Plug Power acelera el desarrollo de sistemas de control de pilas de combustible

"No tenemos tiempo para investigar nuestros algoritmos con C o C++. Por suerte, MATLAB nos permite probar ideas con unas pocas líneas de código. Nos ahorra mucho tiempo, y nos ayuda a avanzar en nuestro objetivo de crear un sistema de energía in situ comercialmente viable".

El reto

Acortar plazos de comercialización y reducir costes operativos de desarrollo de sistemas de control de pilas de combustible

La solución

Utilizar herramientas de MathWorks para modelar sistemas y probar rápidamente nuevos algoritmos mediante simulación

Los resultados

  • Menor tiempo de desarrollo
  • Mayor eficiencia en los procesos
  • Menos gastos operativos
Sistema de pila de combustible de Plug Power.

Con el objetivo de generar energía de vanguardia, Plug Power Inc. diseña y desarrolla sistemas de energía in situ basados en pilas de combustible. Utilizan herramientas de MathWorks para mejorar el rendimiento de productos, reducir costes y perfeccionar procesos de fabricación e integración.

"Estos sistemas deben ser fiables y eficientes", explica Rebecca Dinan, ingeniera de sistemas de control de Plug Power. "Lo logramos utilizando herramientas de MathWorks para desarrollar y simular rápidamente nuestros algoritmos de control antes de probarlos en un sistema".

El reto

Para crear un producto fiable y rentable al tiempo que acorta los plazos de comercialización, Plug Power debe modelar los sistemas de pila de combustible con precisión y probar rápidamente algoritmos nuevos o mejorados antes de implementarlos en hardware.

Para que el rendimiento sea óptimo, el módulo de generación de energía, las pilas de combustible y el módulo de procesamiento de reformado se ejecutan dentro de rangos de temperatura estrictos, lo que supone desafíos de diseño de control adicionales. Como explica Dinan, "un cambio en la demanda de energía eléctrica provoca una enorme perturbación en el sistema; tenemos que automatizar el control de todo el sistema".

Estos algoritmos de control automatizado deben ofrecer el mismo nivel de rendimiento con menos entradas, para permitir a la empresa reducir costes disminuyendo el número de sensores del sistema de control.

La solución

Plug Power utiliza MATLAB y Simulink para desarrollar y probar algoritmos, simular componentes y sistemas, y agilizar el proceso de desarrollo desde la idea hasta la implementación.

En un proyecto reciente, Dinan desarrolló un algoritmo de control para mantener constante la temperatura del catalizador manipulando un ventilador de aire. Primero, accionó el ventilador manualmente en el laboratorio para determinar cómo afecta a la temperatura en el mundo real.

Luego, utilizó MATLAB para analizar los datos y realizar la identificación del sistema. "Introduje los datos y utilicé MATLAB para determinar todos los parámetros de la función de transferencia de lazo abierto, ganancia, retardo de tiempo y constante de tiempo", agrega Dinan.

Sirviéndose de estos parámetros, desarrolló rápidamente un modelo que incorpora un controlador proporcional integral derivativo (PID) en Simulink. "Se asigna un valor de consigna al controlador PID, que a su vez utiliza el ventilador para regular la temperatura hasta el valor indicado; similar al control de crucero de un automóvil", explica Dinan. "Para ello, utilicé un bloque PID en Simulink. Es simple y fácil de usar".

Cuando la dinámica del sistema requiere una estrategia más compleja, Dinan ajusta un controlador predictivo basado en modelo con Control System Toolbox y Deep Learning Toolbox.

Deep Learning Toolbox también permitió crear un modelo que predice la demanda de energía exigida al sistema de pila de combustible. El modelo se basa en un gran volumen de datos históricos de carga eléctrica.

"Deep Learning Toolbox nos permitió acelerar el análisis de datos, la creación de modelos y la validación", afirma Dinan.

Luego, con una sola línea de código de MATLAB, Dinan creó gráficas tridimensionales para analizar diversos aspectos del sistema, como la relación señal-ruido.

Después de realizar ajustes en los controles, Dinan envió los algoritmos previamente probados al equipo de ingeniería de software integrado para que pudieran implementarlos fácilmente.

Una interfaz gráfica desarrollada con MATLAB permitirá a Plug Power acelerar aún más el desarrollo del sistema de control simulando cómo la posición del ventilador afecta al sistema.

Otro grupo de Plug Power está acelerando el diseño de control empleando Simulink para crear un modelo completo de un sistema de pila de combustible de próxima generación. Actualmente están validando los modelos del sistema de Simulink con el sistema físico.

Los resultados

  • Menor tiempo de desarrollo. Utilizando herramientas de MathWorks, Plug Power redujo el tiempo de desarrollo de algoritmos en semanas. "Con MATLAB, pude desarrollar un algoritmo de reconocimiento de patrones y obtener los resultados deseados en menos de una semana. En C++, habría llevado más de un mes codificar toda la matemática matricial para lograr lo mismo", dice Dinan.

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  • Mayor eficiencia en los procesos. Las herramientas de MathWorks permiten diseñar y validar algoritmos de control rápidamente. "Cuando desarrollo un algoritmo en MATLAB, tengo más confianza en que funcionará en el sistema y que no tendré que molestar al equipo de desarrollo con cambios más adelante", afirma Dinan.

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  • Menos gastos operativ. Dinan señala: "Las herramientas de MathWorks nos ayudan a ahorrar en gastos de operación y a reducir la degradación de los componentes del sistema. Podemos simular nuestras ideas, detectar ineficiencias o errores, y corregirlos antes de probar el algoritmo en el sistema. Es decir, las herramientas de MathWorks nos ayudan a tomar medidas preventivas". Además, Plug Power ha reducido en un 50% el número de piezas y sensores de su sistema de próxima generación.