Diseño e implementación de un modelo de demanda de energía de buses eléctricos para transporte público local

• Autores: Gómez Saavedra, Josué Renato, Ojeda Córdova, Yerson Miguel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/6066
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/6066
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Vehículos eléctricos -- Diseño asistido por computador -- Investigaciones; Transporte público -- Consumo de energía -- Investigaciones; Recursos energéticos renovables -- Aplicación; 629.2295; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El objetivo de la tesis es diseñar e implementar un modelo de demanda de energía de buses eléctricos para transporte público local, diseñando e implementando un modelo de demanda de energía de buses eléctricos para transporte público local. Se eligió la ruta Sullana – Piura recorrida por la empresa de transporte EPPO S.A. la cual consta de 35,39 km entre sus estaciones. El bus escogido para el análisis ha sido el BYD K9FE, debido a su gran implementación en flotas de buses en países latinoamericanos. Para el recorrido en mención se obtuvo un total del 30,3 % de descarga al cual le correspondía un consumo energético de 87,8 kWh. En primer lugar se propone un modelo de demanda de energía a partir de datos reales de ciclos de conducción, teniéndose en cuenta las variables analizadas en los proyectos de implementación de flotas de buses en otros países. Se simula el estado de carga de batería del vehículo bajo operación utilizando MATLAB/SIMULINK. El modelo de dividirá en subsecciones que analizarán la variación de las diferentes variables. Seguidamente, se valida el modelo con datos reales disponibles y se utilizan los resultados para proponer mejoras en la infraestructura de carga de vehículos eléctricos. Finalmente se propone el sistema de baterías óptimo para el recorrido, que cuente con la capacidad energética suficiente en base a las simulaciones y que a la vez se pueda implementar junto con una infraestructura de carga. Se concluye que con los subsistemas definidos se ha podido llegar a realizar satisfactoriamente el análisis del estado de carga de la batería. Sin embargo, como la curva de velocidades obtenida no lograban satisfacer las necesidades de distancia de la ruta se han tenido que escalar los resultados obtenidos. Asimismo, se concluye que debido a que la empresa de transporte público en estudio solo realiza parada en sus terminales la opción de infraestructura de carga óptima a implementar sería una estación que permita cargar las baterías de los buses a su máxima potencia para reducir los tiempos de parada y que éstos puedan realizar más recorridos a lo largo del día.