INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Mauricio Granada Echeverri

13 horas

CODIGO CIE

6-15-4

Eliana Mirledy Toro Ocampo

Coinvestigador

13 Horas

Cesar Augusto Peñuela Rincon

Estudiante

0 Horas

Harold Salazar Isaza

Coinvestigador

13 Horas

Ricardo Alberto Hincapié Isaza

Coinvestigador

13 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2014. Octava Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Básica

OBJETIVO(S)

Objetivo General: formular y resolver un modelo matemático de optimización que permita localizar estaciones de servicio de intercambio de baterías y que permita establecer las rutas óptimas de los vehículos eléctricos en el contexto de una red de transporte con un único depósito conocido, considerando una autonomía limitada de energía en las baterías y una capacidad de carga a transportar en los VEs. El problema se define como el Problema de Localización y Ruteo de Estaciones de Intercambio de Baterías y Vehículos Eléctricos (PLR-EIBVE).

RESUMEN

El problema es formulado como un modelo de programación entera perteneciente a la familia de los problemas NP-difícil. Se considera un depósito fijo, un conjunto de clientes y sus demandas, un conjunto factible de ubicaciones candidatas para las EIBs (sin restricciones de capacidad) y una flota de VEs idénticos que transportan bienes desde el depósito hasta los clientes. Cada cliente debe ser visitado una sola vez por un único vehículo y la capacidad de este no debe ser excedida. Cada ruta comienza y termina en el depósito. Se asume que cada VE comienza su ruta con una batería completamente cargada. Existe un costo fijo asociado a la construcción de cada estación en cada ubicación candidata y un costo operativo de transporte asociado a cada ruta. El problema consiste en determinar la estrategia de ubicación de las EIBs y las rutas de los VEs de forma que se minimice la suma de los costos de ubicación y los costos de operación de forma que todas las demandas de los clientes sean satisfechas. La magnitud de la solución del problema corresponde a una complejidad computacional del orden combinatorial, por lo cual las técnicas de solución propuestas en esta investigación son las denominadas ¿MATHeuristicas¿. Estas técnicas se caracterizan por hibridar técnicas de programación matemática exacta con técnicas metaheurísticas. Como solución a este problema combinado, se ha propuesto un modelo matemático integrado que busca minimizar costos de transporte, construcción de EIBs y pérdidas de energía producidas en el SDL. Fueron propuestos tres sistemas de prueba para verificar el funcionamiento del modelo matemático propuesto, comparando el escenario desacoplado con respecto al escenario acoplado. Este último ofrece mejores resultados en contraste con el escenario desacoplado, manejando conjuntamente el problema de ruteo de los VEs y ubicación de EIBs con las variables eléctricas del SDL (corrientes y flujos de potencia activa y reactiva por las líneas, voltajes nodales y pérdidas de energía). El modelo matemático propuesto para el PPIVEs-TC permite encontrar soluciones de ruteo en las cuales la capacidad de las baterías instaladas en los VEs, sea suficiente para llegar a los nodos clientes y regresar al punto de depósito (considerando tener que pasar por una EIB si es necesario). Este aspecto se evidencia en la variable Pficticia, que de existir en una solución de ruteo (Pficticia> 0), implicaría la necesidad de mejorar la autonomía de los VEs para completar las rutas. En caso contrario (Pficticia = 0), las baterías actuales tienen la capacidad suficiente para que los VEs puedan visitar todos los clientes y regresar al depósito. En los sistemas de prueba usados para el PPIVEs-TC, el SDL se considera factible y en capacidad de suplir la demanda adicional que implica la ubicación de EIBs. De esta manera se propone como enfoque futuro partir de un SDL que no sea factible, lo cual incorpora algunos aspectos pertenecientes al planeamiento de sistemas de distribución. La recarga de baterías para vehículos eléctricos genera un alto impacto en el SDL. En este sentido, los programas de recarga inteligente deben ser considerados para minimizar las pérdidas de energía en el SDL y establecer un marco regulatorio donde se incentive a la recarga adecuada de baterías eléctricas usadas en los VE. La programación de recarga óptima de baterías fue obtenida a partir de un modelo matemático no lineal con variables continuas. La selección de un factor de prioridad para cada vehículo eléctrico es dada una vez empieza el periodo de tiempo en estudio Td, por tanto, cada batería es cargada en los intervalos de tiempo donde lo exige su prioridad, buscando siempre recargar la mayor cantidad de energía posible en los intervalos donde el costo de la energía es menor. Los resultados obtenidos a partir de la ejecución del modelo planteado para la recarga óptima de baterías, muestran la potencia requerida en cada intervalo de tiempo t para lograr una recarga adecuad

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/02/2015

FECHA DE FINALIZACION

01/02/2017

PRODUCTOS

A Metaheuristic ACO to Solve the Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Backhauls

Artículos en revista A1 ó A2

URL

A multi-objective Pareto ant colony algorithm for the Multi-Depot Vehicle Routing problem with Backhauls

Artículos en revista A1 ó A2

URL

An efficient approach to solve the combination between Battery Swap Station Location and CVRP by using the MTZ formulation - Innovative Smart Grid Technologies Latin America (ISGT LATAM), 2015 IEEE

Ponencia en evento especializado

An IEEE Xplore database literature review regarding the interaction between electric vehicles and power grids - Innovative Smart Grid Technologies Latin America (ISGT LATAM), 2015 IEEE

Ponencia en evento especializado

Manual de operaciones del sistema eléctrico de la Empresa de Energía de Pereira ESP

Pregrado

URL

Modelo matemático exacto del problema de ruteo de vehículos eléctricos considerando entrega y recogida de mercancía

Pregrado

URL

Modelo Matemático para el problema integrado de ubicación óptima de estaciones de intercambio de baterías, ruteo de vehículos eléctricos y reducción de pérdidas de energía en la red de distribución

Maestría o Especialidad clínica

URL

Programación óptima del mantenimiento de la vegetación bajo redes aéreas de distribución de Energía Eléctrica

Maestría o Especialidad clínica

URL

Solución del problema de localización y ruteo usando un modelo matemático flexible y considerando efectos ambientales

Doctorado

URL

Vehículos eléctricos, energía y movilidad

Libro resultante de investigación