Desarrollo de una herramienta informática para analizar el sistema de recarga de oportunidad

Abstract

Problema de Ingeniería: Debido a la falta de acceso a un transporte público con energía limpia, y sostenible, y a la falta de herramientas informáticas para planear un sistema de recarga de oportunidad para buses eléctricos en la ciudad de Barranquilla, se elaboró este proyecto. Propuesta central: Por medio de este, se pretende contribuir al sector transporte y al sector eléctrico, con una herramienta computacional que permita la planeación y estructuración de estaciones de recarga de oportunidad de una ruta. Diseño: El diseño de la herramienta computacional fue realizado en Python, teniendo en cuenta los factores de la practicidad, la operatividad, la aplicabilidad y la precisión, para que sea amigable con el usuario. Además, como caso de estudio, se implementó en la ruta U-30 del Transmetro. Síntesis de resultados y conclusiones: La principal ventaja de esta tecnología, es que reduce la capacidad de batería, por lo que se logra una mayor vida útil de la misma, y una reducción de los costos. Asimismo, la herramienta computacional posibilita la integración del análisis de ruta, el cálculo de los consumos energéticos, y la ubicación de los cargadores. En tal sentido, los estudios realizados, sugieren instalar 2 cargadores a lo largo del recorrido.

Engineering Problem: This project was developed due to the lack of access to public transportation with clean, sustainable energy, and the lack of computer tools to plan an opportunity charging system for electric buses in the city of Barranquilla, Central proposal: Through this, it is intended to contribute to the transport sector and the electricity sector, with a computational tool that allows the planning and structuring of opportunity charging stations on a route. Design: The design of the computational tool was made in Python, taking into account the factors of practicality, operability, applicability and precision, so that it is user-friendly. In addition, as a case study, it was implemented on the U-30 Transmetro route. Synthesis of results and conclusions: The main advantage of this technology is that it reduces the battery capacity, which is why it achieves a longer battery life and a reduction in costs. Likewise, the computational tool enables the integration of route analysis, the calculation of energy consumption, and the location of the chargers. In this sense, the studies carried out suggest installing 2 chargers along the route.