Modelado y control de sistemas de generación de hidrógeno verde
Este Trabajo Fin de Máster desarrolla y simula un sistema de gestión energética (EMS) de tipo heurístico para una microrred híbrida compuesta por generación fotovoltaica, almacenamiento en baterías y un sistema de hidrógeno (electrolizador, compresor, doble tanque y pila de combustible). El objetivo...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/181110 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/181110 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas de generación Hidrógeno verde Gestión energética |
| Sumario: | Este Trabajo Fin de Máster desarrolla y simula un sistema de gestión energética (EMS) de tipo heurístico para una microrred híbrida compuesta por generación fotovoltaica, almacenamiento en baterías y un sistema de hidrógeno (electrolizador, compresor, doble tanque y pila de combustible). El objetivo principal es diseñar e implementar estrategias de control que permitan operar la microrred de forma eficiente, segura y económicamente viable, maximizando el autoconsumo renovable y minimizando el coste de operación en distintos escenarios de precio eléctrico. El trabajo se estructura en dos casos principales. En el primero, se parte de una microrred base incluida en la librería Simugrid, que evoluciona incorporando progresivamente criterios económicos y lógicas predictivas simples. En el segundo caso, se amplía la complejidad del sistema añadiendo nuevos componentes personalizados (compresor, tanque de alta presión, demanda externa de hidrógeno), lo que permite analizar tanto aspectos técnicos (límites de presión, control de flujos) como decisiones económicas entre producción local y suministro externo de hidrógeno. Los resultados muestran que un EMS basado en reglas bien diseñado puede adaptarse a configuraciones complejas y lograr una operación técnicamente robusta con mejoras económicas significativas. Las simulaciones se han llevado a cabo en el entorno MATLAB/Simulink, utilizando como base la arquitectura modular de Simugrid y desarrollando bloques específicos para los nuevos elementos. Finalmente, se proponen líneas de mejora que incluyen la migración a control predictivo, simulaciones ampliadas en el tiempo y una posible implementación en tiempo real. |
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