La importancia del software de control en el mundo del Hidrógeno
Un sistema de gestión de energía, en inglés power management system (PMS), es un sistema que proporciona información detallada sobre el flujo de energía en un sistema de generación.
Figura 1. Configuración típica de PMS con protección de generador
Un sistema PMS puede aplicarse a cualquier tipo de sistema de generación de energía, aunque hoy nos referiremos a los sistemas de generación de energía 100% renovable, desde la energía fotovoltaica hasta la generación de hidrógeno renovable y sus distintos elementos de seguridad y control. Dicho sistema debe contribuir a digitalizar, securizar, monitorizar y automatizar la generación de electricidad e hidrógeno 100% renovable.
Hablamos de una plataforma para la adquisición y análisis de datos de Gestión de Activos, que persiga una serie de objetivos a cumplimentar durante su desarrollo:
- Diseñar e implementar una arquitectura software orientada a servicios (SOA).
- Diseñar e implementar una arquitectura hardware que garantice la escalabilidad de la solución y se adapte a la arquitectura SOA.
- Desarrollar funcionalidades que permitan la gestión de los datos de la planta. Para ello:
Disponer de herramientas que adquieran e integren los datos en un repositorio centralizado.
Almacenar el histórico de datos/señales generadas por los activos.
Poder acceder de forma descentralizada a datos en tiempo real o al histórico de los mismos.
Procesar los datos de manera segura y eficiente.
Generar informes básicos a partir de los datos almacenados.
- Desarrollar funcionalidades que permitan gestionar la información de la instalación. Para ello el sistema debe ser capaz de:
Permitir generar informes a partir de los datos almacenados tanto de los activos como de otros sistemas conectados a la plataforma.
Realizar análisis de datos operativos, técnicos y otras variables.
Mejorar la operativa y la eficiencia de los activos de la planta.
- Desarrollar módulos y funcionalidades que permitan digitalizar y monitorizar en tiempo real la utilización y el consumo balanceado de hidrógeno, basándose en tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Digitalizar y securizar mediante blockchain la generación de electricidad e hidrógeno de la planta para su uso en movilidad sostenible.
- Garantizar la interoperabilidad de la solución y su escalabilidad a distintas instalaciones de generación de electricidad e hidrógeno 100% renovable para recarga de vehículos de cero emisiones.
El objetivo final de un sistema PMS se debe materializar en una plataforma de medición y un sistema de Adquisición de Datos que contribuirás a mejorar sensiblemente el proceso de medición global de la planta, integrando cada uno de los módulos que definamos. Este objetivo final se debe alcanzar a través de las tecnologías IoT, Big Data y técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning), aplicando las metodologías ya presentes en la Industria 4.0.
En el caso particular del hidrógeno renovable, un sistema PMS debe ser capaz de mostrar, como mínimo, la siguiente información:
- Nivel de producción del electrolizador, caudal por medida de tiempo.
- Nivel de almacenamiento en los tanques correspondientes y zona HRS.
- Información sobre la sensorización de la planta.
- En el caso del análisis de la HRS, número de repostajes por medida de tiempo, y consumo de H2 en cada uno de los repostajes.
¿Cómo desarrollar un software de control y gestión de este tipo?
Lo primero que se debe tener claro para desarrollar un sistema PMS es la descripción funcional de la solución que se desea implementar. En el caso de una infraestructura de producción y consumo de hidrógeno renovable, se parte de la suposición de que cada módulo de la planta generará diariamente una gran cantidad de datos, algunos de los cuales se almacenarán en determinadas bases de datos y sistemas de almacenamiento y otros no quedarán registrados en ningún sistema de persistencia a largo plazo, con lo cual no pueden ser ni analizados ni consultados posteriormente. Algunos de ellos serán además consolidados en servidores centrales, dificultando el acceso a información similar de diferentes ubicaciones.
Dicha dispersión puede llegar a generar cierta duplicidad de información maestra, con su correspondiente desactualización entre sistemas y aplicaciones. Todo ello da lugar a una falta de integración entre datos relacionados, que dificulta la obtención de una visión global sobre el estado de los activos de la planta, lo que es especialmente importante para una instalación de generación destinada a abastecer de manera rápida y fiable a vehículos en el caso de una instalación HRS.
La implantación de una plataforma que permita centralizar todos los datos, generar informes y analizar activos, requerirá la integración de esta plataforma con las distintas aplicaciones y sistemas.
Figura 2. Diagrama de funcionamiento global de un sistema PMS
Para facilitar el desarrollo de nuevas funcionalidades sobre la plataforma, es recomendable utilizar una arquitectura estándar, permitiendo el desarrollo de nuevos módulos y la adaptación de nuevas aplicaciones y sus requerimientos.
En el caso de un sistema PMS adaptado a la producción y el consumo de hidrógeno renovable en una HRS, con energía procedente de una planta fotovoltaica, se puede plantear una arquitectura modular como la siguiente:
Figura 3. Módulos en un sistema PMS
Al implementar un sistema PMS, se desarrollará la capacidad necesaria para realizar un control efectivo de la energía e hidrógeno renovables producidos, automatizando los procesos operativos necesarios para atender correctamente la demanda energética en cada momento.
Una herramienta de este tipo permite analizar los datos generados por los distintos elementos de una infraestructura de producción de hidrógeno renovable, pero además, desarrollando conectores para cada uno de los sistemas de seguridad y control, se podrá integrar toda la parte de seguridad de una planta de este tipo.
Otro de los beneficios que aporta un sistema PMS es certificar la garantía de origen renovable, tanto para la energía como para el hidrógeno generado en el electrolizador, utilizando para ello la securización mediante blockchain.
Por último, mediante técnicas de machine learning, un sistema de producción de hidrógeno con HRS podrá anticipar consumos futuros tanto de energía como de hidrógeno, basado en una análisis y un aprendizaje continuo de los consumos actuales, facilitando nuevos dimensionamientos para adaptarse a nuevas necesidades de clientes actuales o futuros.
REFERENCIAS