Optimización de la gestión del número y ubicación de estaciones de carga de vehículos eléctricos en un entorno urbano

Abstract

En este trabajo se plantea el problema de analizar estrategias matemáticas que permitan decidir la mejor ubicación de estaciones de recarga de vehículos eléctricos dada una infraestructura vial conocida. Se estudia la posibilidad de obtener resultados mediante modelos de simulación de tráfico y el método de Monte-Carlo. Los algoritmos planteados se desarrollan en el entorno MATLAB. El modelo utilizado para la evolución del tráfico se basa en la resolución de las ecuaciones de Lighthill-Whitham-Richards (LWR) mediante el método numérico de Godunov y la definición de funciones de Suministro-Demanda. Como caso de estudio en torno al que se analizan las diversas estrategias se emplea una red piloto que consta de 14 carreteras y cuatro posibles nodos dónde colocar las estaciones.

In this work, the problem of analyzing mathematical strategies that allow deciding the best location of electric vehicle recharging stations given a known road infrastructure is raised. The possibility of obtaining results through traffic simulation models and the Monte-Carlo method is studied. The proposed algorithms are developed in the MATLAB environment. The model used for traffic evolution is based on the resolution of the Lighthill-Whitham-Richards (LWR) equations using the Godunov numerical method and the definition of Supply-Demand functions. As a case study around which the various strategies are analyzed, a pilot network is used consisting of 14 roads and four possible nodes where to place the stations. The model used for traffic evolution is based on the resolution of the LWR equations using the Godunov numerical method and the definition of Supply-Demand functions. The road network under study consists of 14 roads and four possible nodes where to place the stations.