Ayesa y Sener aplican computación cuántica para optimizar la generación de hidrógeno
Utilizan algoritmos cuánticos para simular la mejor operativa posible de cada proceso que se desarrolla en una planta de electrólisis
Los grupos de tecnología e ingeniería Ayesa y Sener han desarrollado una prueba de concepto a través de una solución cuántica para optimizar las simulaciones operacionales de plantas de electrolisis que se realizan a través de la herramienta digital SenHy, desarrollada por Sener. Esta solución permite simular todos los procesos que intervienen en la generación de hidrógeno mediante algoritmos cuánticos, desde la gestión de las distintas fuentes de energía eléctrica (generadores solares, compra de energía a red, almacenamiento en baterías), pasando por la operación de los módulos de electrolisis y su gestión de la degradación, hasta el ajuste del caudal de hidrógeno de salida para alinearlo con la predicción de la demanda.
El proyecto se enmarca en los objetivos de digitalización del programa IPCEI (proyecto importante de interés común europeo) que desarrolla Sener, orientado a la mejora de las tecnologías de electrólisis y la reducción del coste nivelado del hidrógeno (LCOH), y para los que el grupo ha desarrollado SenHy, una innovadora herramienta de simulación operacional para plantas de electrólisis, que integra distintos perfiles de suministro eléctrico en una simulación operacional.
SenHy se enfrenta a un reto técnico significativo: resolver cada minuto un complejo problema de optimización multifísica basado en el estado actual y potencial de los perfiles energéticos y el estado de los parámetros de operación de planta. Dadas las limitaciones de las herramientas de cálculo tradicionales, ha sido necesario simplificar el modelo para cumplir con los tiempos de respuesta. Para acelerar este proceso y aprovechar al máximo la complejidad del modelo multifísico, Sener ha llevado a cabo una prueba de concepto basada en un algoritmo de computación cuántica proporcionado por Ayesa. El resultado ha sido un éxito: se ha logrado resolver un problema simplificado con la misma calidad de solución en un tiempo diez veces menor, lo que abre la puerta a simular casos más complejos y a mejorar significativamente la precisión de las simulaciones.
