¿Y si nos olvidamos de la gasolina? Aumentan eficiencia de híbridos

Mientras en el País la discusión se centra en el precio de los combustibles, otras naciones buscan soluciones más económicas al problema de la movilidad. Una de ellas es la de Xuewei Qi, investigador de la Universidad de California Riverside.

A través del estudio de estrategias evolutivas, tecnología de aprendizaje de máquinas y conectividad entre vehículos, Qi y su equipo encontraron formas de mejorar significativamente la eficiencia de los vehículos. ¿Qué tanto? Sigue leyendo para averiguar.

Los vehículos híbridos eléctricos enchufables -que combinan la gasolina con una batería eléctrica recargable- ofrecen ventajas sobre los híbridos convencionales porque se pueden recargar en el enchufe eléctrico, reduciendo su necesidad de gasolina. Sin embargo, la carrera para mejorar su eficiencia estaba limitada por fallas en sus sistemas de administración de energía (EMS) que controlan el reparto de potencia entre el motor y la batería cuando cambian de modo completamente eléctrico a híbrido. Qi y su equipo buscaron la forma de resolver este problema. Así, Qi analizó el sistema de ahorro de energía de las aves en formación de vuelo para disminuir el consumo de gasolina en vehículos híbridos hasta en un 30%.

El estudio titulado “Development and Evaluation of an Evolutionary Algorithm-Based Online Energy Management System for Plug-In Hybrid Electric Vehicles” recientemente se publicó en la revista IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Estuvo dirigido por Xuewei Qi, investigador posdoctoral en el Centro de Investigación y Tecnología Ambiental de la Universidad de California Riverside y por Matthew Warth, profesor de ingeniería eléctrica y computacional de la UCR.

La mayoría de los híbridos enchufables comienzan en modo eléctrico y usan la electricidad hasta que la batería se agota, después pasan a modo híbrido. Conocida como modo de control binario, esta estrategia de EMS es fácil de aplicar pero no es la manera más eficiente de combinar las dos fuentes de energía. En pruebas de laboratorio, las estrategias de descarga mezclada -en las que energía de la batería se utiliza a través del viaje- han sido más eficientes tanto para diminuir emisiones como para consumir gasolina. Sin embargo, su desarrollo es complejo y, hasta ahora, requerían una gran cantidad de información previa a la conducción.

“En la realidad, dice Qi, los conductores cambian de ruta, el tráfico es impredecible y las condiciones del camino pueden cambiar, lo que significa que la EMS debe computar esa información en tiempo real”

El método de alta eficiencia desarrollado por Qi y su equipo combina información de conectividad del vehículo (como redes de celulares y plataformas de colaboración abierta) y algoritmos evolutivos -una forma matemática de describir los fenómenos naturales como la evolución, el comportamiento de colmenas y los patrones de las aves al volar.

“Al hacer un modelo matemático de los procesos de ahorro de energía que ocurren en la naturaleza, los científicos han creado algoritmos que pueden utilizarse para resolver problemas de optimización en Ingeniería”, dijo Qi. “Combinamos este acercamiento con tecnología de conectividad de vehículos para lograr ahorros de energía de más del 30 por ciento. Logramos esto al considerar las oportunidades de carga durante el viaje – algo que no es posible con los actuales EMS”.

La investigación actual continúa una del mismo equipo que mostraba que los vehículos individuales pueden aprender a ahorrar combustible considerando su historial de conducción. Junto con la aplicación de algoritmos evolutivos, los vehículos no solo aprenderán y optimizarán su eficiencia energética, también compartirán este conocimiento con otros vehículos en la misma red de tránsito a través de tecnología de conectividad de vehículos.

“Aún más importante, el sistema de administración de energía de vehículos híbridos enchufables (PHEV) no será un dispositivo estático. Evolucionará de forma activa y mejorará durante todo su ciclo de vida. Nuestra meta es revolucionar la administración de energía para lograr aún mayores ahorros de combustible y disminuir emisiones”, finalizó Qi.

 

Anuncio UAEM
Anuncio UAEM