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Artículo Cientíco
Análisis de radiación solar y validación experimental en un
sistema fotovoltaico aislado.
Simulation of a Hybrid Energy Supply System Based on Fuel Cells for
Applications in Electric Vehicles.
Paneluisa-Guaman, Brayan
1
; Tapia-Aizaga, Ibeth Alejandra
2
; Quinatoa-Caiza, Carlos Iván
3
.
1
Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0009-
0007-1766-9500; brayan.paneluisa6845@utc.edu.ec
2
Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0009-
0001-8542-048X; ibeth.tapia4689@utc.edu.ec
3
Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0000-
0001-6369-7480; carlos.quinatoa7864@utc.edu.ec
1
Autor Correspondencia
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n4/411
Resumen: El problema de la mala gestión energética y la rápida degradación de los
componentes en los vehículos eléctricos de fuente única se resuelve en este artículo. Para
solucionar el problema, se propone un sistema de energía híbrido con batería de iones de litio,
supercondensadores y celdas de combustible de hidrógeno. El rendimiento del vehículo en
aceleración y frenado regenerativo se simula en MATLAB/Simulink. Se utiliza un convertidor
DC/DC bidireccional para controlar el flujo de potencia, manteniendo el equilibrio energético
durante los períodos de alta demanda y recuperando energía durante el frenado. La celda de
combustible proporciona potencia estable, el supercondensador gestiona los picos repentinos
de potencia y su absorción, y la batería aporta energía constante a largo plazo. Los resultados
de la simulación muestran perfiles de voltaje y corriente estables en todas las fuentes, lo que
demuestra la eficacia de la coordinación. En comparación con las configuraciones
convencionales, el sistema propuesto consume un 15% menos de hidrógeno y logra una
eficiencia energética global superior al 85%. Estos resultados demuestran que la arquitectura
híbrida propuesta aborda con éxito el desafío de gestión energética identificado, mejora el
rendimiento del vehículo ante variaciones de carga, y ofrece una nueva solución para la
movilidad eléctrica de próxima generación y el uso de energía limpia en los futuros sistemas de
transporte sostenible.
Palabras clave: Vehículos eléctricos; Sistema de energía híbrido; Batería de iones de litio;
Supercondensadores; Celdas de combustible de hidrógeno; Gestión energética.
Abstract: The problem of poor energy management and rapid degradation of components in
single-source electric vehicles is addressed in this article. To solve this problem, a hybrid energy
system combining a lithium-ion battery, supercapacitors, and hydrogen fuel cells is proposed.
The vehicle's performance during acceleration and regenerative braking is simulated in
MATLAB/Simulink. A bidirectional DC/DC converter is used to control the power flow,
maintaining the energy balance during periods of high demand and recovering energy during
braking. The fuel cell provides stable power, the supercapacitor manages sudden power peaks
and their absorption, and the battery supplies steady long-term energy. The simulation results
show stable voltage and current profiles across all sources, demonstrating the effectiveness of
the coordination. Compared to conventional configurations, the proposed system consumes 15%
less hydrogen and achieves an overall energy efficiency of over 85%. These results demonstrate
that the proposed hybrid architecture successfully addresses the identified energy management
challenge, improves vehicle performance under load variations, and offers a new solution for
next-generation electric mobility and the use of clean energy in future sustainable transportation
systems.
Keywords: Electric Vehicles; Hybrid Energy System; Lithium-ion Battery; Supercapacitors;
Hydrogen Fuel Cells; Energy Management.
Cita: Paneluisa-Guaman, B.,
Tapia-Aizaga, I. A., & Quinatoa-
Caiza, C. I. (2026). Análisis de
radiación solar y validación
experimental en un sistema
fotovoltaico aislado. Innova
Science Journal, 4(4), 104-126.
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v
4/n4/411
Recibido: 11/03/2026
Aceptado: 28/07/2026
Publicado: 31/10/2026
Copyright: © 2026 por los
autores. Este artículo es un
artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de la Licencia
Creative Commons, Atribución-
NoComercial 4.0 Internacional. (CC
BY-NC).
(https://creativecommons.org/lice
nses/by-nc/4.0/)
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Artículo Cientíco
1. Introducción
El agotamiento de los recursos de combustibles fósiles y el aumento de la contaminación
han impulsado el incremento de la investigación e innovación de métodos para generar
energía alternativa como celdas solares, energía eléctrica y eólica (Pérez-Vigueras et
al., 2023). Las baterías convencionales entregan mucha menos energía química que los
combustibles a base de carbono e hidrógeno (Columba et al., 2024). Las celdas de
combustible pueden servir como un sustituto adecuado de los combustibles fósiles y
como fuente de energía cuando se necesita, como en instalaciones de distribución y
generación. Las celdas de combustible son más eficientes que los sistemas de
distribución convencionales y destacan por su diseño simple y su desempeño confiable
(A. M. Vega et al., 2022).
Por otro lado, las celdas de combustible operan silenciosamente y son respetuosas con
el medio ambiente. Los sistemas de celdas de combustible, particularmente los basados
en electrólisis, se utilizan actualmente tanto en aplicaciones a pequeña como a gran
escala, incluyendo sistemas de cogeneración, sistemas de energía móvil y dispositivos
portátiles. Sin embargo, la electrólisis no puede utilizarse sin ciertas restricciones,
aunque ofrece tales ventajas. La vida útil de las celdas de combustible también se ve
reducida por la demanda pulsante y las impurezas en el flujo de gas (Chasiluisa et al.,
2022). De manera similar, las mejoras en la tecnología de celdas de combustible están
limitadas por problemas relacionados con la baja durabilidad y accesibilidad, así como
por una disminución en la densidad de potencia por unidad de volumen (Zhang et al.,
2021). Se ha investigado sobre los vehículos eléctricos (VE) en cuanto a su uso, y las
baterías de iones de litio son la opción más ampliamente elegida para estos vehículos
debido a su capacidad de carga rápida, alta densidad de potencia y rentabilidad. Estas
baterías tienen actualmente una capacidad de energía específica que oscila entre 118
y 250 Wh/kg (Cuji & Villarreal, 2024), y con los avances tecnológicos continuos, se
espera que su capacidad aumente (A. M. Vega et al., 2022). Debido a la alta densidad
energética de las nanopartículas de silicio, su uso como electrodos de ánodo en baterías
de iones de litio se ha generalizado. Estas baterías son conocidas por su alto potencial
electroquímico y su desempeño a largo plazo. Sin embargo, el precio supera los
$70/kWh, y presentan riesgos de seguridad (Columba et al., 2024). Se han creado a
nivel mundial diversas clases de baterías de iones de litio (LIB), utilizando un electrolito
diferente al de las baterías de polímero de litio (Li-Po), lo que les permite tener una
mayor densidad energética, un menor precio y carecer del efecto memoria (Pérez-
Vigueras et al., 2023). Las baterías Li-Po, por su parte, tienen la ventaja de ser flexibles,
adaptables, de perfil bajo y con menor riesgo de fuga de electrolito, lo que las hace
adecuadas para diversos usos (Columba et al., 2024). Sin embargo, las baterías de
polímero de litio tienen una vida útil más corta, y su producción es más costosa que la
de las baterías de iones de litio (Mariappan et al., 2023). El comportamiento de la batería
durante la carga y la falla se mostrará en el modelo de simulación. Cabe mencionar que
una ventaja de desarrollar un modelo en Simulink es que permite una evaluación
detallada del desempeño de la batería (Kilgore et al., 2023). El modelo computacional
presentado en este estudio pudo señalar el camino para alcanzar los niveles óptimos de
desempeño, mientras proporcionaba información sobre la estructura y el funcionamiento
de un componente de vehículo eléctrico. Es una herramienta esencial para producir
módulos de batería eléctrica (BE) e integración de sistemas (Padilla et al., 2023).
