Estrategia innovadora en estaciones de carga de vehículos eléctricos aumenta rentabilidad y comodidad, según estudio de Cornell

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Maria Lopez
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Mapa de la ciudad con ubicaciones de carga de vehículos eléctricos destacadas.

MadridIngenieros de la Universidad de Cornell han desarrollado una manera de situar estaciones de carga para vehículos eléctricos que las hace más convenientes para los conductores y más rentables para los inversores. Al combinar estaciones de carga de velocidad media y rápida y ubicarlas basándose en modelos matemáticos avanzados, los urbanistas pueden aumentar el uso de las estaciones y mejorar su éxito en un 50 a 100 por ciento.

El estudio se centra en identificar los mejores lugares para instalar estaciones de carga de vehículos eléctricos. Emplea un método llamado optimización bayesiana de aprendizaje automático para desarrollar un modelo capaz de simular millones de acciones de conductores. Este método ofrece una manera más eficiente de:

  • Examina las diversas necesidades de carga de los habitantes urbanos.
  • Predice y adapta los distintos patrones de tráfico.
  • Equilibra el despliegue de diferentes tipos de estaciones de carga.

Existen dos tipos de estaciones de carga para autos eléctricos: las estaciones de nivel 2 de velocidad media y las estaciones de carga rápida DCFC. Las estaciones de velocidad media son ideales para lugares donde los autos permanecen estacionados por períodos prolongados, mientras que las de carga rápida son más adecuadas para paradas breves. Un estudio basado en datos del área de Atlanta revela que utilizar ambos tipos de estaciones puede ayudar a las ciudades a planificar mejor el crecimiento de los vehículos eléctricos.

Este modelo ayuda a los inversionistas a maximizar sus ganancias al instalar estaciones de carga. Ubicar las estaciones es crucial no solo por la conveniencia, sino también para apoyar la transición hacia los vehículos eléctricos. Al seleccionar cuidadosamente las ubicaciones, este enfoque puede acelerar la adopción de los VEs al facilitar y hacer menos estresante la carga para los conductores.

El estudio destaca diversos factores que afectan al desempeño de las estaciones de carga. Entre estos factores se encuentran el tamaño del mercado de vehículos eléctricos de batería y los precios de la electricidad. Los resultados indican que la planificación debe ser flexible para adaptarse a las demandas cambiantes del mercado y las necesidades de los usuarios. Esto garantiza que la infraestructura se mantenga actualizada con la nueva tecnología y el creciente número de usuarios de vehículos eléctricos. La investigación ofrece estrategias prácticas para que las partes interesadas del sector mejoren la efectividad y la rentabilidad de las futuras configuraciones de carga de vehículos eléctricos.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123975

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Yuechen Sophia Liu, Mohammad Tayarani, Fengqi You, H. Oliver Gao. Bayesian optimization for battery electric vehicle charging station placement by agent-based demand simulation. Applied Energy, 2024; 375: 123975 DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.123975
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