Sistemas de control de estructura variable para generación híbrida basada en pilas de combustible y módulos de almacenamiento no convencionales

• Autores: Anderson Azzano, Jorge Luis
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Puleston, Pablo Federico; Moré, Jerónimo José; De Angelo, Cristian; Aguirre, Miguel Pablo; Sánchez Peña, Ricardo
• Materia: Ingeniería; Pilas de Combustible de Hidrógeno; Energías Renovables; Control por Modos Deslizantes; Control Automático Avanzado
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El incremento de los desafíos energéticos y la creciente preocupación por el deterioro ambiental han suscitado una migración global hacia las energías renovables. De manera progresiva, el mundo se está encaminando hacia una generación de energía más sostenible, desarrollando e integrando cada vez más fuentes alternativas a la matriz energética. Sin embargo, a pesar de los importantes avances conseguidos hasta el momento, la investigación y el desarrollo continuo de estas tecnologías emergentes siguen en pleno auge, en búsqueda de nuevas soluciones para los numerosos desafíos que tenemos por delante. En esta migración global hacia las energías alternativas, los sistemas de generación de energía híbridos basados en pilas de combustible de hidrógeno han atraído considerables inversiones a lo largo de todo el mundo para la producción de energía eléctrica. Este creciente interés en el hidrógeno y las pilas de combustible se fundamenta en su potencial para ser una fuente de energía limpia, móvil y sostenible cuando se combinan con otras fuentes alternativas. Su capacidad para reducir la dependencia del mundo en los combustibles fósiles y mitigar las emisiones contaminantes en sectores difíciles de descarbonizar ha hecho pensar que una economía basada en hidrógeno es posible. En este sentido, la combinación de pilas de combustible con sistemas de almacenamiento no convencionales, como supercapacitores y/o baterías de litio, para su integración en sistemas de generación híbridos ha demostrado ser altamente prometedora. Sin embargo, esta estructura presenta también importantes desafíos para el desarrollo de sistemas de control eficientes y seguros. Las características del sistema altamente no lineales, sumado a su elevado nivel de perturbaciones e incertidumbres, requieren el diseño de controladores robustos que permitan mantener un buen desempeño en todas las regiones de funcionamiento del sistema. De esta manera, a lo largo de la presente tesis nos dedicaremos al estudio y desarrollo de sistemas de control avanzados para hacer frente a estos nuevos desafíos. En particular, las estrategias de control por modos deslizantes han demostrado ser una potente técnica para el desarrollo de controladores robustos en entornos con mucha variabilidad. Sin embargo, esta metodología de control posee algunas desventajas que tendremos que sortear para lograr maximizar la eficiencia de los sistemas a base de hidrógeno. Es así que, como contribución en esta área de investigación, se realizarán aportes concretos que permitan mejorar estas estructuras de control avanzadas por medio de estrategias de adaptación de ganancias, para su aplicación en módulos de potencia renovables. Para llevar a cabo este estudio, comenzaremos la investigación desde el análisis inicial de las condiciones teóricas que aseguran el correcto funcionamiento de las propuestas realizadas hasta finalizar en su validación experimental en una plataforma a escala del sistema bajo estudio.
The increase in energy challenges and the growing concern about environmental deterioration have sparked a global migration towards renewable energies. Gradually, the world is moving towards more sustainable energy generation, developing and integrating alternative sources into the energy matrix. Despite the significant progress made so far, ongoing research and development of these emerging technologies are still in full swing, seeking new solutions for the numerous challenges we face. In this global migration towards alternative energies, hydrogen fuel cell-based hybrid power generation systems have attracted considerable investments worldwide for electricity production. This growing interest in hydrogen and fuel cells is based on their potential to be a clean, mobile, and sustainable energy source when combined with other alternatives. Their ability to reduce the world's dependence on fossil fuels and mitigate polluting emissions in hard-to-decarbonize sectors has led to the belief that a hydrogen-based economy is feasible. In this regard, the combination of fuel cells with unconventional energy storage systems, such as supercapacitors and/or lithium batteries, for integration into hybrid generation systems, has proven to be highly promising. However, this structure also presents significant challenges for the development of efficient and safe control systems. The highly nonlinear nature of these systems, combined with their high level of disturbances and uncertainties, requires the design of robust controllers to ensure good performance across all operating regions of the system. Therefore, throughout this thesis, we will focus on the study and development of advanced control systems to address these new challenges. In particular, sliding mode control strategies have proven to be a powerful technique for developing robust controllers in environments with high variability, such as systems involving fuel cells. However, this control methodology also has some disadvantages that we will need to overcome to maximize the efficiency of hydrogen-based systems and maintain the desired robustness characteristics. As such, as a contribution in this research area, specific contributions will be made to improve these advanced control structures through gain adaptation strategies, for their application in renewable power modules. To carry out this study, we will begin with the initial analysis of the theoretical conditions ensuring the correct functioning of the proposed approaches, and conclude with their experimental validation on a scaled platform of the system under study.
Doctor en Ingeniería
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ingeniería