Inteligencia artificial para recargar los vehículos eléctricos

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado una herramienta basada en técnicas de Inteligencia Artificial que permite conocer en qué punto de las ciudades son necesarias -y lo serán en un futuro- estaciones de recarga de vehículos eléctricos. En su desarrollo, participan también tres empresas, dos españolas –Global Energy Trading y Gecival- y una peruana –Green Energy.

La primera versión se ha desarrollado para la ciudad de Valencia y los investigadores trabajan ya en otra para Lima (Perú), pero es de aplicación en cualquier lugar del mundo.

La herramienta, denominada Movindeci, permite analizar el estado general del transporte y de la movilidad en la ciudad para poder tomar decisiones estratégicas en dichos ámbitos.

“Nuestro objetivo es proporcionar un sistema inteligente que facilite la planificación de la localización de estas infraestructuras de recarga, tanto a corto como a medio y largo plazo. Es una herramienta de gran utilidad para, en función de la evolución del transporte, del número de vehículos eléctricos y de la población y movilidad en la ciudad, situar de manera óptima los puntos de recarga, añadiendo nuevas estaciones o suprimiendo las que no sean eficientes”, destaca Vicente Julián, investigador del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV.

Previsión para 2030 

En la actualidad, en España hay unos 1.700 puntos de recarga públicos, para unos 35.000 vehículos eléctricos, y se estima que se precisará disponer de una red de unos 80.000 en 2030 para la recarga de los aproximadamente 4 millones previstos.

Por su parte, el Plan del Vehículo Eléctrico y Despliegue de la infraestructura de Recarga de la Comunitat Valenciana prevé que en 2030 el 25% de los nuevos vehículos sean eléctricos, haciendo necesaria la instalación de unos 2.500 puntos de recarga públicos.

La herramienta,desarrollada por la UPV ayudará a planificar en el tiempo tanto  la ubicación de esos puntos en España, como los que se prevea instalar en cualquier ciudad del mundo.

Además, Movindeci ayudará también a las empresas eléctricas en su planificación y desarrollo de red, y a garantizar el suministro de electricidad a las infraestructuras de carga de baterías de los vehículos eléctricos en las ciudades, así como a optimizar la inversión en infraestructuras y puntos de recarga y contribuir adicionalmente a la participación de la demanda en la eficiencia del sistema eléctrico, “lo que redunda en una mayor sostenibilidad”, añade Javier Palanca, investigador también del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV.

¿Cómo hace la localización? 

La herramienta integra un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que evalúa de manera automática posibles localizaciones de las estaciones de recarga y determina cuál es la más recomendable en función de un conjunto de criterios que pueden ser especificados por el usuario.

Entre esos parámetros, se encuentra la densidad de la zona, movilidad urbana, estimación del tiempo que los vehículos pasan en un determinado punto, principales actividades económicas de la zona o el coste desde el punto de vista eléctrico que tendría llevar la energía necesaria desde una subestación al punto de recarga.

Junto a ellos, entra en juego también otro parámetro: la actividad en redes sociales de cada punto de la ciudad. “Dicha actividad nos da una idea aproximada de en qué términos se desplazan las personas por la ciudad. permitiendo sacar el máximo partido a la huella digital de los usuarios en internet, utilizando dicha información para conocer mejor sus hábitos de conducta, desde la perspectiva del transporte y la movilidad”, explica Javier Palanca.

Este proyecto está siendo cofinanciado por Global Energy Trading y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), dentro del Programa Operativo de Crecimiento Inteligente 2014-2020, con el objetivo de potenciar la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación. Sus resultados han sido publicados en la revista Applied Sciences.

Fuente: UPV







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