Híbridos y Eléctricos

ESTUDIO DE CORNELL

La recarga inalámbrica dinámica facilita el uso de coches eléctricos y aumenta su rentabilidad

Un estudio realizado por un equipo de investigadores de la Universidad de Cornell muestra las ventajas que aportan los sistemas de carga inalámbrica y dinámica, reduciendo la presión sobre la infraestructura de recarga convencional y los costes energéticos.

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Flujo de energía entre la red eléctrica, las carreteras con carga inalámbrica, el sistema de almacenamiento de energía y los vehículos eléctricos. Imagen de Applied Energy.

Las carreteras dotadas de un sistema de recarga inalámbrica dotados de un sistema de almacenamiento de energía son soluciones que se muestran prometedoras para el futuro de la movilidad eléctrica. Aportan importantes ventajas relacionadas con el ahorro de tiempo a la hora de recargar y en la reducción de la presión sobre la infraestructura de carga cableada convencional. La integración de este sistema de carga y la gestión del sistema de almacenamiento correspondiente son el objeto de un estudio de la Universidad de Cornell que ha sido publicado en la revista Applied Energy.

La industria de los vehículos eléctricos ha experimentado una notable expansión y desarrollo técnico durante la última década. Para 2030, se estima que los vehículos eléctricos comprenderán el 48 %, el 42 % y el 27 % de las ventas de vehículos ligeros en China, Europa y Estados Unidos, respectivamente. Así lo indican H. Oliver Gao, profesor de Howard Simpson of Engineering y Jie Shi, ex investigador postdoctoral de sistemas de Cornell, coautores del estudio.

Las principales ventajas de la carga inductiva y dinámica es que permite reducir el tamaño y la capacidad de las baterías de tracción. Esto implica un menor peso del vehículo y también el uso de una menor cantidad de materiales, lo que los hace más sostenibles y económicos. Por otro lado, también reduce la presión sobre la infraestructura de recarga convencional, puesto que las necesidades de parar en ellas se reducen y además los tiempos de espera son menores.

Por lo tanto, la integración de la carga inalámbrica en las carreteras junto con una gestión eficiente del sistema de almacenamiento de energía de apoyo son cruciales para la implementación con éxito de estos sistemas. “En este trabajo, desarrollamos un sistema acoplado de transporte y energía para la incorporación de un sistema vial de carga inalámbrica en el mercado eléctrico en tiempo real”, explica Gao, director del Programa de Ingeniería de Sistemas de Cornell. “Además, proponemos una estrategia de control basada en la optimización de Lyapunov para operar el sistema de almacenamiento de energía de manera rentable”.

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Sistema de energía y transporte acoplado de cinco nodos. Imagen Applied Energy.

El estudio de simulación demuestra que el control eficiente del sistema de almacenamiento no solo reduce los costes energéticos de todo el sistema vial de carga inalámbrica, sino que también alivia la presión producida por la recarga inalámbrica en la red eléctrica existente. En dos ejemplos numéricos, los costes energéticos se reducen en un 2,61 % y un 15,34 %, respectivamente.

“Diseñamos una estrategia de control basada en la optimización de Lyapunov para administrar de manera rentable el flujo de energía entre las carreteras con carga inalámbrica y el sistema de almacenamiento de energía”, añade Gao. “El marco propuesto se compone de tres módulos principales: la asignación de tráfico híbrido, el DCOPF extendido y el controlador”.

La asignación de tráfico híbrido calcula el flujo de tráfico en viajes específicos a través de una red de carreteras compuesta por carriles de carga inalámbrica y carriles de tráfico normal. El flujo de potencia óptimo de corriente continua extendida (DCOPF) determina los flujos de energía eléctrica óptimos entre los recursos de generación, los centros de carga y las carreteras de carga inalámbrica en una red eléctrica dada. El enfoque de control busca minimizar los costes de energía de las carreteras de carga inalámbrica mediante la gestión eficiente de la salida del sistema de almacenamiento de energía.

“Nuestra estrategia de control es computacionalmente eficiente y no requiere pronósticos de los estados del sistema, lo que la hace atractiva para aplicaciones prácticas”, concluye Jie.

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