Battery Swapping Station management supported by Intelligent Transport Systems: an MPC approach.
Para lograr la completa integración del vehículo eléctrico (EV), es necesario solucionar varios problemas relacionados con el proceso de carga. Recientemente las “Battery Swapping Stations” o estaciones de intercambio de batería han surgido como una alternativa prometedora al planteamiento tradicion...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/27171 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11441/27171 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Battery swapping station Intelligent transport systems MPC |
| Sumario: | Para lograr la completa integración del vehículo eléctrico (EV), es necesario solucionar varios problemas relacionados con el proceso de carga. Recientemente las “Battery Swapping Stations” o estaciones de intercambio de batería han surgido como una alternativa prometedora al planteamiento tradicional de las estaciones de carga de baterías (Battery Charging Stations). No obstante, las BSSs no están exentas de problemas que han de ser resueltos para que dicha estructura sea operacionalmente factible. Este proyecto propone un MPC como método de control de una BSS. En paralelo, este trabajo analiza la influencia de la precisión de la predicción de la demanda en el desempeño del control en términos de calidad de serivio (QoS) y beneficios; presenta un “Sistema de Transporte Inteligente” (ITS de sus siglas en inglés) para que las estaciones de carga tengan información en tiempo real de la congestión de tráfico y de su estado en los alrededores; y propone una estrategia de predicción basada en dicha información que posee un alto grado de robustez. Además, se desarrolla un entorno de simulación configurable que se utilizará como herramienta para testear las estrategias de control y de predicción de demanda presentados. Los resultados muestran el propio funcionamiento del algoritmo de control propuesto, la importancia de la exactitud de la predicción y detalla las ventajas que acarrea el uso de información en tiempo real en esos términos. |
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