Utilizando simulaciones con el modelo de BE, los científicos pudieron estudiar el flujo de
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Artículo Cientíco
energía, el desempeño y la eficiencia. Los resultados de la simulación, como la corriente,
el voltaje de la batería, la potencia y el estado de carga, confirmaron la idoneidad de
Simulink para este estudio (Ramirez et al., 2024).
El estudio destaca la importancia de utilizar el modelado y la simulación en la industria,
particularmente para mejorar el desempeño de la batería y las dimensiones de los
componentes, mientras se reducen los costos energéticos (Lascano et al., 2023). Los
investigadores pudieron analizar los componentes del sistema eléctrico de manera más
exhaustiva simulando el modelo BE con Simulink y creando ecuaciones de verificación
para respaldar los resultados de la simulación (Montero-Sousa et al., 2020). La ruta
tomada por el VE ilustra claramente las deficiencias identificadas en los estudios (R. de
la Vega et al., 2025) con respecto al consumo de energía. La importancia de este trabajo
radica en que examina, analiza y predice las fuentes de energía para vehículos
eléctricos en general.
Este artículo presenta un modelo de simulación para un vehículo eléctrico con un
sistema de suministro de energía híbrido, basado en celdas de combustible, y creado
en el entorno de MATLAB. Su propósito es lograr el diseño más apropiado del sistema
sostenible de almacenamiento y gestión de energía (Otero et al., 2021), lo que permite
que el vehículo recorra ciertas rutas de manera eficiente. El objetivo de este enfoque es
maximizar la autonomía y la eficiencia energética del vehículo eléctrico y minimizar sus
costos de desarrollo y operación (Rocha et al., 2024). Para superar estas limitaciones,
este trabajo propone un sistema de energía híbrido compuesto por una celda de
combustible, un supercondensador y una batería de iones de litio. La sincronización de
los componentes se logra mediante una estrategia de control eficiente implementada en
MATLAB/Simulink. El método propuesto busca mejorar la transferencia de energía,
disminuir el consumo de hidrógeno en operación dinámica y mejorar la respuesta
transitoria. Los resultados indican que el sistema propuesto supera en desempeño y es
más eficiente que las configuraciones convencionales presentes en la literatura.
El modelado integral y la evaluación de una arquitectura híbrida de Celda de
Combustible–Batería–Supercondensador (FC-BAT-SC, por sus siglas en inglés) creada
en MATLAB/Simulink bajo el ciclo de conducción NEDC constituyen la contribución de
este trabajo. El presente estudio se centra en la operación coordinada de las tres fuentes
de energía y su interacción bajo diferentes condiciones de carga, en lugar de proponer
un nuevo algoritmo de optimización o una nueva configuración de convertidor (A. M.
Vega et al., 2022).
Muchos trabajos anteriores se enfocaron en el dimensionamiento de componentes o en
enfoques de optimización complejos, mientras que el presente trabajo evalúa el reparto
de potencia, el consumo de hidrógeno, la evolución del estado de carga de la batería y
la respuesta transitoria del supercondensador en un solo marco de modelado. La
arquitectura propuesta adopta la recuperación de energía por frenado regenerativo y
convertidores DC/DC bidireccionales para mejorar la eficiencia energética y la
estabilidad del sistema (Fang & Li, 2023).
Las principales contribuciones de este trabajo radican en el desarrollo de un modelo
integrado de vehículo híbrido FC-BAT-SC mediante MATLAB/Simulink, que coordina la
distribución de energía a través de un sistema de gestión energética basado en reglas,
además, la investigación incluye un análisis exhaustivo del comportamiento del
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supercondensador, la evolución del estado de carga de la batería y el consumo de
hidrógeno según el ciclo operativo NEDC, así como un examen de la compensación de
carga transitoria y la recuperación de energía durante el frenado regenerativo; todo lo
cual, en conjunto, demuestra la viabilidad técnica de la arquitectura híbrida propuesta
para aplicaciones en vehículos eléctricos (Kilgore et al., 2023).
En el contexto de la estabilidad energética, la variabilidad en el suministro eléctrico exige
soluciones de almacenamiento avanzadas, como el uso de baterías de iones de litio y
supercondensadores, para mitigar las fluctuaciones y garantizar la continuidad operativa
de las infraestructuras digitales (Guerrero-Calero et al., 2024), este énfasis en la
estabilización mediante tecnologías de respaldo rápidas y duraderas está directamente
vinculado al modelo de gestión energética para vehículos eléctricos evaluado en este
trabajo, en la arquitectura de vehículo híbrido propuesta, la integración perfecta de la
batería y el supercondensador es fundamental para absorber picos de potencia
repentinos, recuperar energía del frenado regenerativo y mantener el equilibrio de la pila
de combustible durante las variaciones de carga, esto demuestra que las tecnologías
de almacenamiento híbrido son transversales y esenciales tanto para garantizar la
resiliencia de las redes críticas como para optimizar el rendimiento dinámico de la
movilidad eléctrica de próxima generación.
Un análisis de las tendencias globales de desarrollo sostenible revela que uno de los
principales desafíos para la consolidación de la energía limpia reside en la necesidad
urgente de implementar sistemas de almacenamiento eficientes y promover vectores
energéticos como el hidrógeno para superar los obstáculos relacionados con la
intermitencia (Guerrero-Calero et al., 2023), este requisito tecnológico para la
optimización de recursos sostenibles se materializa en la arquitectura híbrida (FC-BAT-
SC) desarrollada en el marco de esta investigación, que utiliza pilas de combustible de
hidrógeno combinadas con almacenamiento secundario. Gracias a este sistema
integrado, el vehículo diseñado logra una reducción del 15% en el consumo de
hidrógeno en comparación con las configuraciones convencionales y una eficiencia
global superior al 85%, el diseño de este sistema de propulsión, por lo tanto, responde
directamente a los imperativos de descarbonización e innovación tecnológica
destacados en este informe sobre energías renovables, confirmando así el valor del uso
combinado de hidrógeno y supercondensadores para el transporte sostenible.
