Los sistemas inteligentes de gestión de energía pueden mejorar la eficiencia de plug-in híbrido en un 12%

El Plug-in de vehículos eléctricos híbridos (PHEV) puede reducir el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero en comparación con sus homólogos de gas. Investigadores de la Universidad de California, Bourns Facultad de Ingeniería de Riverside han adoptado la tecnología un paso más allá, lo que demuestra cómo mejorar la eficiencia de los PHEV actuales hasta un 12%.

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Puesto que los híbridos enchufables combinan motores de gas o diesel con motores eléctricos y baterías recargables de gran tamaño, un componente clave es un sistema de gestión de energía (EMS) que controla al cambiar del modo de ‘todo-eléctrico’, durante el cual almacena la energía de sus baterías es usado, a modo de “híbrido”, que utiliza tanto el combustible y la electricidad. A medida que se desarrollan nuevos dispositivos de EMS, una consideración importante es la combinación de los flujos de energía de fuentes tanto en la forma más eficiente de la energía.

Si bien no todos los híbridos enchufables funcionan de la misma manera, la mayor parte de inicio es en modo eléctrico, que utiliza la electricidad hasta que se agote su batería y luego cambiar a modo híbrido. Conocido como control de modo binario, esta estrategia EMS es fácil de aplicar, pero no es la forma más eficaz de combinar las dos fuentes de energía.

En pruebas de laboratorio, las estrategias de descarga combinadas, en las que se utiliza la energía de la batería durante todo el viaje, han demostrado ser más eficientes en reducir al mínimo el consumo de combustible y las emisiones, pero hasta ahora no han sido una opción realista para las aplicaciones del mundo real, dijo Xuewei Qi, un estudiante graduado en el Colegio Bourns del Centro de Ingeniería de investigación y Tecnología del Medio Ambiente (CE-CERT) que dirigió la investigación. Qi está trabajando con el Director del CE-CERT Mateo Barth, profesor de ingeniería eléctrica e informática.

“Las estrategias de descarga combinadas tienen la capacidad de ser extremadamente eficiente de la energía, pero las previamente propuestas requieren el conocimiento por adelantado acerca de la naturaleza del viaje, condiciones de la carretera y el tráfico de información, que en realidad es casi imposible proporcionar”, dijo Qi.

En las pruebas basadas en la comparación en un viaje de 20 millas en el sur de California, la UCR ccsme superó sistemas modo binario disponibles en la actualidad, con un ahorro de combustible promedio de 11,9%.

“En nuestro sistema de aprendizaje por refuerzo, el vehículo se entera de todo en lo que tiene que ser eficiente, basado en datos históricos de energía. A medida que más datos son recogidos y evaluados, el sistema se vuelve mejor en la toma de decisiones que ahorrar en energía”, dijo Qi.

Qi dijo que la siguiente fase de la investigación se centrará en la creación de una red basada en la nube que permite a los PHEV a trabajar juntos para obtener mejores resultados.

“Nuestros hallazgos actuales han demostrado cómo los vehículos individuo puede aprender de su comportamiento de conducción histórica para operar de manera eficiente la energía. El siguiente paso es extender el modo de propuesta a una red de vehículos basado en la nube donde los vehículos no sólo aprenden de sí mismos, sino también cada uno otra. Esto les permitirá operar en menos de combustible y tendrá un gran impacto en la cantidad de gases de efecto invernadero y otros contaminantes liberados “, dijo.

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