enough accuracy and in advance both the generation and consumption of energy that will be made on the storage device. For this reason, the present research focuses on the development of a hybrid system for modeling a fuel cell using unsupervised learning techniques for clustering combined with regression techniques for modeling. Finally, the models generated on a real dataset, coming from an experimental real generation and storage system of energy by means of a hydrogen cell, are validated obtaining highly satisfactory results.