2. Materiales y Métodos
En los últimos años se han dedicado numerosos esfuerzos de investigación a los
sistemas de propulsión híbrida para vehículos eléctricos, como una posible vía para
maximizar la eficiencia energética y reducir la contaminación, para superar las
desventajas de los sistemas de fuente única, particularmente bajo condiciones de carga
dinámica, muchos investigadores han propuesto la integración de celdas de combustible
y baterías de iones de litio, las celdas de combustible presentan una alta densidad de
energía y una fuente de potencia estable. Las baterías ofrecen respuesta rápida y
capacidad de almacenamiento de energía. Estudios previos (Fathabadi, 2018; Yadav et
al., 2022) han demostrado que las baterías de iones de litio suelen diseñarse para operar
con densidades de energía de entre 100 y 250 Wh/kg. Esto las hace atractivas para
aplicaciones de movilidad eléctrica. Sin embargo, la degradación, la inestabilidad
térmica y la vida útil limitada siguen siendo desafíos importantes. Para superar estas
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limitaciones, se han integrado supercapacitores en configuraciones híbridas debido a su
alta capacidad de carga y descarga y su elevada densidad de potencia. Los estudios
(Benhammou et al., 2023; Kouchachvili et al., 2018) destacan la importancia de los
sistemas híbridos que incorporan baterías, celdas de combustible y supercapacitores,
los cuales son capaces de reducir significativamente la carga sobre los componentes
individuales y optimizar la respuesta transitoria (Kilgore et al., 2023).
Por ejemplo, se ha demostrado que la aplicación de estrategias sofisticadas de gestión
de energía y convertidores CC bidireccionales incrementa la eficiencia global del
sistema en más del 80%. Para mejorar el desempeño dinámico y la eficiencia de los
vehículos eléctricos, investigaciones recientes se han dedicado al sistema híbrido de
almacenamiento de energía con celdas de combustible, baterías de iones de litio y
supercapacitores (Columba et al., 2024). Este sistema permite que la celda de
combustible funcione en una condición de carga más estable, mientras que los
transitorios de potencia de corta duración y los eventos de frenado regenerativo son
compensados por la batería y el supercapacitor, respectivamente. Esta configuración
mejora la densidad de potencia, reduce el consumo de hidrógeno y prolonga la vida útil
operativa del sistema de celda de combustible, según lo reportado en diversos estudios.
Los sistemas FC/Batería/Supercapacitor han dado lugar a diversas estrategias de
gestión de energía (EMS, por sus siglas en inglés), tales como el control basado en
reglas, la lógica difusa, el control predictivo por modelo (MPC), la estrategia de
minimización equivalente del consumo (ECMS) y algoritmos basados en optimización.
Investigaciones recientes sugieren que las técnicas de MPC y de EMS inteligente
pueden mejorar considerablemente la eficiencia de la distribución de energía, mantener
constante el SOC de la batería y minimizar la degradación de la celda de combustible
durante ciclos de conducción variables. También se han aplicado técnicas de
optimización como la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), los Algoritmos
Genéticos (GA) y el reparto adaptativo de potencia a las fuentes híbridas para mejorar
su escalabilidad y coordinación en tiempo real (R. de la Vega et al., 2025). Estas técnicas
mejoran la respuesta transitoria, reducen el consumo de hidrógeno e incrementan la
eficiencia global de los trenes motrices de los vehículos eléctricos híbridos.
Se han logrado grandes avances en los sistemas de energía híbrida basados en celdas
de combustible, baterías y supercapacitores, aunque aún deben superarse algunas
limitaciones. En (Krishan & Suhag, 2020) se mostraron las ventajas de una arquitectura
FC-BAT-SC para mejorar la distribución de potencia, pero el estudio se centró
principalmente en la configuración del sistema y no profundizó en la recuperación de
energía por frenado regenerativo. En (Fang & Li, 2023) se analizó la integración batería-
supercapacitor para el suavizado de potencia, pero no se consideraron las interacciones
con la celda de combustible. Un trabajo muy reciente propuso una estrategia avanzada
de gestión de energía capaz de mejorar la eficiencia energética; sin embargo, la
complejidad de su implementación puede limitar su aplicabilidad en controladores
vehiculares en tiempo real.
Además, muchos estudios se centran en los algoritmos de optimización o en el
dimensionamiento de componentes, con poca discusión sobre la interacción dinámica
entre celdas de combustible, baterías y supercapacitores bajo ciclos de conducción
representativos. Asimismo, la compensación de potencia transitoria, la regulación del
estado de carga de la batería y la evaluación comparativa del consumo de hidrógeno
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suelen tratarse por separado y no dentro de un marco integrado (Columba et al., 2024).
Por ello, este estudio se dedica a la evaluación de las tres fuentes de energía en
operación coordinada dentro de un único entorno MATLAB/Simulink, con un análisis
detallado del reparto de potencia, el consumo de hidrógeno, la evolución del estado de
carga de la batería y la respuesta transitoria del supercapacitor durante el ciclo de
conducción NEDC. Aunque en la literatura se ha reportado cierto progreso, todavía es
necesario contar con estudios que evalúen la operación coordinada de celdas de
combustible, baterías y supercapacitores en un marco de simulación común. La mayoría
de los trabajos publicados se relacionan con medidas de desempeño aisladas,
dimensionamiento de componentes o estrategias de optimización. Por lo tanto, se
requiere investigación adicional para evaluar de manera simultánea el reparto de
potencia, el consumo de hidrógeno, la evolución del SOC de la batería y el
comportamiento transitorio del supercapacitor bajo ciclos de conducción
estandarizados. En este sentido, el presente trabajo utiliza el ciclo de conducción NEDC
para evaluar el desempeño de las tres fuentes de energía operando en conjunto dentro
de un entorno MATLAB/Simulink (Fang & Li, 2023).
Simulación de un sistema híbrido para vehículos eléctricos diseñado para maximizar la
eficiencia energética y reducir las emisiones en el transporte eléctrico (Raj & Rajasree,
2022). En esta configuración, la celda de combustible de hidrógeno constituye la fuente
de energía principal. La celda de combustible se integra con una batería de iones de
litio, conectada mediante un convertidor CC/CC bidireccional, lo que permite que la
batería funcione como fuente de energía auxiliar durante los picos de potencia y como
sumidero de energía durante los períodos de baja carga o frenado regenerativo (Parida,
2023).
