Aprendizaje de la señal de control para un electrolizador tipo PEM
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10892Palabras clave:
Modelos de Mezcla Gaussianas, Regresión de Mezcla Gaussiana, Neuro-Borroso, Aprendizaje, Electrolizador PEMResumen
Este trabajo propone el aprendizaje de una señal de control para un electrolizador tipo PEM, considerando variables de entrada y salida del sistema como la corriente eléctrica suministrada por una fuente fotovoltaica, la temperatura ambiente y la energía disipada por el caudal del sistema de refrigeración acoplado al electrolizador. Los datos de corriente eléctrica y temperatura ambiente son medidos por el sistema. Por otro lado, los datos de energía disipada por el caudal del sistema de refrigeración fueron obtenidos a partir de simulaciones de un controlador de temperatura que utiliza la técnica de Control Predictivo Basado en Modelo (MPC). Se proponen dos técnicas de aprendizaje: Gaussian Mixture Model (GMM) / Gaussian Mixture Regression (GMR) y un modelo NeuroFuzzy (NF). Los resultados de las simulaciones demuestran que las técnicas de aprendizaje modelaron con precisión el comportamiento de la señal de control en el electrolizador.
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