Utilizan algoritmos cuánticos para simular la mejor operativa posible de cada proceso que se desarrolla en una planta de electrólisis
10 de septiembre de 2025. 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.
Esta visión holística, sumada a la escalabilidad inherente a la lógica cuántica, está permitiendo obtener propuestas para la mejor operativa de planta utilizando un tiempo muy reducido de simulación. De esta manera se puede extender una planificación precisa más allá de los períodos simulables con la estrategia clásica (no-cuántica) empleada hasta ahora.
Rápida resolución de problemas complejos
Las plantas electrolizadoras son instalaciones que, mediante la aplicación de corrientes eléctricas, son capaces de separar el hidrógeno y el oxígeno contenidos en las moléculas de agua. El hidrógeno generado tiene múltiples aplicaciones en industria e investigación, y también puede utilizarse como combustible limpio.
Se trata de un proceso muy complejo que, hasta ahora, cuando se topaba con problemas en la operativa, se abordaba con métodos clásicos, capaces de obtener una producción de calidad en tiempos razonables, pero sólo ante complicaciones de tamaño moderado. “Al aumentar la complejidad o la escala del problema, los tiempos de análisis se vuelven prohibitivos y hay que recurrir a aproximaciones o extrapolaciones para obtener resultados que, además, no pasan de ser meramente orientativos”.
Así lo asegura Iñigo Pérez Delgado, responsable de este proyecto por parte de Ayesa, que además explica que “hemos buscado una herramienta escalable capaz de dar resultados de calidad en tiempos de ejecución cortos gracias a un método cuántico, testado en el rango en el que el proceso clásico es aún capaz de confirmar la calidad de los resultados obtenidos. La inclusión de un algoritmo cuántico permite evaluar escenarios a mayores escalas y complejidad”, explica.
El uso de lógicas cuánticas hace que un aumento en la complejidad de las condiciones a cumplir, que en el caso clásico supone un escalado exponencial de la dificultad, apenas incremente la capacidad de procesamiento necesaria para resolver el problema. “En este proyecto IPCEI, por tanto, el objetivo principal era desarrollar un método capaz de obtener resultados escalables, aunque a la escala analizada no se obtuviera una ventaja de velocidad”, señala.
“Sin embargo”, continúa Pérez Delgado, “se ha observado que el problema analizado, pese a ser de tamaño moderado, es de un volumen lo suficientemente grande como para que la escalabilidad del método cuántico ofrezca ya una ventaja de velocidad de un orden de magnitud”. “Por tanto, nuestros resultados confirman que actualmente la computación cuántica es capaz de ofrecer resultados diferenciales en la industria”, concluye.
En palabras de Alfonso Corbella, director de proyectos de i+D en H2 de Sener, “la aplicación de tecnologías como la computación cuántica nos permite abordar con mayor precisión la optimización operativa de procesos complejos, como los que tienen lugar en una planta de electrólisis. Esta capacidad de simulación avanzada no solo mejora la eficiencia, sino que también allana el camino hacia una adopción más amplia del hidrógeno verde, un ámbito en el que Sener acumula una dilatada experiencia”.
Fuente: Ayesa