La simulación incorpora una unidad de control híbrido que regula la interacción entre la
celda de combustible, la batería y los requerimientos de potencia del motor eléctrico.
Este controlador gestiona la tensión del bus de CC y la contribución de cada fuente de
potencia (Krishan & Suhag, 2020). En condiciones de alta demanda, como
aceleraciones o ascensos, la batería suministra potencia adicional para mantener la
estabilidad del sistema. El motor se utiliza como generador para cargar la batería y
mejorar la eficiencia del vehículo cuando el motor está apagado (Fang & Li, 2023).
El modelo del vehículo considera la masa, la resistencia a la rodadura, el arrastre
aerodinámico y el perfil de velocidad para reproducir la dinámica real. Esto permite
estudiar el comportamiento de la energía bajo diferentes condiciones de conducción
(Erinle et al., 2022). Para estas simulaciones, las tensiones y corrientes del bus de CC
se encuentran típicamente en los rangos de 350-400 V y 100-250 A, respectivamente,
según la carga del motor. La potencia total del sistema es de aproximadamente 20 a 30
kW en condiciones de estado estable, pudiendo alcanzar entre 60 y 80 kW durante la
aceleración. Se garantiza que la batería opere en ambos sentidos entre un SOC de 40%
y 80%, lo cual permite prolongar su vida útil. La eficiencia energética de la celda de
combustible, definida como su eficiencia electroquímica, se encuentra en el rango de
50-55%. La eficiencia adicional de las baterías y los convertidores permite que el tren
motriz alcance fácilmente una eficiencia global superior al 85%. Junto con una estrategia
de control adecuada, estos valores permiten reducir el consumo de hidrógeno en
aproximadamente un 15% en comparación con los sistemas no híbridos. Además de
mejorar la respuesta del vehículo, el uso simultáneo de las dos fuentes garantiza un
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suministro de energía más confiable incluso en condiciones de conducción erráticas
(véase la Fig. 1).
2.1. Modelo del supercapacitor
Los modelos más comunes para este tipo de elemento son los modelos eléctricos con
una resistencia y un capacitor en serie (Gkalonaki & Karatzas, 2022).
Su comportamiento y características se describen con mayor detalle en (Mubaarak et
al., 2021). Una característica deseable de estos dispositivos es su alta densidad de
potencia, lo que significa que suministran casi instantáneamente toda la energía que
contienen. En este trabajo se emplea un modelo aproximado de energía, definido de la
siguiente manera:
E
sup
= E
sup,0
+ P
sup
dt
t
0
Figura 1.
Hybrid system.
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
donde Esup es la energía almacenada en el supercapacitor, Esup, 0 es su valor inicial,
y Psup es la potencia neta suministrada al supercapacitor. Asimismo, el parámetro Psup
tendrá límites máximos de carga y descarga, considerando la capacidad de entrega de
potencia nominal máxima Pmax (Abdulhafedh et al., 2022). La Tabla 1 presenta los
parámetros utilizados para el supercapacitor.
La energía almacenada en un supercapacitor es proporcional a la capacitancia y al
cuadrado de la tensión aplicada. Esta relación muestra que pequeños cambios de
tensión producen grandes variaciones de energía. Por lo tanto, la regulación de la
tensión es fundamental para un funcionamiento adecuado.
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Tabla 1.
Parámetros utilizados para el supercapacitor
Valor
Unidad
270
V
8.5
kW
165
F
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
2.2. Modelo de la batería
Las propiedades y la vida útil de las baterías se examinan en (Ram et al., 2022),
utilizando los parámetros de carga y descarga empleados en automóviles. El modelo de
energía considerado para la batería es similar al del supercapacitor y se representa de
la siguiente manera:
bat
bat,
bat

donde Ebat es la energía almacenada en la batería, Ebat 0 es su valor inicial, y Pbat es
la potencia neta suministrada por esta. El SOC se refiere a la relación entre el volumen
de carga de una batería y su capacidad nominal (Gaisse et al., 2022). En términos de
sistemas de energía, puede describirse como:

bat



SOC
󰇛
t
󰇜
 = SOC
󰇛
0
󰇜
 - 
1
Q
nom
i
󰇛
t
󰇜
  dt
Esta ecuación muestra cómo evoluciona el estado de carga en función de la corriente
que entra o sale de la batería, estableciendo una relación directa entre la capacidad
nominal Q_nom y el consumo o suministro de carga. En este trabajo, el valor de SOC
al inicio y al final es el mismo tanto para el supercapacitor como para la batería. Esto
garantiza que la energía obtenida del frenado regenerativo sea suministrada en su
totalidad (Remache et al., 2024). Una forma de verificar que los componentes de
almacenamiento no reciben energía de la celda de combustible consiste en comprobar
que, cuando el vehículo está detenido, no exista suministro de potencia hacia ellos.
Adicionalmente, la energía recuperada debe ser igual a la aportada por estos elementos.
Cualquier energía que no pueda recuperarse debido a que los componentes se
encuentran a máxima carga se disipará en el freno mecánico (Pérez-Vigueras et al.,
2023), Tabla 2.
2.3. Celda de combustible
La relación entre tensión y corriente en las celdas de combustible es no lineal. El modelo
eléctrico más básico que puede construirse en estado estable consiste en una
resistencia en serie Rc con una fuente de tensión Thevenin Vc . Los valores de ambos
dependen de variables como la presión del combustible, la humedad y las condiciones
del catalizador, según lo estudiado en (Moarref et al., 2025; Sami & Icaza, 2015).
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Tabla 2.
Parámetros utilizados para la celda de combustible
Nombre
Valor
Unidad
Capacidad
52
V
Potencia máxima
3
kW
Carga continua máxima
20
A
Descarga
60
A
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
Para controlar el stack, puede emplearse un modelo linealizado que permita anticipar
su comportamiento, definido de la siguiente manera:
act
ohm
conc
La ecuación muestra la tensión de operación real de una celda electroquímica
considerando las irreversibilidades del sistema; E_0 se refiere al potencial
termodinámico ideal, mientras que η_act, η_ohm, y η_conc son las pérdidas asociadas
a la sobretensión de activación, la resistencia óhmica del material y las restricciones de
transferencia de masa, respectivamente. Esta formulación permite calcular la
disminución de la tensión ideal debido a los diferentes mecanismos de pérdida (Columba
et al., 2024).
2.4. Demanda de potencia
El trabajo se llevará a cabo utilizando un perfil de velocidad conocido, que en este caso
será el del NEDC (A. M. Vega et al., 2022), en la Figura 2.
