Sistemas de Cogeneración basados en pilas de combustible tipo PEM. modelado y optimización orientada a la maximización de la eficiencia energética.

Abstract

En esta Tesis Doctoral se han implementado varios modelos de Pila de Combustible de Membrana de Intercambio Protónico (PEMFC) orientados a su utilización para el desarrollo de estrategias de optimización. en el ámbito de la Cogeneración Con objeto de identificar las posibles técnicas de modelado existentes, se ha realizado una revisión del actual estado de la técnica de modelado sobre estos dispositivos de conversión electroquímica. Como consecuencia de este estudio preliminar, se han identificado como técnicas óptimas, aquellas basadas en Redes Neuronales Artificiales y el Método de Elementos Finitos. En este contexto, inicialmente, se ha desarrollado un modelo de PEMFC mediante una Red Autorregresiva no lineal con Entradas Exógenas (NARX) y retroalimentación de las salidas, basada en el Perceptrón Multicapa (MLP), que permite emular el comportamiento estático y dinámico de la PEMFC, y estudiar los efectos que tiene la temperatura de funcionamiento sobre la eficiencia energética del sistema. Posteriormente, con objeto de dotar al modelo de mayor flexibilidad respecto a su aplicación en estrategias de control y optimización, se ha desarrollado un segundo modelo, mediante el acoplamiento de un modelo termodinámico, desarrollado en un entorno de software multifísico, con la topología de red mencionada con anterioridad. Adicionalmente, se ha optimizado este modelo implementado, mediante una combinación de Tablas de Búsqueda y algoritmos de interpolación en 3 dimensiones basados en funciones polinómicas de Hermite, posibilitando la ejecución del modelo en aplicaciones de control en tiempo real. Todos los resultados de simulación, han sido validados mediante ensayos de laboratorio con un sistema real de cogeneración basado en PEMFC. Como resultado de este Trabajo de Investigación, se ha obtenido un modelo de PEMFC que permite obtener y predecir el punto de funcionamiento óptimo de este dispositivo en función de la gestión del sistema de refrigeración y la demanda energética.