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Resumen de Temperature control for a PEM electrolyser powered by a renewable source

Juliana Sobral Barros de Queiroz, Bismark Claure Torrico, Fabrício González Nogueira, Carlos Bordóns Alba, Miguel Angel Ridao Carlini

  • español

    Este artículo aborda el desarrollo y la aplicación de un controlador basado en modelo para un electrolizador PEM (Membrana de Intercambio de Protones). El objetivo principal es optimizar el control de temperatura, buscando una mayor eficiencia en la producción de hidrógeno y una vida útil mas prolongada del sistema. Estos dos beneficios se ven comprometidos cuando el electrolizador se somete a altas temperaturas que superan su temperatura nominal. Esto puede ocurrir cuando el sistema es alimentado por fuentes renovables, ya que debido a la variabilidad e intermitencia de su generación, pueden operar con altas densidades de corriente eléctrica. El controlador propuesto emplea junto con el MPC (Control Predictivo Basado en Modelo)un modelo de perturbación para promover el desacoplamiento en el tratamiento de las perturbaciones e introducir un grado de libertad adicional en la estrategia de control. Los resultados de la simulación demuestran el rendimiento robusto del controlador en el manejo de las no linealidades del sistema, asegurando que la temperatura del electrolizador se mantenga en un nivel seguro para la preservación del sistema.

  • English

    This article addresses developing and applying a model-based controller for a PEM (Proton Exchange Membrane) electrolyser. The primary objective is to optimise temperature control, aiming for greater efficiency in hydrogen production and extended system lifespan. These two benefits are compromised when the electrolyser is subject to high temperatures exceeding its nominal temperature. Such conditions can occur when the system is powered by renewable sources, which can operate at high current densities due to their variability and intermittency. The proposed controller employs an MPC (Model Predictive Control) combined with a disturbance model to promote decoupling in handling disturbances and introduce an additional degree of freedom to the control strategy. Simulation results demonstrate the robust performance of the controller in managing system nonlinearities, ensuring desired reference tracking for the process.


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