Figura. 2
Perfil de conducción NEDC
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
En (Sagayaraj et al., 2023) se señala que el ciclo NEDC es el estándar utilizado en
Europa para la homologación de vehículos destinados a la venta. Los ciclos de
conducción intentan reproducir la manera en que los usuarios conducen, tanto en
entornos urbanos como interurbanos, mediante una combinación de diferentes
velocidades a lo largo del tiempo. El perfil proporcionado al controlador EMPC como
demanda a seguir es este, cuyos datos relevantes se muestran en la Tabla 3.
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Tabla 3.
Perfil de conducción NEDC
Nombre
Valor
Unidad
Distancia
3500
m
Velocidad promedio
9.5
m/s (34
km/h)
Velocidad máxima
33
m/s (119
km/h)
Aceleración máxima
1.05
m/s²
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
Numerosos estudios, como (Kilgore et al., 2023; Zhang et al., 2021), muestran el cálculo
de la potencia requerida por un vehículo. En este artículo, considerando los mismos
factores, la potencia mecánica requerida para el movimiento del vehículo pmov se
obtiene sumando la potencia cinética pc y la potencia necesaria para vencer las fuerzas
de disipación pdis:


Derivando la energía cinética requerida para alcanzar el perfil de velocidad deseado, se
obtiene Pc , definida como:



Donde v es la velocidad del perfil y m representa la masa total de la unidad. Las fuerzas
disipativas son la fricción con el suelo y la fuerza aerodinámica. La suma de estas
fuerzas, multiplicada por el vector de velocidad v, da como resultado Pdis , definida
como (Mariappan et al., 2023):
dis



rr

󰇛
󰇜
Donde g representa la gravedad, Crr es el coeficiente de resistencia a la rodadura, pv
es la densidad del aire, S denota el área frontal del vehículo, y Crx equivale al coeficiente
de arrastre aerodinámico (Kilgore et al., 2023). Los parámetros utilizados para el
vehículo se muestran en la Tabla 4.
Table 4.
Vehicle parameters used
Nombre
Valor
Unidad
Unidad
Densidad del aire
1.2
[kg]
Coeficiente de resistencia al
movimiento
C
rr
0.02
[kg]
Coeficiente aerodinámico del
vehículo
C
x
0.33
[kg]
Área frontal del vehículo
S
3.08
[kg]
Masa del vehículo
m
1200
[kg]
Ángulo de la vía
0
[kg]
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
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2.5. Bus de potencia
El bus de potencia, como se muestra en la Fig. 1, conecta todos los elementos del
sistema de gestión de energía del vehículo, permitiendo establecer el siguiente balance
(Ramirez et al., 2024):
gen
mov
loss
Donde pbrake es la potencia recuperable mediante el principio de frenado regenerativo
y pgen es la potencia eléctrica total producida para mover el vehículo. Para que se
cumpla el perfil de velocidad, pmov debe ser igual a pgen.
2.6. Modelo del sistema híbrido
El sistema mostrado en la Fig 3 describe su funcionamiento, desde el encendido hasta
el apagado, y cómo los distintos componentes trabajan en conjunto para garantizar un
suministro de energía eficiente y estable.
El primer paso del procedimiento consiste en verificar el estado general del sistema. Se
comprueba el estado de la celda de combustible, incluyendo su tensión, presión y
temperatura, así como el SOC y el nivel de hidrógeno en el tanque. Si los valores son
aceptables, el sistema continúa a la siguiente fase; de lo contrario, el procedimiento se
detiene para evitar daños o fallos. Tras verificar que la batería es la fuente de energía
principal, se activa el mecanismo. La celda de combustible suministra la energía
necesaria para arrancar el motor y operar los sistemas de control mientras el motor
alcanza su temperatura de trabajo. Una vez que está lista, la celda de combustible se
activa y comienza a utilizar hidrógeno para producir electricidad. El convertidor elevador
CC-CC alimenta el bus y eleva la tensión al nivel requerido por el motor y los demás
subsistemas.
Figura 3.
Diagrama de flujo de operación del sistema
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
El flujo de energía es monitoreado por el EMS. Este módulo analiza constantemente el
estado de la batería y la potencia requerida por el motor. La celda de combustible y la
batería cooperan para satisfacer la carga cuando la demanda de potencia es alta. Si la
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demanda es baja, la celda puede funcionar de manera estable, y si existe un excedente,
puede cargar la batería. El controlador también debe mantener el balance energético.
Si el SOC es muy bajo, la celda de combustible suministra potencia adicional para
recargar la batería. Si el SOC es alto, entonces se reduce la salida de la celda para
evitar la sobrecarga. Cuando el vehículo se detiene o entra en modo de baja carga, la
batería alimenta los sistemas auxiliares, lo que reduce la producción de energía de la
celda de combustible. El ciclo de funcionamiento finaliza cuando los convertidores
CC/CC se apagan y el sistema entra en modo de reposo o modo seguro.
La estrategia de gestión de energía propuesta se basa en un control determinístico
basado en reglas. Las decisiones de asignación de potencia se determinan a partir de
la demanda de carga, el estado de carga de la batería y las condiciones de operación
de la celda de combustible. En la literatura se han publicado métodos más sofisticados,
como MPC, PSO y ECMS. Sin embargo, el control basado en reglas sigue siendo
atractivo debido a su simplicidad, sus bajos requerimientos computacionales y su
facilidad de implementación práctica.
Por lo tanto, el objetivo de este trabajo no es proponer un nuevo algoritmo de
optimización, sino evaluar la operación coordinada de una arquitectura híbrida FC-BAT-
SC bajo condiciones de conducción representativas.
3. Resultados
En comparación con los sistemas tradicionales FC/Batería descritos en investigaciones
anteriores, el diseño híbrido propuesto presenta varias ventajas. El super capacitor
mejora considerablemente la capacidad de respuesta transitoria de la celda de
combustible y reduce sus fluctuaciones rápidas de corriente. Además, bajo condiciones
dinámicas de operación, la técnica coordinada de gestión de energía mejora la
estabilidad de potencia, reduce el consumo de hidrógeno y suaviza el comportamiento
del SOC de la batería.
El sistema híbrido está diseñado para reducir las emisiones y elevar el nivel de eficiencia
energética en los vehículos eléctricos. Las celdas de combustible de hidrógeno son el
elemento energético principal de esta configuración. El modelo incluye la masa del
vehículo, el arrastre aerodinámico, la resistencia a la rodadura y el perfil de velocidad
NEDC para reproducir las condiciones de operación típicas comúnmente utilizadas en
estudios de simulación de vehículos eléctricos. Esto permite observar cómo se comporta
la energía en diferentes situaciones. Las corrientes en este tipo de simulación pueden
variar entre 100 y 250 A, dependiendo de la carga del motor. Una tensión típica del bus
de CC se encuentra en el rango de 350-400 V. La potencia de salida del sistema en
conducción de estado estable se encuentra en el rango de 20 a 30 kW, y durante la
aceleración es de 60 a 80 kW.
