Los vehículos eléctricos híbridos enchufables PHEV pueden reducir el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero en comparación con sus homólogos de solo gas. Los investigadores de la Universidad de California, Bourns College of Engineering de Riverside han llevado la tecnología un paso más allá, demostrando cómomejorar la eficiencia de los PHEV actuales en casi un 12 por ciento.
Dado que los híbridos enchufables combinan motores de gas o diésel con motores eléctricos y baterías recargables grandes, un componente clave es un sistema de gestión de energía EMS que controla cuándo cambian del modo 'totalmente eléctrico', durante el cual la energía almacenada de suse utilizan baterías, en modo 'híbrido', que utiliza combustible y electricidad. A medida que se desarrollan nuevos dispositivos EMS, una consideración importante es combinar las corrientes de energía de ambas fuentes de la manera más eficiente en energía.
Aunque no todos los híbridos enchufables funcionan de la misma manera, la mayoría comienza en modo totalmente eléctrico, funciona con electricidad hasta que se agota su batería y luego cambia al modo híbrido. Conocida como control de modo binario, esta estrategia EMS es fácil deaplicar, pero no es la forma más eficiente de combinar las dos fuentes de energía. En las pruebas de laboratorio, las estrategias combinadas de descarga, en las que se usa la energía de la batería durante todo el viaje, han demostrado ser más eficientes para minimizar el consumo de combustible y las emisiones,pero hasta ahora no han sido una opción realista para aplicaciones del mundo real, dijo Xuewei Qi, un estudiante graduado en el Centro de Investigación y Tecnología Ambiental de la Facultad de Ingeniería de Bourns CE-CERT que dirigió la investigación. Qi está trabajando conDirector del CE-CERT, Matthew Barth, profesor de ingeniería eléctrica e informática.
"Las estrategias de descarga mixta tienen la capacidad de ser extremadamente eficientes desde el punto de vista energético, pero las propuestas anteriormente requieren un conocimiento inicial sobre la naturaleza del viaje, las condiciones de la carretera y la información del tráfico, que en realidad es casi imposible de proporcionar", dijo Qi.
Si bien el UCR EMS requiere información relacionada con el viaje, también recopila datos en tiempo real utilizando sensores integrados y dispositivos de comunicación, en lugar de exigirlo por adelantado. Es uno de los primeros sistemas basados en una técnica de aprendizaje automático llamada aprendizaje de refuerzo RL, y se publicó en línea el 5 de febrero de 2016 en la revista Registro de investigación de transporte .
En las pruebas basadas en la comparación en un viaje de 20 millas en el sur de California, el UCR EMS superó los sistemas de modo binario actualmente disponibles, con un ahorro promedio de combustible de 11.9 por ciento. Incluso mejor, dijo Qi, el sistema se vuelve más inteligente cuanto más se usa yno es específico del modelo o del controlador, lo que significa que se puede aplicar a cualquier PHEV conducido por cualquier individuo.
"En nuestro sistema de aprendizaje por refuerzo, el vehículo aprende todo lo que necesita para ser energéticamente eficiente en función de los datos históricos. A medida que se recopilan y evalúan más datos, el sistema mejora en la toma de decisiones que ahorrarán energía", dijo Qi.
Qi dijo que la próxima fase de la investigación se centrará en crear una red basada en la nube que permita a los PHEV trabajar juntos para obtener mejores resultados.
"Nuestros hallazgos actuales han demostrado cómo los vehículos individuales pueden aprender de su comportamiento de conducción histórico para operar de manera eficiente en energía. El siguiente paso es extender el modo propuesto a una red de vehículos basada en la nube donde los vehículos no solo aprendan de sí mismos sinotambién entre sí. Esto les permitirá operar con menos combustible y tendrá un gran impacto en la cantidad de gases de efecto invernadero y otros contaminantes liberados ", dijo.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Riverside . Original escrito por Sarah Nightingale. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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