Propuesta de distribución espacial de la infraestructura de carga pública y domiciliaria para los vehículos eléctricos en Lima Metropolitana

• Autor: Ramos Sihuacollo, Lourdes Estela
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/8245
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/8245
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Vehículos eléctricos; Electrolineras; Infraestructura de carga; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La Agencia Internacional de Energía indicó que el número de VE en todo el mundo en el 2018 fue mayor a los 5 millones, siendo China, Estados unidos y otros países europeos los que cuentan con mayor cantidad de VE en circulación. Además, los fabricantes de automóviles han anunciado que para los próximos años sus modelos serán eléctricos, e incluso se espera que las ventas de los VE e híbridos pase de 2 millones a 28 millones para el 2030. Así también, en el Perú en la primera mitad del año 2019 los VE que se importaron fueron 50% más que en el 2018, por lo que se prevé que en los siguientes años aumente notablemente y los puntos de recarga aún son escasos. Por lo que, para dar respuesta a la transformación del parque automotor donde se observa el incremento de VE ya que por un lado ofrecen al usuario economizar en combustible y mantenimiento y, por otro lado, a la sociedad en general la beneficia con la disminución de la contaminación. En este contexto el presente trabajo ofrece una propuesta de distribución espacial de la infraestructura de carga (IC) pública y domiciliaria para los vehículos eléctricos (VE) en la ciudad de Lima. Para lo cual, primero se emplea el software Orange con el modelo estadístico ARIMA para realizar la predicción de los VE para los años 2030, 2035 y 2040. Segundo se emplea la herramienta de simulación EVI-Pro-Lite para saber cuántos puertos de carga serán necesarios para abastecer la cantidad de vehículos esperados. Tercero se utiliza el software QGIS para realizar la propuesta de distribución de la infraestructura de carga (IC) y encontrar los mapas de calor. Y por último se hace un análisis de la IC a nivel de proyectos inmobiliarios. Se obtiene que inicialmente la concentración de puntos de carga está a nivel de Lima Centro y Lima Este, pero con el pasar del tiempo se agregan otros núcleos de concentración en Lima Sur y Lima Norte.