Reconfiguración de paneles fotovoltaicos para reducción del consumo de hidrógeno en las celdas de combustible de sistemas híbridos

La generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la auto...

Full description

Autores:
González-Montoya, Daniel
Ramos-Paja, Carlos A.
Bolaños-Martínez, Freddy
Ramírez-Quiroz, Fabio
Camarillo-Peñaranda, Juan R.
Trejos-Grisales, Adriana
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1017
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/692
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1017
Palabra clave:
Celda de combustible
reconfiguración sistemas fotovoltaicos
generación híbrida
aprendizaje incremental basado en población
fuel cell
reconfiguration of photovoltaic systems
hybrid generation
populationbased incremental learning
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
Description
Summary:La generación eléctrica híbrida combina las ventajas de las celdas de combustible con sistemas de generación difíciles de predecir, como los fotovoltaicos y eólicos. El principal objetivo en este tipo de sistemas híbridos es minimizar el consumo de hidrógeno reduciendo costos e incrementando la autonomía del sistema. Este articulo propone un algoritmo de optimización, conocido como algoritmo de aprendizaje incremental basado en población, el cual tienen como objetivo maximizar la potencia producida por un generador fotovoltaico. Esta maximización reduce el consumo de hidrógeno combustible del sistema basado en hidrógeno. Adicionalmente, la velocidad de convergencia del algoritmo permite la computación en tiempo real de la mejor configuración para el sistema fotovoltaico, permitiendo una optimización dinámica del consumo de hidrógeno de la celda de combustible. Finalmente, se presenta una validación experimental del sistema considerando 6 paneles fotovoltaicos y una celda de combustible NEXA de 1.2 KW. Esta validación, demuestra la efectividad del algoritmo propuesto para la reducción del consumo de hidrógeno en este tipo de sistemas híbridos.