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
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Universidade da Coruña
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Universidad de León
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3
Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas
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Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas
Madrid, España
- Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
- Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
- María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
- Óscar Fontenla Romero (coord.)
- Esteban Jove Pérez (coord.)
- Alberto José Leira Rejas (coord.)
- José Antonio López Vázquez (coord.)
- Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
- María Carmen Meizoso López (coord.)
- Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
- Andrés José Piñón Pazos (coord.)
- Héctor Quintián Pardo (coord.)
- Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
- Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
- Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)
Publisher: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 978-84-9749-716-9
Year of publication: 2019
Pages: 200-210
Congress: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)
Type: Conference paper
Sustainable development goals
Abstract
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.