Cada vez más autobuses en los Países Bajos son eléctricos. En la actualidad, alrededor del 80 % de todos los autobuses nuevos funcionan con un motor eléctrico. Buenas noticias para el clima, se podría decir. Pero hay un problema:debido a que a menudo es difícil predecir cuánta energía queda en la batería, a menudo se programan más autobuses de los necesarios. Las empresas de autobuses también suelen tener que planificar con meses de antelación. Doctor. el investigador Camiel Beckers pensó que esto podría hacerse de manera más eficiente. Desarrolló modelos que pueden predecir exactamente cuánta energía usará un autobús eléctrico en una ruta en particular.

Al igual que los automóviles de pasajeros eléctricos, los autobuses eléctricos funcionan con uno o más motores eléctricos, que reciben energía de una gran batería a bordo del vehículo. La distancia que puede recorrer el autobús, su autonomía, depende de dos factores:la capacidad de la batería y el consumo energético del vehículo.

Debido a que no es fácil aumentar la capacidad energética de un autobús eléctrico (las baterías son grandes y pesadas), estos autobuses tienen un rango de manejo más corto que los autobuses diesel convencionales. "Además, la autonomía varía bastante según el vehículo, la carretera, el tráfico y la climatología", explica Camiel Beckers, investigador del grupo de investigación Dinámica y Control del departamento de Ingeniería Mecánica de la TU/e.

"Esto no solo es un inconveniente para el conductor individual, porque él o ella no saben cuánto tiempo puede funcionar el autobús, también es molesto para las personas que hacen la planificación. A menudo tienen que preparar más autobuses de los que realmente se necesitan, solo para estar seguros, lo que por supuesto no es muy eficiente".

Deslizamiento y suspensión

Esto ha inspirado al joven investigador a desarrollar una herramienta que predice en detalle el consumo de energía de los autobuses eléctricos. "Mi herramienta tiene en cuenta no solo la información de la ruta, como la velocidad máxima permitida en la ruta, sino también los datos meteorológicos actuales y la pendiente de la carretera".

La predicción se basa principalmente en modelos físicos que simulan la dinámica vehicular de los autobuses. Piense en la resistencia a la rodadura de las ruedas, la resistencia aerodinámica y las pérdidas que se producen al conducir las ruedas. "Luego, enriquecimos estos modelos con datos reales sobre el clima y la información de la ruta, como la ubicación de los semáforos", dice Beckers.

El investigador probó su modelo con autobuses urbanos eléctricos de VDL, que se utilizan en la ciudad de Eindhoven. "Esto mostró, entre otras cosas, que las curvas consumen mucha energía, hasta un 5 % del consumo del tren de transmisión. Eso se debe a que las llantas tienden a patinar más en las curvas. También descubrimos que la suspensión de los autobuses consume energía adicional. cuando se conduce sobre calzadas irregulares. En carreteras en mal estado, cuesta hasta el 13 % del consumo medio de energía en los autobuses urbanos".

Aprendizaje en línea

La belleza del trabajo de Beckers es que sus modelos se vuelven cada vez más inteligentes. "Al usar los llamados métodos de estimación de parámetros recursivos (aprendizaje en línea), mis modelos mejoran automáticamente a medida que hay nuevos datos disponibles".

Al final, Beckers pudo predecir, con un margen de error de solo el 10%, cuánta energía usaría un autobús en particular en una ruta en particular. "A partir de esto, en combinación con los modelos de batería existentes, también puede predecir el rango de conducción exacto".

Planificación dinámica

Beckers, que trabajará en TNO después de su doctorado, espera que sus modelos sean particularmente útiles en la planificación dinámica de autobuses. “Actualmente, los buses se programan con meses de anticipación, lo que no siempre es eficiente. En el futuro, eso se puede hacer mucho más tarde, con una semana de anticipación o incluso un día antes. Eso tiene todo tipo de ventajas, por supuesto, como eficiencia y flexibilidad."

El investigador también ve aplicaciones para automóviles de pasajeros, siempre que la ruta sea razonablemente predecible. "Piense en los viajeros que toman la misma ruta al trabajo todos los días. También se beneficiarían de un poco menos de ansiedad por alcance, por supuesto".