Thesis
Optimización de producción de hidrógeno verde a través de control MPC

dc.contributor.correferenteCedeño Nieto, Ángel Leonel
dc.contributor.correferenteSilva Jiménez, César Armando
dc.contributor.departmentDepartamento de Electrónica
dc.contributor.guiaAguero Vásquez, Juan Carlos
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorFernández Vilches, Gustavo Javier
dc.date.accessioned2025-08-12T14:33:52Z
dc.date.available2025-08-12T14:33:52Z
dc.date.issued2025-08
dc.description.abstractEste trabajo propone un esquema de control basado en modelos que utiliza programación lineal para una planta de hidrógeno verde con almacenamiento en baterías. El objetivo de control es maximizar la producción de hidrógeno ajustando la carga o descarga de un banco de baterías. El algoritmo de control se alimenta con información sobre la producción solar y el estado de las baterías durante una semana para determinar la cantidad óptima de energía a almacenar en las baterías con el fin de maximizar la producción horaria de $H_2$. Las simulaciones se realizan con diferentes valores de horizonte de predicción y utilizando diferentes algoritmos de resolución. Los resultados indican que el uso de un horizonte de predicción más largo favorece la robustez del banco de baterías ante posibles escenarios no programados y la elección de un algoritmo de resolución está sujeta a varios factores, incluido el uso de la memoria de la computadora y el estrés de carga y descarga de la batería.es
dc.description.abstract This work proposes a model-based control scheme using linear programming for a green hydrogen plant with battery storage. The control objective is to maximize hydrogen production by adjusting the charging or discharging of a battery bank. The control algorithm is fed with information about solar production and battery status for a week to determine the optimal amount of energy to store in the batteries in order to maximize hourly $H_2$ production. Simulations are performed with different prediction horizon values and using different resolution algorithms. The results indicate that using a longer prediction horizon favors the robustness of the battery bank against possible unscheduled scenarios and the choice of a resolution algorithm is subject to several factors including computer memory usage and battery charge/discharge stress.en
dc.description.programIngeniería Civil Electrónica
dc.format.extent71 páginas
dc.identifier.barcode3560900288231
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/76006
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectHidrógeno verde
dc.subjectGreen Hydrogen
dc.subjectBettery Energy Storage System (BESS)
dc.subjectModel Predictive Control (MPC)
dc.subjectPlataforma MATLAB
dc.subject.ods7 Energía asequible y no contaminante
dc.subject.ods9 Industria, innovación e infraestructura
dc.subject.ods13 Acción por el clima
dc.titleOptimización de producción de hidrógeno verde a través de control MPC
dspace.entity.typeTesis

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