ANOVA method applied to proton exchange membrane fuel cell ageing forecasting using an echo state network

International audienceThis paper presents the results of a sensibility analysis applied to a Reservoir Computing method. The method ANOVA has been chosen in order to analyse the influence of the different parameters of a new kind of Neural Network paradigm: the Echo State Network. The three sets of parameters used correspond to the more influential parameters in the case of the fuel cell voltage ageing forecasting. The simulations are then compared with experimental data obtained after a 1700 h long duration test. The results obtained, with a Mean Average Percentage Error of less than 5%, prove that Echo State Network is an interesting and promising tool

Planificación energética para el ahorro de energía eléctrica en el proceso de formación en una fábrica de baterías

Maestría en IngenieríaThe objective of this research is to improve the energy performance in the electricity consumption for the battery charging process in a Colombian factory, considering energy planning strategies according to the procedure established by the standard ISO 50001. There were identified areas with its significant uses of energy consumptions, an energy review is carried out which starts with the application of work group techniques, measurements and an energy performance indicator is designed and implemented in order to systematically evaluate the efficiency in the battery charging process. Also, it was developed a statistical analysis used to identify parameters with a significant influence in the process, a group of actions are proposed and applied at the end of 2015. During the first semester of 2016 an evaluation is realized providing successful results with a total energy saving of 201.934 kWh (3.48%), equivalent to $81.783.675 COP.La presente investigación tiene como objetivo la mejora del desempeño energético en el consumo de electricidad para el proceso de formación de baterías de una fábrica en Colombia, mediante la planificación energética según el procedimiento establecido por la norma ISO 50001. En el trabajo se identifican las áreas de uso significativo de la energía eléctrica, se realiza una revisión energética que inicia con la aplicación de técnicas de trabajo en grupo, mediciones de campo y se diseña e implementa un indicador de desempeño energético que permite evaluar sistemáticamente la eficiencia en el proceso de formación de baterías. Al mismo se le realiza un análisis estadístico, se identifican los parámetros con influencia significativa y se proponen un grupo de acciones que comienzan a aplicarse a finales del 2015. Durante el primer semestre del 2016 se realiza una evaluación que brinda excelentes resultados con un ahorro de energía total de 201 934kWh (3,48 %), equivalente a 81 783 675 COP