Soluciones de carga efectivas para autobuses eléctricos
Un nuevo método para programar la carga de autobuses eléctricos mejora la fiabilidad y reduce costos.
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Tabla de contenidos
- La Importancia de los Horarios de Carga
- Desafíos con la Carga de Autobuses Eléctricos
- Método de Carga Propuesto
- Cómo Funciona el Modelo de Carga
- Validando el Modelo
- Descripción General de la Infraestructura de Carga
- Importancia de la Selección Óptima de Cargadores
- Resultados del Modelo de Carga
- Conclusión
- Fuente original
Los autobuses eléctricos de batería (BEBs) están ganando popularidad por la necesidad de un transporte público más limpio. Son más silenciosos y producen menos emisiones que los autobuses tradicionales que funcionan con combustibles fósiles. Sin embargo, gestionar su carga es un desafío. Este artículo habla sobre un nuevo método para programar la carga de estos autobuses de manera efectiva, asegurando que tengan suficiente energía para sus rutas mientras se minimizan los costos y el uso de energía.
La Importancia de los Horarios de Carga
A medida que las ciudades adoptan más autobuses eléctricos, establecer horarios de carga confiables es vital. Estos horarios ayudan a garantizar que todos los autobuses estén listos para operar cuando se necesiten. Una mala gestión de la carga puede llevar a retrasos, costos elevados y podría afectar la adopción general de los autobuses eléctricos.
Los horarios de carga deben tener en cuenta muchos factores, incluyendo:
- El tiempo que cada autobús pasa en su ruta.
- El tiempo que tarda en cargar cada autobús.
- El número y tipos de cargadores disponibles.
- La salud de la batería, que puede verse afectada por la carga rápida.
Desafíos con la Carga de Autobuses Eléctricos
Al implementar autobuses eléctricos, surgen diversos problemas. Primero, los costos iniciales de los autobuses eléctricos y la infraestructura de carga requerida pueden ser altos. Además, el tiempo que lleva cargar estos autobuses puede alterar el horario de transporte.
La mayoría de los sistemas de transporte público funcionan con horarios ajustados, así que si un autobús no se carga a tiempo, los pasajeros pueden enfrentar retrasos. Además, la carga rápida, aunque rápida, puede dañar la salud de la batería a largo plazo. Gestionar estos aspectos es crucial para el éxito de los sistemas de autobuses eléctricos.
Método de Carga Propuesto
Para abordar estos desafíos, se creó un nuevo marco para programar la carga de los autobuses eléctricos de manera sistemática. Este método sigue un enfoque estructurado que tiene en cuenta:
- Tiempos de Carga: La cantidad de tiempo que un autobús necesita cargar basado en cuánta energía requiere.
- Gestión de baterías: Asegurarse de que cada autobús mantenga un estado de carga saludable (SOC) durante su operación. Esto es importante para la vida útil y el rendimiento de la batería.
- Tipos de Cargadores: Diferentes cargadores ofrecen varias velocidades de carga. El marco debe utilizar tanto cargadores rápidos como lentos de manera efectiva.
- Horarios de Rutas: Cada autobús sigue una ruta establecida, y el horario de carga debe alinearse con estas rutas.
Cómo Funciona el Modelo de Carga
El nuevo método utiliza un modelo matemático llamado un programa lineal de enteros mixtos (MILP). Aquí hay una vista simplificada de cómo funciona:
- Información de Entrada: El modelo comienza con información conocida, como el número de autobuses, tiempos de ruta y tipos de cargadores.
- Asignación de Carga: A cada autobús se le asigna un tiempo específico de carga que no entra en conflicto con su horario operativo.
- Ajustes Dinámicos: El modelo permite ajustes continuos basados en datos en tiempo real. Si un autobús llega tarde o la carga toma más tiempo de lo esperado, el modelo puede adaptarse.
- Objetivos de Optimización: Los principales objetivos son minimizar:
- El número de cargadores utilizados.
- El consumo total de energía.
- Los costos asociados con la carga.