Para operar de manera bidireccional y prolongar la vida útil, el estado de carga (SOC)
de la batería suele mantenerse entre 40% y 80%. La eficiencia electroquímica de la
celda de combustible es de 50-55%. La eficiencia global del tren motriz supera el 85%,
incluyendo baterías y convertidores. Con una estrategia de control adecuada, estas
cifras se traducen en una reducción del 15% en el consumo de hidrógeno en
comparación con los sistemas no híbridos. La combinación de dos fuentes de energía
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también contribuye a mejorar el desempeño dinámico del vehículo y proporciona un
suministro de energía más confiable durante una conducción impredecible.
3.1. Eficiencia eléctrica de la celda de combustible
(V) presenta la tensión de salida de la celda de combustible frente al tiempo mediante
la línea roja. Durante la fase inicial de la simulación (0-40 s), la tensión se encuentra
entre 48 y 50 V, lo que significa que el sistema está en su fase inicial y la estabilidad se
mantiene hasta que la celda de combustible alcanza la temperatura ideal. Se observa
una lenta caída de tensión entre los 50 y los 250 segundos, que llega a
aproximadamente 43-44 V. Esto es típico cuando las celdas de combustible son más
"jóvenes" y la carga es mayor. Finalmente, cuando la demanda disminuye (250-320 s),
la tensión se recupera hasta aproximadamente 46-47 V, lo que muestra que el sistema
reacciona correctamente a los cambios de carga. La curva muestra que la celda
mantiene una respuesta estable, propia de un buen diseño de control en el convertidor
CC/CC (véase la Fig. 4).
La línea rosa es la corriente en amperios (A) en la celda de combustible. La corriente
comienza baja (alrededor de 50 A) en los primeros segundos (0-50 s) y aumenta a
medida que el vehículo acelera y la demanda de potencia se incrementa. Entre 50 y 250
s, oscila entre 150 y 220 A, correspondiendo a períodos de alta demanda energética del
motor. Después de 250-350 s, la corriente vuelve a caer hasta aproximadamente 100 A,
correspondiendo a una fase de desaceleración. La relación inversamente proporcional
entre su desempeño y la tensión es plenamente consistente con el principio de
operación de la celda de combustible de carga variable. La línea azul es la potencia
eléctrica de salida de la celda de combustible en vatios (W). La potencia es modesta al
inicio (0-40 s), ya que el vehículo apenas comienza a circular, con aproximadamente
2000 W. Posteriormente, la potencia aumenta gradualmente entre los 50 y 200
segundos hasta un máximo de 10 kW, correspondiente a las etapas de aceleración o
ascenso del ciclo de conducción. No hay cambio de potencia entre los 200 y 250
segundos, lo que sugiere un ritmo moderado. Luego se reduce gradualmente hasta un
nivel de 4000-5000 W después de aproximadamente 300 segundos. Este es el momento
en que comienza el período de baja demanda, también llamado fase de recuperación
del sistema. Debido a la respuesta controlada de la curva, la celda de combustible
proporciona la potencia necesaria sin inestabilidad ni sobrecargas.
3.2. Comportamiento del consumo de combustible (hidrógeno)
La línea roja representa el consumo total de hidrógeno durante la simulación, expresado
en litros por minuto (lpm) según el modelo. La gráfica muestra un aumento continuo de
0 a 350 segundos, sin caídas, lo que indica un consumo constante. Los primeros 50
segundos se caracterizan por un ligero aumento, ya que el consumo inicial de energía
es bajo.
La pendiente aumenta bruscamente entre los 50 y 250 segundos, lo que indica que el
vehículo está utilizando más hidrógeno para mantener su velocidad. Finalmente, el
incremento se ralentiza entre los 250 y 350 segundos, lo que indica un menor consumo
de energía.
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Figura 4.
La eficiencia eléctrica de la pila de combustible
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
Figura 5.
Comportamiento del consumo de combustible
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
La gráfica muestra un control constante del flujo de hidrógeno de la celda de combustible
(Figura 5). La línea azul indica la tasa de flujo de combustible. El flujo es bajo en los
primeros 50 segundos, alrededor de 0.5 lpm, lo que corresponde al momento en que el
vehículo arranca. En los puntos de máxima potencia de la celda de combustible, el nivel
aumenta significativamente entre los 50 y 200 segundos, alcanzando un pico de entre
2.5 y 3 lpm. Después de los 200 segundos, algunas variaciones muestran cambios de
carga, pero se mantiene la estabilidad.
3.3. Energía de la batería y desempeño eléctrico
Figura 6.
Energía de la batería y rendimiento eléctrico
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Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
línea roja representa la corriente de la batería en amperios (A). Durante la fase de La
aceleración (0-50 s), la corriente es positiva (del orden de 60 A) y extrae energía de la
batería para alimentar el sistema. Luego, la corriente fluctúa entre -20 A y 20 A durante
50 a 200 segundos, representando ciclos de carga y descarga según las necesidades
de la celda de combustible y el motor. Durante los últimos 250-350 segundos, la
demanda disminuye y la corriente se estabiliza alrededor de 10 A, con menor demanda.
Estos cambios demuestran un desempeño eficiente y una correspondencia perfecta
entre la celda de combustible y el supercapacitor (véase la Figura 6).
La tensión de la batería se muestra mediante la línea magenta, que varía entre 49 y 54
V durante la simulación. Inicialmente, la tensión permanece constante, pero a medida
que aumenta la carga (entre 50 y 100 s), la tensión disminuye ligeramente hasta 50 V.
Este es un resultado común al intentar descargar la batería. Durante los períodos de
baja demanda o recarga (150-250 s), la tensión vuelve a subir lentamente hasta
aproximadamente 53-54 V.
La respuesta es estable, sin fluctuaciones bruscas. Esta estabilidad indica que el
convertidor CC/CC está bajo control y que la batería está funcionando eficientemente.
La línea azul indica el nivel de carga de la batería, el cual disminuye progresivamente
después de los 350 segundos, de 66% a 58%. Esta disminución gradual indica que la
batería está suministrando energía a la celda de combustible la mayor parte del tiempo
durante el ciclo, actuando como el respaldo principal cuando la demanda supera la
capacidad inmediata de la celda de combustible. La curva es suave y no presenta caídas
bruscas. Esto significa que la energía está bien gestionada y que existe un buen plan
para controlar el flujo de potencia. La línea morada corresponde a la capacidad de la
batería. El rango es de -2000 W a 4000 W.
