{"id":220,"date":"2023-03-01T21:42:10","date_gmt":"2023-03-01T20:42:10","guid":{"rendered":"https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/?page_id=220"},"modified":"2023-06-30T12:09:25","modified_gmt":"2023-06-30T10:09:25","slug":"detalles","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/detalles\/","title":{"rendered":"Detalles"},"content":{"rendered":"\n<p>La crisis clim\u00e1tica provocada por las emisiones de gases de efecto invernadero es el problema m\u00e1s importante al que se enfrenta actualmente la humanidad a escala global. Uno de los mayores responsables de las emisiones globales de gases de efecto invernadero es el transporte, que en Espa\u00f1a es el sector con mayor contribuci\u00f3n: el 27,7% de las emisiones totales en t\u00e9rminos de CO2 equivalente en 2020. Por ello, es necesario descarbonizar el transporte, realizando una transici\u00f3n hacia los veh\u00edculos el\u00e9ctricos (VE). En Espa\u00f1a, el transporte por carretera es el principal modo de transporte, representando m\u00e1s del 80% de la movilidad total. Es necesario desplegar una infraestructura p\u00fablica de recarga adecuada, que se ha estimado para 2030 en unos 250.000 puntos de recarga p\u00fablicos, mientras que en 2019 hab\u00eda algo menos de 8.000 puntos de recarga.<\/p>\n\n\n\n<p>El tr\u00e1fico urbano es un caso t\u00edpico de sistema complejo formado por muchos componentes interactuantes que dan lugar a propiedades emergentes a nivel global, dif\u00edciles de predecir con antelaci\u00f3n salvo mediante simulaci\u00f3n. Una propiedad emergente del tr\u00e1fico urbano son los atascos. Estos patrones de tr\u00e1fico determinan los niveles de contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica, ya que en ellos intervienen veh\u00edculos que utilizan combustibles f\u00f3siles. Recientemente hemos demostrado mediante simulaciones [1] que la disposici\u00f3n de las estaciones de recarga (ER) urbanas puede cambiar los patrones de tr\u00e1fico de una ciudad. Pero la gran mayor\u00eda de los desarrollos previos para determinar la disposici\u00f3n de las estaciones de recarga en una ciudad se basan en el an\u00e1lisis de datos anteriores, como los patrones de tr\u00e1fico o el uso de la red el\u00e9ctrica. Tienen el inconveniente de que no tienen en cuenta los efectos de la ubicaci\u00f3n de las ER sobre el tr\u00e1fico urbano y el uso de la red el\u00e9ctrica.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Contribuci\u00f3n de SANEVEC:<\/strong> Construiremos una herramienta inform\u00e1tica para la determinaci\u00f3n \u00f3ptima de la ubicaci\u00f3n de las estaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos en una ciudad bas\u00e1ndose en la simulaci\u00f3n, que ser\u00e1 capaz de reproducir los efectos de retroalimentaci\u00f3n entre todas las variables implicadas: ubicaci\u00f3n de las estaciones, patrones de tr\u00e1fico, caracter\u00edsticas y funcionamiento de la red el\u00e9ctrica, tarifas de recarga y calidad del aire en la ciudad. Tambi\u00e9n integrar\u00e1 m\u00e9todos de inteligencia artificial para encontrar soluciones de alta calidad para la ubicaci\u00f3n de las estaciones a partir de las simulaciones y para predecir la calidad del aire en la ciudad. El objetivo ser\u00e1 obtener beneficios medioambientales y sociales, asociados a la reducci\u00f3n de la contaminaci\u00f3n ambiental y de la huella de carbono en la ciudad y a la mejora de la fluidez del tr\u00e1fico urbano y de las operaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos.<\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto emplear\u00e1 una combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas digitales disruptivas: <strong>t\u00e9cnicas de simulaci\u00f3n<\/strong> para formar la base de una herramienta digital con un enfoque hol\u00edstico destinado a planificar el funcionamiento del complejo sistema urbano y prever su evoluci\u00f3n y consecuencias, utilizando <strong>modelos basados en agentes y aut\u00f3matas celulares<\/strong>; <strong>inteligencia artificial<\/strong> para optimizar la ubicaci\u00f3n de las estaciones de recarga (<strong>algoritmo gen\u00e9tico<\/strong>) y realizar previsiones multid\u00eda de la calidad del aire en la ciudad (<strong>aprendizaje profundo<\/strong>). Adem\u00e1s, utilizaremos t\u00e9cnicas de <strong>computaci\u00f3n de altas prestaciones<\/strong> para garantizar que la ejecuci\u00f3n del software tenga un rendimiento computacional adecuado.