Descripción del proyecto
HydroG(re)EnergY-ENv tenía como objetivo desarrollar y validar una tecnología digital basada en inteligencia artificial (IA) para optimizar la generación, almacenamiento y consumo de hidrógeno producido mediante energías renovables cuando la producción de éstas excede la demanda.
El resultado ha sido un sistema de gestión automático basado en IA que optimizará el proceso de generación y uso del hidrógeno según parámetros como calidad del aire, meteorología, predicción de costes eléctricos, eficiencia en la generación de hidrógeno, demanda de energía térmica y otros factores
Esta solución está dirigida a empresas y organizaciones que generan su propia energía eléctrica y consideran sistemas de generación de hidrógeno para aprovechar el excedente de energía.
Consorcio
El consorcio está compuesto por 8 entidades de 4 países: Rumanía, Letonia, Alemania y España. Las entidades participantes son
- National Institute for Research and Development in Environmental Protection
- Wing Computer Group SRL
- University Politechnica of Bucharest
- Nabladot, S.L.
- Latvia University of Life Sciences and Technologies
- Elektronikas un Datorzinatnu Instituts
- Technische Universität Clausthal
- FEST GmbH
Actividades de Nabladot
En este proyecto, nablaDot ha desarrollado modelos virtuales del comportamiento térmico del electrolizador y del sistema de almacenamiento de hidrógeno e inyección en la red de gas natural.
Estos modelos forman parte de las herramientas creadas en el proyecto para ayudar en la toma de decisiones y en el desarrollo de modelos de negocio para la producción y uso del hidrógeno
Resultados clave
Los principales resultados obtenidos por nablaDot en este proyecto son:
1. Modelo fluidodinámico (CFD) para Celdas de Electrolizadores PEM: Creación de un modelo para simular el comportamiento fluidodinámico y térmico de celdas de electrolizadores PEM.
2. Modelo de Orden Reducido del Comportamiento Térmico de Celdas de Electrolizadores PEM: Resultados coherentes con las simulaciones fluidodinámicas (CFD), permitiendo simulaciones más rápidas y eficientes.
3. Estrategias de Inyección de Hidrógeno en Redes de Gas Natural: Determinación de estrategias que permiten una mezcla óptima de hidrógeno en conductos de gas natural.
4. Modelo Estadístico de Inyección de Hidrógeno en Redes de Gas Natural: Creación de una herramienta implementada en una hoja de cálculo que permite analizar en tiempo real distintas tipologías de inyección con precisión similar a las simulaciones fluidodinámicas (CFD).
Publicaciones
En el contexto de este proyecto, nablaDot ha publicado el siguiente artículo sobre modelos en tiempo de real para la simulación de la inyección de hidrógeno en redes de gas natural:
Comprehensive assessment of hydrogen injection in natural gas networks: Using dimensional analysis and reduced-order models for mixture quality prediction. International Journal of Hydrogen Energy (2024). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.09.045
Financiación
Este proyecto ha recibido financiación del programa Smart Energy Systems ERA-Net con cofinanciación de CDTI y del Programa Marco de Investigación e Innovación «Horizonte 2020» de la Unión Europea.