Las áreas positivas corresponden a la descarga; las áreas negativas, a la carga o
regeneración. Al inicio (0-50 s) se observan picos de hasta 4 kW, relacionados con la
aceleración del vehículo. Los valores negativos en el rango de 150-250 s muestran que
el frenado regenerativo se utiliza para la recarga. La potencia se estabiliza en
aproximadamente 1 kW al final del experimento, lo que indica un equilibrio entre la
recuperación de energía y su suministro.
3.4. Desempeño del supercapacitor en el sistema híbrido
Figura 7.
Rendimiento del supercondensador en el sistema híbrido
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
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La corriente del supercapacitor, medida en A, está representada por la línea roja. El
supercapacitor carga y descarga energía de manera continua, ya que se observan
oscilaciones frecuentes y rápidas entre -40 A y 40 A. Los picos negativos indican la
recarga del componente durante períodos de baja demanda o frenado regenerativo,
mientras que los picos positivos están relacionados con las fases de descarga. La alta
capacidad de respuesta ante variaciones instantáneas de carga en el vehículo eléctrico
es evidente en este comportamiento rápido y pulsante (Fig. 7).
La tensión del supercapacitor se encuentra en el rango de 269-275 V, representada por
la línea rosa. En la primera fase (0-50 s) la tensión es casi constante. Sin embargo, en
momentos de mayor demanda (100-250 s), se observan pequeñas disminuciones
transitorias, relacionadas con la descarga rápida del dispositivo. Después de los 250
segundos, la tensión comienza a aumentar nuevamente, ya que el supercapacitor se
recarga adecuadamente. Si se mantiene la estabilidad de la tensión, esto significa que
el convertidor CC/CC, que controla la transferencia de energía del supercapacitor al
sistema eléctrico del vehículo, está funcionando eficientemente. La línea azul indica la
potencia del supercapacitor, que se encuentra siempre en carga/descarga y fluctúa
entre -2000 W y 2000 W. Los valores negativos indican que el sistema está
suministrando potencia, mientras que los valores positivos indican que el sistema está
consumiendo potencia. Esta oscilación rápida es una característica de los
supercapacitores. Su función principal es reducir los picos de potencia que la celda de
combustible y la batería no pueden gestionar con la misma rapidez. Las respuestas
inmediatas observadas en los primeros 150 segundos y en el intervalo de 200 a 300
segundos demuestran la eficiencia del sistema híbrido para mantener su estabilidad
dinámica.
3.5. Potencia de FC, BAT, SC y Carga
Figura 8.
Potencia de FC, BAT, SC y carga
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026
La línea roja representa la potencia de carga y se mide en una escala de 2000 W a 9000
W. La línea roja indica los momentos en que la demanda energética del vehículo es más
alta. La potencia se mantiene alrededor de 3000 W durante los primeros 50 segundos,
pero se observan varios picos por encima de 8500 W entre los 60 y 200 segundos, lo
que podría indicar períodos de alta aceleración o una pendiente más pronunciada.
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Posteriormente, la potencia disminuye continuamente entre los 200 y 350 s y se
estabiliza en 4000 W. Esto indica una fase de conducción más suave o una
desaceleración controlada. La línea magenta en la Figura 8 corresponde a la batería, la
fuente de energía principal. Durante los períodos de máxima demanda, tiene una
potencia de salida promedio de 5000-7000 W. Cuando la potencia de salida es en
ocasiones de 0 W, la batería se encuentra en modo de carga regenerativa por frenado,
lo que mejora la eficiencia del sistema. Su respuesta más regular y estable reafirma su
papel como respaldo continuo de energía. La potencia del supercapacitor está
representada por una línea azul y se caracteriza por variaciones repentinas, así como
por valores positivos y negativos que van de -3000 W a 4000 W. Se destaca porque
almacena energía durante la desaceleración y la suministra inmediatamente durante los
picos de aceleración. Su papel es el de un sistema de soporte dinámico. Este
comportamiento reduce la carga sobre la batería y contribuye a la estabilización del
sistema.
3.6. Potencia de FC, BAT, SC y Carga
La interacción simultánea del supercapacitor, la celda de combustible y la batería
proporciona un suministro de energía constante que puede adaptarse a la variación de
carga (véase la Tabla 5). Así, el sistema híbrido propuesto resulta útil y efectivo. Sin
embargo, es la batería la que mantiene su estado de carga (SOC) dentro de límites
seguros, mientras que el supercapacitor se encarga de los picos de potencia
inesperados y del exceso de la celda de combustible. El desempeño general es bueno
debido al uso lineal y controlado del hidrógeno.
Tabla 5.
Tabla resumen de la simulación
Nombre
Valor
Unidad
Celda de combustible
44-55 V / 0-200 A / 0-10 kW
Estable con ligeros cambios
Uso de hidrógeno
0.5-3 lpm / 0-30 g
Aumento constante y gradual
Batería
-20 a +40 A / 48-55 V / 66-63%
Carga y descarga regular
Supercapacitor
-40 a +40 A / 270-275 V / ±5 kW
Alta respuesta instantánea
Carga
±200 V / ±30 A
Estable con variaciones debido a la
demanda
Nota: Elaborado por Brayan Paneluisa Guaman y Ibeth Tapia Aizaga, 2026.
4. Discusión
Los resultados de la simulación validan la arquitectura híbrida propuesta para coordinar
el intercambio de energía entre la pila de combustible, la batería y el supercondensador
(FC-BAT-SC), demostrando su viabilidad tecnológica para aplicaciones automotrices.
Bajo el ciclo de conducción NEDC, estos resultados muestran un funcionamiento
estable, un consumo de hidrógeno regulado y una corrección efectiva de las variaciones
transitorias de potencia, si bien no se realizó una comparación directa con técnicas de
gestión de energía basadas en optimización, los resultados confirman la robustez de la
arquitectura y la estructura de control basada en reglas, un aspecto crucial de este
desarrollo reside en el uso de un convertidor CC/CC bidireccional que permite la
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recuperación de energía durante el frenado regenerativo, esta funcionalidad
generalmente está ausente o limitada en los sistemas tradicionales, lo que conlleva
pérdidas de energía significativas, la integración del supercondensador en el sistema
ayuda a compensar las variaciones repentinas de potencia, reduciendo así el estrés y
la fatiga de la pila de combustible y la batería, e incrementando significativamente su
vida útil, además, gracias a una mejor coordinación de las fuentes de energía y a que la
pila de combustible opera dentro de su rango de eficiencia óptimo, el consumo de
hidrógeno se reduce aproximadamente un 15% en comparación con los sistemas
convencionales, a diferencia de los métodos actuales de fuente única, el sistema
propuesto equilibra dinámicamente la demanda de energía, ofreciendo mayor fiabilidad,
estabilidad y eficiencia bajo perfiles de carga dinámicos.