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Beneficios medioambientales esperados de SANEVEC:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li>Reducci\u00f3n de la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica en las zonas urbanas, debido a la reducci\u00f3n de la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico y, por tanto, del n\u00famero de veh\u00edculos contaminantes de combustibles f\u00f3siles implicados en los atascos.<\/li>\n\n\n\n<li>Reducci\u00f3n de la huella de carbono de las ciudades debido a los gases de efecto invernadero.<\/li>\n\n\n\n<li>Contribuci\u00f3n al aumento de la proporci\u00f3n de VE frente a los veh\u00edculos propulsados por combustibles f\u00f3siles, debido a la mejora de la experiencia de usuario de los VE al reducir los tiempos de espera.<\/li>\n\n\n\n<li>Reducci\u00f3n de la contaminaci\u00f3n ac\u00fastica en las zonas urbanas, debido a la reducci\u00f3n de la congesti\u00f3n y a que los VE son m\u00e1s silenciosos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Beneficios sociales esperados de SANEVEC:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li>Ayudar\u00e1 al proceso de electrificaci\u00f3n del tr\u00e1fico al optimizar las operaciones de carga de los VE. Esto fomentar\u00e1 la actividad econ\u00f3mica en los nuevos sectores asociados a la electrificaci\u00f3n, contribuyendo al crecimiento econ\u00f3mico y creando nuevos puestos de trabajo cualificados para la poblaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Reducir\u00e1 los tiempos de transporte en la ciudad, debido a la reducci\u00f3n de la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico.<\/li>\n\n\n\n<li>Contribuir\u00e1 a aumentar la calidad de vida de los ciudadanos, debido a la combinaci\u00f3n de los beneficios mencionados.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Contribuci\u00f3n de SANEVEC a la soluci\u00f3n de problemas en las \u00e1reas de transici\u00f3n ecol\u00f3gica y digital, a trav\u00e9s de los beneficios ambientales y sociales esperados:<\/strong> En cuanto a la transici\u00f3n ecol\u00f3gica, SANEVEC contribuir\u00e1 a la descarbonizaci\u00f3n, la eficiencia energ\u00e9tica, el despliegue de energ\u00edas renovables y la electrificaci\u00f3n de la econom\u00eda. En cuanto a la transici\u00f3n digital, SANEVEC tendr\u00e1 un impacto positivo en la movilidad sostenible y en la agenda urbana.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Hip\u00f3tesis de partida:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li>El an\u00e1lisis de datos previos, como los patrones de tr\u00e1fico o el uso de la red el\u00e9ctrica, no es la mejor metodolog\u00eda para dise\u00f1ar el despliegue de la red de estaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos, ya que su ubicaci\u00f3n y caracter\u00edsticas afectan al tr\u00e1fico urbano y al uso de la red el\u00e9ctrica y pueden modificarlos.<\/li>\n\n\n\n<li>La simulaci\u00f3n mediante un modelo microsc\u00f3pico es una metodolog\u00eda mejor que el an\u00e1lisis previo de datos para dise\u00f1ar el despliegue de la red de estaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos, porque puede tener en cuenta su efecto sobre el tr\u00e1fico urbano y el uso de la red el\u00e9ctrica.<\/li>\n\n\n\n<li>Los patrones de tr\u00e1fico urbano (por ejemplo, los atascos), que se ven influenciados y modificados por la red de estaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos, tienen una influencia directa en las medidas de calidad del aire y la huella de carbono de la ciudad.