Resumen
A pesar de los avances logrados por los vehículos eléctricos de baterías (BEVs), las preocupaciones de los usuarios en torno a la
autonomía, envejecimiento y tiempos de carga de las baterías persisten, lo que limita su aceptación. Estos problemas están relacionados
con las características de las baterías de iones de litio, pero afectan también a otras tipologías. Entre las principales problemáticas están:
1. La variabilidad en el estado de carga, de salud y el estado térmico de la batería limita la potencia máxima y el almacenamiento de
energía, afectando a la autonomía, la aceleración del BEV, los tiempos de carga y su envejecimiento. La imposibilidad de medir los
estados de las baterías hace necesarias complejas técnicas de observación, lleva asociada cierta incertidumbre y repercute en las
decisiones de los clientes sobre los planes de viaje y carga.
2. La alta eficiencia de los BEV reduce la energía residual para el acondicionamiento térmico, por lo que el la gestión térmica de la cabina
y el sistema propulsivo afecta significativamente a la autonomía del vehículo.
3. La infraestructura de recarga, todavía limitada y poco homogénea, repercute en el coste y duración del trayecto. Luego, la selección
estratégica de puntos de carga y la planificación de la conducción para evitar paradas durante los viajes tiene una importancia primordial.
Dada la compleja relación entre los flujos de energía y las condiciones de funcionamiento del BEV, el objetivo del proyecto es maximizar
su rendimiento global optimizando la estrategia de control. Esto implica una observación precisa de los estados internos y una predicción
exacta de las necesidades futuras de energía. Las acciones de control propuestas para dirigir el rendimiento de los BEV abarcan desde la
selección de una velocidad y política de carga hasta la gestión térmica óptimas. La investigación aprovecha los avances en los
paradigmas del control óptimo aplicados a la automoción, donde la información de los sensores se explota mediante técnicas de
aprendizaje automático, y las comunicaciones V2x facilitan la predicción del estado del tráfico. El proyecto promete avances científicos y
técnicos en:
- El conocimiento y el modelado centrados en aspectos del BEV como la autonomía, el rendimiento y el envejecimiento de la batería en
condiciones reales de conducción.
- Evaluación del potencial de los métodos de control óptimo para para su uso en BEVs, teniendo en cuenta las limitaciones de tiempo de
cálculo y robustez.
- Desarrollo de modelos y técnicas de fusión de datos para observar variables fundamentales del vehículo, en concreto los estados
térmicos y de la batería.
- Creación de bases de datos experimentales amplias con información sobre ciclos de conducción reales, condiciones de funcionamiento
y métricas de rendimiento.
En conclusión, al minimizar el consumo de energía, garantizar los límites operativos del sistema y la comodidad de los pasajeros, el
proyecto pretende mejorar la eficiencia y la seguridad de los vehículos individuales, y también abordar las preocupaciones de los clientes
que limitan la adopción generalizada de los BEVs. Se espera que el bucle de retroalimentación positiva contribuya al bienestar
medioambiental, por lo que el proyecto se alinea con las prioridades temáticas asociadas a los retos globales, particularmente en el 5º
sector estratégico del PEICTI "Clima, Energía y Movilidad", con contribuciones en sus 4 puntos, especialmente en "2. Movilidad
sostenible".