Al comparar estos resultados con los del artículo “Dimensionamiento de pilas de
combustible y baterías para vehículos de clase 8” (Kilgore et al., 2023), que se centró
en el dimensionamiento de fuentes de energía para vehículos pesados, surge una
diferencia notable en el manejo de picos de potencia, mientras que en los sistemas
analizados por estos autores la batería soporta todo el impacto de las tensiones durante
aceleraciones repentinas, la arquitectura propuesta aquí mitiga este impacto destructivo
gracias a la acción inmediata del supercondensador, esto explica por qué en la
simulación, las variaciones de voltaje de la batería son mínimas en comparación con las
importantes caídas de voltaje observadas en configuraciones que no cuentan con
almacenamiento de energía de respuesta ultrarrápida.
Además, la eficiencia global superior al 85 % alcanzada en esta investigación se alinea
perfectamente con las proyecciones presentadas en el estudio “Sistema de gestión de
energía preciso y eficiente para vehículos eléctricos híbridos con pila de
combustible/batería/supercondensador/generadores de AC y DC” (Benhammou et al.,
2023), sin embargo a diferencia de los complejos modelos predictivos basados en
algoritmos propuestos en este artículo, nuestro controlador determinista basado en
reglas demuestra que es posible reducir el consumo de hidrógeno en un 15 %
manteniendo una baja complejidad computacional, esto confirma que, en comparación
con ciclos estandarizados como el NEDC, una estrategia de intercambio de energía
directa y optimizada ofrece un rendimiento competitivo que facilita su implementación
práctica.
En cuanto al impacto electroquímico y la vida útil de los componentes, el estudio
“Innovación en el diseño electrónico de sistemas de carga de baterías para vehículos
híbridos y eléctricos” (Columba et al., 2024) destaca que el diseño electrónico debe tener
como objetivo prevenir la degradación prematura de las baterías de iones de litio, los
resultados de esta simulación abordan las deficiencias descritas en dicho artículo, ya
que el estado de carga de nuestra batería mostró una disminución bastante controlada
(del 66 % al 63 %) sin fluctuaciones bruscas, al utilizar el supercondensador para
absorber la energía del frenado regenerativo, el modelo propuesto previene el estrés
térmico en las celdas de litio, cumpliendo así con los requisitos de innovación resaltados
por Columba et al. (2024).
El análisis de la dinámica del flujo de combustible confirma los resultados del artículo
“Nueva fuente de energía híbrida de pila de combustible/batería/supercondensador para
vehículos eléctricos híbridos con pila de combustible” (Fathabadi, 2018), este artículo
destaca la importancia de aislar la pila de combustible de las perturbaciones de carga
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para optimizar su rendimiento termodinámico, mientras que los sistemas sin
supercondensadores presentan oscilaciones significativas en la corriente de la pila de
combustible, nuestra simulación garantiza un aumento constante y progresivo del
caudal de hidrógeno (de 0,5 a 3 L/min), el funcionamiento de la pila de combustible
principalmente en un régimen de potencia estable demuestra empíricamente que la
integración del supercondensador maximiza la eficiencia energética de forma
comparable a las mejores topologías actuales.
En cuanto a los objetivos globales de descarbonización, la eficiencia demostrada por el
sistema de propulsión propuesto se alinea con las perspectivas analizadas en el artículo
“Energía limpia y desarrollo sostenible: una revisión de las tendencias y desafíos
actuales” (Guerrero-Calero et al., 2023), esta revisión bibliográfica destaca que la
transición a una combinación energética sostenible y una movilidad verdaderamente
verde requiere optimizar el uso del hidrógeno como portador de energía, superando las
limitaciones tecnológicas mediante sistemas de almacenamiento eficientes, los
resultados de nuestra simulación abordan directamente esta necesidad, demostrando
que la integración coordinada del supercondensador y la batería en el bus de CC permite
que la pila de combustible opere con su máxima eficiencia, gracias a esta regulación,
se logra la reducción del 15% en el consumo de hidrógeno reportada en este trabajo,
demostrando que la arquitectura híbrida (pila de combustible-batería-
supercondensador) no solo mejora el rendimiento dinámico del vehículo en comparación
con el ciclo NEDC, sino que también constituye una solución práctica y concreta para
alcanzar los objetivos de sostenibilidad y eficiencia de recursos descritos por Guerrero-
Calero et al. (2023).
5. Conclusiones
La simulación del sistema híbrido compuesto por celda de combustible, supercapacitor
y batería demostró que los tres componentes operan de manera simultánea y estable,
la celda de combustible actúa como la fuente de energía principal, entregando una
potencia promedio de 10 kW a tensiones de 44-55 V y corrientes cercanas a 200 A, lo
que confirma que el sistema electroquímico funciona de forma constante y eficiente, con
un consumo de hidrógeno lineal y regulado, libre de excedentes tanto a corto como a
largo plazo.
La batería cumple el papel de regulador intermedio, suavizando los picos y valles de la
demanda de energía, el comportamiento de su SOC, potencia, tensión y corriente se
mantuvo estable a lo largo del ciclo, con una variación de SOC de 66% a 63%, sin caídas
bruscas de tensión, esto confirma su efecto de amortiguación (buffering) y su capacidad,
con una potencia de 4 kW, para cubrir tanto la tracción como la regeneración de energía.
El supercapacitor demostró ser un dispositivo altamente dinámico, capaz de almacenar
y liberar energía instantáneamente a tensiones de hasta 270 V y corrientes de ±40 A,
con una potencia máxima de ±5 kW, gestiona con rapidez los transitorios del sistema
durante la aceleración y la desaceleración, reduciendo la variación de tensión y
disminuyendo la carga instantánea sobre la celda de combustible y la batería.
La interacción combinada de los tres componentes energéticos el supercapacitor y la
batería atendiendo los picos y valles de demanda, y la celda de combustible aportando
la potencia base permitió que el sistema alimentara al vehículo eléctrico con una salida
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global de aproximadamente 90 kW, sin comprometer su funcionalidad, no se registraron
fluctuaciones significativas en el suministro de energía a la carga, lo que evidencia un
control dinámico adecuado y una transición fluida entre las fuentes.
El sistema híbrido simulado resultó técnica y energéticamente viable, garantizando un
consumo estable de hidrógeno, una distribución equilibrada de potencia y una respuesta
dinámica eficiente bajo el ciclo de conducción NEDC. Sin embargo, antes de verificar su
implementación práctica, es necesario realizar una validación experimental adicional y
pruebas bajo condiciones reales de conducción.
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CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.