Validando el Modelo
Para asegurarse de que el nuevo modelo de carga funcione como se espera, se probó con datos de rutas reales de una agencia de transporte. Los resultados mostraron que el nuevo método coordinó la carga de manera efectiva sin exceder las limitaciones. En comparación con un método heurístico más simple, el modelo propuesto utilizó los cargadores lentos de manera más eficiente.
Descripción General de la Infraestructura de Carga
La infraestructura de carga varía e incluye:
- Cargadores Rápidos: Estos cargadores pueden recargar un autobús rápidamente, pero pueden afectar negativamente la salud a largo plazo de la batería si se usan con demasiada frecuencia. Son más útiles cuando un autobús tiene un horario apretado.
- Cargadores Lentos: Estos cargadores tardan más en cargar un autobús, pero son mejores para la salud de la batería. Son ideales para la carga nocturna o cuando los autobuses tienen tiempos de espera más largos en las terminales.
Importancia de la Selección Óptima de Cargadores
Seleccionar los cargadores correctos para cada autobús depende de varios factores:
- Estado Actual de la Batería: El estado de carga que un autobús tiene cuando llega afecta cuánta energía adicional necesita.
- Demanda Esperada de la Ruta: Si un autobús tiene una ruta más larga programada, puede requerir tiempos de carga más rápidos antes de su próximo viaje.
- Disponibilidad de Cargadores: Si muchos autobuses necesitan carga al mismo tiempo, saber qué cargadores están disponibles se vuelve crucial.
Resultados del Modelo de Carga
El modelo de carga propuesto fue capaz de equilibrar el uso de cargadores rápidos y lentos de manera efectiva.
- Mayor Confiabilidad: El nuevo método de programación permitió que los autobuses mantuvieran su estado de carga requerido durante todo el día. Esto significa que los autobuses son menos propensos a quedarse sin energía a mitad de ruta.
- Costos Más Bajos: Al optimizar el uso de cargadores, se redujo el costo total del Consumo de energía.
- Mejor Salud de la Batería: El modelo priorizó la carga lenta cuando fue posible, garantizando una mejor salud de la batería a lo largo del tiempo.
Conclusión
A medida que las ciudades continúan invirtiendo en autobuses eléctricos, tener una estrategia de carga confiable y efectiva será esencial. El marco propuesto ofrece un enfoque estructurado para gestionar la carga de los autobuses eléctricos de batería, asegurando que estén listos para servir a los pasajeros a tiempo mientras se minimizan costos y se protege la salud de la batería.
Continuar refinando este modelo y adaptarlo a varios sistemas puede mejorar aún más la eficiencia y confiabilidad de las operaciones de autobuses eléctricos en ciudades de todo el mundo.
Título: A Position Allocation Approach to the Scheduling of Battery-Electric Bus Charging
Resumen: Robust charging schedules in a growing market of battery electric bus (BEB) fleets are a critical component to successful adoption. In this paper, a BEB charging scheduling framework that considers spatiotemporal schedule constraints, route schedules, fast and slow charging, and battery dynamics is modeled as a mixed integer linear program (MILP). The MILP is modeled after the Berth Allocation Problem (BAP) in a modified form known as the Position Allocation Problem (PAP). Linear battery dynamics are included to model the charging of buses while at the station. To model the BEB discharges over their respective routes, it is assumed each BEB has an average kWh charge loss while on route. The optimization coordinates BEB charging to ensure that each vehicle remains above a specified state-of-charge (SOC). The model also minimizes the total number of chargers utilized and prioritizes slow charging for battery health. The model validity is demonstrated with a set of routes sampled from the Utah Transit Authority (UTA) for \A buses and \N visits to the charging station. The model is also compared to a heuristic algorithm based on charge thresholds referred to as the Qin-Modified method. The results presented show that the slow chargers are more readily selected and the charging and spatiotemporal constraints are met while considering the battery dynamics and minimizing both the charger count and consumption cost.
Autores: Alexander Brown, Greg Droge, Jacob Gunther
Última actualización: 2024-05-18 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.11365
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.11365
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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