Predictive model that seeks to optimize the use of energy necessary for thermal comfort in electric vehicles
Abstract
En la actualidad el consumo de energía de los sistemas de refrigeración y calefacción en los coches eléctricos puede suponer hasta un 40% de la capacidad de las baterías. Estos sistemas se encargan de mantener la temperatura de las baterías y de los sistemas electrónicos de alta potencia en un rango óptimo para su uso así como de aclimatar la cabina de pasajeros para asegurar el máximo nivel de confort térmico. En este proyecto se intentará optimizar este consumo de energía para aumentar la autonomía. Se trata de diseñar un sistema HVAC que mejore los datos de los ya existentes, que necesite menos energía y tenga un mayor rendimiento. Para ello se realiza un estudio de los sistemas que se utilizan actualmente analizando los componentes de los circuitos de los principales fabricantes.
Asimismo se entiende que el diseño de un nuevo HVAC no sería suficiente por lo que se propone el desarrollo de un programa que elija cuándo utilizar las distintas opciones de climatización (bombas de calor, superficies radiantes, etc.) con el fin de optimizar el gasto de energía aprovechando los datos climatológicos de algunos puntos de la ruta que se va a seguir.
Con la idea de crear un sistema robusto y flexible, se intentará desarrollar un código lo más general posible para que se pueda implementar en cualquier sistema y acepte cualquier actualización que se haga, como por ejemplo mejoras en los rendimientos de los compresores o los radiadores. Currently, the energy consumption of the cooling and heating systems in electric cars can account for up to 40% of the capacity of the batteries. These systems are responsible for maintaining the temperature of the batteries and high-power electronic systems in the optimal range for their use, as well as for acclimating the passenger cabin to ensure the maximum level of thermal comfort. This project will try to optimize this energy consumption to increase the range of the vehicle. It is about designing an HVAC system that improves the existing ones, requires less energy, and has higher performance. For this purpose, a study of the systems that are currently used I carried out, analyzing the components of the circuits of the main manufacturers.
It is also understood that the design of a new HVAC would not be enough, so it is proposed to develop a program that chooses when to use the different options (heat pumps, radiant surfaces, etc.) in order to optimize the use of energy taking advantage of the climatological data of some points of the route that is going to follow.
Following the idea of creating a robust and flexible system, we will try to develop a code that is as general as possible so that it can be implemented in any system and accept any update that is made, such as improvements in the performance of compressors or radiators
Trabajo Fin de Máster
Predictive model that seeks to optimize the use of energy necessary for thermal comfort in electric vehiclesTitulación / Programa
Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart IndustryMaterias/ UNESCO
33 Ciencias tecnológicas3322 Tecnología energética
332201 Distribución de energía
Materias/ categorías / ODS
M8BPalabras Clave
XEV, Vehículo eléctrico, Thermal management, Confort térmico, HVAC, Predictive thermal managementXEV, Electric vehicle, Thermal management, Thermal comfort, HVAC, Predictive thermal management