Al tratarse de un proyecto de investigación aplicada, se pretende validar los desarrollos científicos que se obtengan sobre diferentes sistemas: gestión de energía en μ-CHP basado en PEM y diseño de cristales de sonido. A continuación, se especifican los antecedentes y estado actual en estas áreas particulares.
Relacionado con la optimización multiobjetivo se parte de algoritmos desarrollados en las tesis de los miembros de investigación de esta propuesta. En concreto, se trata de evMOGA y spMODE-II. En relación a la fase de toma de decisión se dispone de la herramienta Level Diagrams (LD) desarrollada por el grupo. En relación a algoritmos que caractericen las soluciones sub-óptimas no dominadas en su vecindad, se dispone del algoritmo nev-MOGA,
de reciente concepción desarrollado por uno de los doctorandos en el marco de su tesis. La publicación de dicho algoritmo en la revista Complexity (Q1) ha sido aceptada y su
publicación es inminente. Si bien nev-MOGA cumple su propósito, es necesario mejorar su implementación, paralelizar el algoritmo e incorporarle variantes que mejoren sus
prestaciones.
En relación a los sistemas μ-CHP se parte de la experiencia adquirida sobre el prototipo real de que dispone el grupo. Dicho prototipo ha sido modelado, usando primeros principios, se han ajustados sus parámetros mediante técnicas de optimización, se han diseñado los lazos de control de bajo nivel que permiten mantener controlada la planta en un punto de operación, dentro de un rango razonable, y se dispone de un sistema empotrado basado en
controlador CompactRIO que puede ser adaptado desde LabVIEW para incorporar los sistemas de gestión de la energía que se diseñen. Con los resultados obtenidos, se están
generando dos artículos (uno de ellos se enviará a revista JCR para su revisión antes de que termine el año y el otro lo hará a principios del año que viene).
Con respecto a los cristales de sonido, se parte de la experiencia de haber diseñado ya ciertas estructuras de pantallas acústicas mediante el uso de algoritmos evolutivos. También
se han diseñado difusores de sonido usando técnicas FTDT. Estos resultados han sido publicados en revistas JCR.
OBJETIVOS GENERALES
Desarrollo de herramientas, en el ámbito de la optimización multiobjetivo, que aporten mejoras respecto a las existentes, en sus tres fases fundamentales,
definición de objetivos, proceso de optimización y soporte a la decisión en ingeniería sistemas.
Validación de estas herramientas en dos sistemas concretos, un sistema μ-CHP basado en pila de combustible tipo PEM (usando instalaciones reales) y en el diseño de cristales de sonido (pantallas acústicas y difusores de sonido).
Por lo tanto, el reto tecnológico que se plantea en el proyecto es el de aumentar significativamente el rendimiento de este tipo de sistemas a través de su diseño óptimo.
La propuesta trata principalmente tecnologías transversales aplicables en varios de los retos del Plan estatal. Aunque evidentemente, debido a las aplicaciones finalistas donde se pretende validar los desarrollos obtenidos durante la ejecución del proyecto, la propuesta se orienta hacia los siguientes retos que aparecen en el Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación:
- “Reto 3. Energía segura, eficiente y limpia”, que entre sus prioridades menciona explícitamente: “El diseño y desarrollo de SISTEMAS ENERGÉTICOS EFICIENTES” donde se apunta sobre “sistemas avanzados de producción y optimización energética”. Por otra parte, se menciona las “TECNOLOGÍAS DEL HIDRÓGENO” y en concreto “prestando especial atención a la investigación y desarrollo de BATERÍAS DE COMBUSTIBLE”.
- “Reto 4. Transporte Sostenible, Inteligente, Conectado e Integrado” donde se menciona “NUEVOS MATERIALES AVANZADOS PARA EL TRANSPORTE, pavimentos y construcción de infraestructuras”. Esto guardaría relación con el diseño de pantalla acústicas para mitigar el ruido producido por los diferentes medios de transporte.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Objetivos científicos:
- Desarrollo de nuevos algoritmos de optimización multiobjetivo y/o variantes de los existentes para caracterizar las soluciones óptimas y sub-optimas no dominadas en su vecindad.
- Desarrollo de algoritmos nuevos que permitan optimizar de forma simultánea diferentes conceptos de diseño para dar con los conceptos óptimos y los subóptimos no dominados.
- Incorporación de mecanismos, a dichos algoritmos, para poder abordar problemas de optimización con alto coste computacional. Por ejemplo, mediante paralelización o con propiedades de exploración y convergencia basados en propiedades estadísticas como hacen los algoritmos EDA.
- Desarrollo de nuevos indicadores/objetivos para su uso en problemas de optimización aplicados a la gestión de energía en sistemas μ-CHP y el diseño de cristales de sonido.
Objetivos tecnológicos para aplicación μ-CHP:
- Implementación de un modelo técno-económico del sistema μ-CHP. Debe ser posible simular de forma eficiente el modelo ante los perfiles de demanda de energía eléctrica y térmica domésticas típicas, para un año completo.
- Diseño de las estrategias de gestión de la energía para sistema μ-CHP y el ajuste de sus parámetros mediante técnicas de optimización multiobjetivo sobre el modelo tecno-económico. Se plantearán diferentes enfoques/conceptos que serán comparados bajo un enfoque multiobjetivo.
- Implementación del sistema diseñado sobre una plataforma empotrada basada en un CompactRIO de NI o un dispositivo diseñado en base a un microcontrolador cortex-M7.
Objetivos tecnológicos para cristales de sonido:
- Diseño de pantallas acústicas, basadas en cristales de sonido, mediante técnicas de optimización multiobjetivo para su aplicación en acústica urbanística y medioambiental. Para ello, se deberán estudiar y proponer los objetivos más adecuados y se plantearán diferentes enfoques/conceptos que serán comparados bajo un enfoque multiobjetivo.
- Diseño óptimo de difusores de sonido simulados mediante técnicas BEM. Cada difusor será considerado como un patrón o concepto de diseño que generará un frente de Pareto a comparar. Para ello, se deberán estudiar y proponer los objetivos más adecuados. Dado el alto coste computacional también se usarán versiones de computación paralela de los algoritmos que se desarrollen.