Estudio de planificación para la electrificación de las autopistas E18 y E39 en 2025
En este estudio se detalla a continuación una propuesta de instalar cargadores rápidos para vehículos eléctricos en las autopistas noruegas E18 y E39. Esta misma propuesta contempla el escenario donde los vehículos eléctricos van a dominar el panorama de la movilidad en los próximos años. Debido a e...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/374548 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/374548 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Electric vehicles--Power supply Vehicles elèctrics--Fonts d'alimentació Àrees temàtiques de la UPC::Energies |
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Estudio de planificación para la electrificación de las autopistas E18 y E39 en 2025Pino Ruiz, JoanElectric vehicles--Power supplyVehicles elèctrics--Fonts d'alimentacióÀrees temàtiques de la UPC::EnergiesEn este estudio se detalla a continuación una propuesta de instalar cargadores rápidos para vehículos eléctricos en las autopistas noruegas E18 y E39. Esta misma propuesta contempla el escenario donde los vehículos eléctricos van a dominar el panorama de la movilidad en los próximos años. Debido a esta situación, resulta necesario analizar una infraestructura viable que cubra dicha demanda de cara a 2025, tanto para turismos o vehículos ligeros (en inglés Light Duty Vehicles, abreviado LDV) como para vehículos de mercancías o vehículos pesados (en inglés Heavy Duty Vehicles, abreviado HDV). Para ello, se ha empleado una metodología bien clara basada en análisis de datos: partiendo del estudio del comportamiento del tráfico en las autopistas noruegas, se ha diseñado un modelo que trate dichos datos y simule la demanda asociada con la ayuda de las librerías Pandas y NumPy de Python. En primera instancia, se pretende estudiar la demanda actual y de los años anteriores, a partir de la eclosión del vehículo eléctrico en el país escandinavo, para poder predecir a través de un modelo de regresión la demanda energética en 2025. Gracias a ello, finalmente se van a poder obtener unos resultados que permitan conocer la potencia necesaria a instalar en los aledaños de las autopistas E18 y E39, proponiendo una solución factible en términos medioambientales y económicos.Universitat Politècnica de CatalunyaSumper, Andreas20222022-10-1720222022-10-18master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/374548reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/3745482026-05-27T15:37:01Z |
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En este estudio se detalla a continuación una propuesta de instalar cargadores rápidos para vehículos eléctricos en las autopistas noruegas E18 y E39. Esta misma propuesta contempla el escenario donde los vehículos eléctricos van a dominar el panorama de la movilidad en los próximos años. Debido a esta situación, resulta necesario analizar una infraestructura viable que cubra dicha demanda de cara a 2025, tanto para turismos o vehículos ligeros (en inglés Light Duty Vehicles, abreviado LDV) como para vehículos de mercancías o vehículos pesados (en inglés Heavy Duty Vehicles, abreviado HDV). Para ello, se ha empleado una metodología bien clara basada en análisis de datos: partiendo del estudio del comportamiento del tráfico en las autopistas noruegas, se ha diseñado un modelo que trate dichos datos y simule la demanda asociada con la ayuda de las librerías Pandas y NumPy de Python. En primera instancia, se pretende estudiar la demanda actual y de los años anteriores, a partir de la eclosión del vehículo eléctrico en el país escandinavo, para poder predecir a través de un modelo de regresión la demanda energética en 2025. Gracias a ello, finalmente se van a poder obtener unos resultados que permitan conocer la potencia necesaria a instalar en los aledaños de las autopistas E18 y E39, proponiendo una solución factible en términos medioambientales y económicos. |
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