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Objetivo general:<\/strong> El prop\u00f3sito de este proyecto es investigar, dise\u00f1ar e implementar un modelo de simulaci\u00f3n inform\u00e1tica para predecir los efectos de la disposici\u00f3n de una red urbana de estaciones de recarga de veh\u00edculos el\u00e9ctricos sobre la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico, la calidad del aire, la huella de carbono y el uso de la red el\u00e9ctrica de una ciudad real. Construiremos un marco de simulaci\u00f3n completo, partiendo del trabajo previo realizado por los miembros del equipo que dise\u00f1aron e implementaron un simulador preliminar (SIMTRAVEL), que nos permiti\u00f3 validar la idea conceptual sobre una ciudad sint\u00e9tica de prueba [1]. Esta potente y flexible herramienta de an\u00e1lisis se pondr\u00e1 a disposici\u00f3n de municipios, gobiernos, empresas, grupos de investigaci\u00f3n y universidades.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Objetivos espec\u00edficos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li>Desarrollar una metodolog\u00eda para extraer la informaci\u00f3n geogr\u00e1fica de una ciudad real utilizando un sistema de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica (SIG), e inyectarla como entrada del m\u00f3dulo de modelado de ciudades de un simulador.<\/li>\n\n\n\n<li>Desarrollar un simulador para predecir los efectos de un despliegue concreto de una red de estaciones de recarga sobre la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico, la calidad del aire, la huella de carbono y el uso de la red el\u00e9ctrica de una ciudad real, derivado del simulador SIMTRAVEL que ya ha sido desarrollado para una ciudad sint\u00e9tica.<\/li>\n\n\n\n<li>Desarrollar una metodolog\u00eda para estudiar el despliegue \u00f3ptimo de la red de estaciones de recarga en una ciudad real mediante simulaciones, utilizando un algoritmo gen\u00e9tico y el simulador desarrollado en el objetivo 2.<\/li>\n\n\n\n<li>Desarrollar m\u00e9todos y herramientas para la validaci\u00f3n de los resultados de simulaci\u00f3n del simulador desarrollado en el objetivo 2 y el an\u00e1lisis de su rendimiento y escalabilidad.<\/li>\n\n\n\n<li>Probar y validar el marco de simulaci\u00f3n producido, mediante el desarrollo de una aplicaci\u00f3n ejemplar a la ciudad de Sevilla (Espa\u00f1a).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Metodolog\u00eda:<\/strong> El plan del proyecto consta de 5 paquetes de trabajo t\u00e9cnicos (WP1-WP5) para la construcci\u00f3n y validaci\u00f3n de la herramienta, m\u00e1s otro (WP0) para la gesti\u00f3n del proyecto y otro m\u00e1s (WP6) para su difusi\u00f3n y explotaci\u00f3n. La herramienta constar\u00e1 de los siguientes m\u00f3dulos, programados en C++:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1280\" height=\"720\" src=\"https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture-1280x720.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-222\" srcset=\"https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture-1280x720.jpg 1280w, https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture-500x281.jpg 500w, https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture-768x432.jpg 768w, https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/grupo.us.es\/sanevec\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/SANEVEC-tool-architecture.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>[1] A. Garc\u00eda-Su\u00e1rez, J.L. Guisado-Lizar, F. Diaz-del-Rio, F. Jim\u00e9nez-Morales. A Cellular Automata Agent-Based Hybrid Simulation Tool to Analyze the Deployment of Electric Vehicle Charging Stations. Sustainability, Vol. 13, Issue 10, Article Id. 5421, 2021. DOI<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La crisis clim\u00e1tica provocada por las emisiones de gases de efecto invernadero es el problema m\u00e1s importante al que se enfrenta actualmente la humanidad a escala global. 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