Este artículo presenta una metodología innovadora para predecir y mitigar la degradación de pilas de células de combustible de membrana de electrolito polimérico PEM en estaciones de repostaje de hidrógeno. El enfoque se centra en la degradación frecuentemente subestimada de las placas del campo de flujo, responsables de la distribución de gases y muy susceptibles a corrosión y ensuciamiento, factores que degradan el transporte de masa y la eficiencia del sistema.

Proponemos un modelo basado en redes neuronales bayesianas BNN que proporciona predicciones probabilísticas de la tasa de degradación y cuantifica la incertidumbre inherente, permitiendo planificar mantenimientos preventivos de forma dinámica y con criterio de riesgo. En lugar de inspecciones periódicas reactivas o decisiones basadas en datos de fallo al final de la vida útil, nuestra solución ingiere datos operativos en tiempo real y registros históricos de mantenimiento para anticipar fallos y reducir tiempos de inactividad y costes.

Metodología. Los datos capturados en tiempo real incluyen tensión de celda Vcell, corriente de pila Istack, temperaturas Tstack Tfuel Tair y presiones Pfuel Pair, junto con históricos de intervenciones como limpiezas o recambios y métricas de rendimiento asociadas. El preprocesado contempla eliminación de outliers normalización z score y creación de variables derivadas como potencia y resistencia interna.

Arquitectura BNN. La red propuesta consta de una capa de entrada dos capas ocultas con activación ReLU y una capa de salida que modela la distribución gaussiana del ritmo de degradación. Las capas ocultas incluyen 64 y 32 neuronas respectivamente y se seleccionaron mediante optimización bayesiana. Se aplica dropout p = 0.2 para reducir sobreajuste y las capas bayesianas infieren distribuciones sobre los pesos para representar la incertidumbre.

Entrenamiento y validación. La partición de datos es 80% entrenamiento y 20% validación. Se utiliza el optimizador Adam con learning rate 0.001 y la inferencia bayesiana se realiza mediante Variational Inference con aproximación gaussiana. La función objetivo minimizada es el error cuadrático medio MSE sobre la tasa de degradación estimada.

Modelado de degradación y optimización del mantenimiento. La salida de la BNN es una distribución probabilística del dRate que permite calcular P(dRate > dRate_Threshold dentro de T). El algoritmo de optimización de mantenimiento se formula como Minimizar C_maintenance * P(dRate > dRate_Threshold dentro de T) + C_downtime * E[Downtime] donde C_maintenance es el coste del mantenimiento preventivo C_downtime el coste asociado a paradas y E[Downtime] la duración esperada de inactividad para una estrategia dada. Esta formulación mantiene un balance entre coste y riesgo y admite restricciones como disponibilidad mínima del 99%.

Resultados. En validación la BNN alcanzó un MSE de 0.023 y una precisión del 92.1 comparada con un modelo ARIMA que presentó MSE 0.030 y 85.7 de precisión. Esto supone una reducción del error de predicción del 25% y simulaciones del algoritmo de optimización mostraron una reducción del 15% en costes totales de mantenimiento manteniendo objetivos de disponibilidad del 99%.

Implementación y escalabilidad. Hoja de ruta propuesta: corto plazo 6 12 meses piloto en una estación de repostaje centrado en monitorización de placas de campo de flujo; medio plazo 1 3 años expansión a una red de estaciones incorporando múltiples tecnologías PEM y condiciones operativas y desarrollo de una plataforma en la nube para monitorización centralizada; largo plazo 3 5 años integración con gemelos digitales para simulación avanzada y adopción de edge computing para procesamiento en tiempo real y detección de anomalías.

Ventajas operativas y económicas. El uso de una BNN aporta decisión basada en incertidumbre lo que permite retrasar mantenimientos cuando el riesgo es bajo o adelantarlos cuando la probabilidad de fallo aumenta reduciendo costes de reinicios no planificados y asegurando continuidad del servicio. La metodología facilita ahorros económicos y mayor vida útil de las pilas evitando sustituciones prematuras.

Aspectos técnicos y buenas prácticas. Recomendamos instrumentación adecuada de las pilas para capturar señales de interés procesos de calidad de datos y políticas de actualización continua del modelo mediante aprendizaje incremental. El uso de técnicas como dropout regularización y validación cruzada garantiza robustez frente a sobreajuste. La optimización bayesiana de hiperparámetros mejora la configuración de la red sin requerir búsqueda exhaustiva.

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Conclusión. Esta investigación demuestra que la integración de redes neuronales bayesianas con un algoritmo de optimización de mantenimiento puede transformar la gestión de pilas PEM en estaciones de repostaje de hidrógeno al ofrecer predicciones con incertidumbre cuantificada y planes de mantenimiento coste eficientes. La adopción progresiva desde pilotos locales hasta plataformas en la nube y gemelos digitales permite escalar la solución y adaptar la lógica de mantenimiento a condiciones reales. Q2BSTUDIO está preparada para desarrollar e integrar estas soluciones de IA software a medida ciberseguridad y servicios cloud para acelerar la transición hacia una infraestructura de hidrógeno más fiable y económica.

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