COLABORACIÓN PARA EL DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA MODELIZAR LA DOTACIÓN DE LAS INFRAESTRUCTURAS DE CARGA, NECESARIAS PARA POSIBILITAR LA PENETRACIÓN DEL TRANSPORTE CON VEHÍCULO ELÉCTRICO (VE) EN LAS CIUDADES
GECIVAL SL ha sido seleccionada por la empresa peruana GREEN ENERGY SRL para colaborar en el proyecto denominado MODINVECI, que trata de modelizar la planificación de las infraestructuras necesarias, para hacer posible la evolución hacia el transporte no contaminante y económico con VE. En el mismo, se plantea el desarrollo de un modelo junto con una herramienta que, de una manera intuitiva y visual, ayude a la toma de decisiones en la distribución eficiente de puntos de recarga para vehículos eléctricos en las ciudades.
Con fecha mayo 2016, el CDTI y el CONCYTEC, a través del FONDECYT invitaron a presentar propuestas de proyectos en el marco de la “Tercera Convocatoria / Llamada de Colaboración Tecnológica Empresarial Perú España 2016”, la cual contempla apoyos económicos y financieros para actividades conjuntas de cooperación científica y tecnológica internacional de empresas españolas y peruanas y así impulsar el desarrollo económico de: Perú y España. El proyecto de I+D+i presentado ha sido aprobado por las instituciones peruana y española convocantes.
Con este proyecto, se pretende crear una herramienta basada en: algoritmos, parámetros de movilidad, tipología de puntos de recarga y sistemas de gestión de la demanda eléctrica, que sirva para:
- Diseñar un mapa con la red de puntos de recarga más adecuada,
- Facilitar la planificación en la adaptación y desarrollo de red de distribución eléctrica y su gestión.
La citada herramienta permitirá realizar un análisis sobre puntos óptimos de la ciudad donde implantar estaciones de recarga, teniendo en cuenta la actividad y movilidad de las personas en la ciudad. Esta herramienta se podrá aplicar para:
- Facilitar la accesibilidad entre distintas estaciones de recarga
- Poder detectar rutas alternativas para localizar estaciones de recarga.
- Seleccionar el lugar óptimo a la hora de añadir/eliminar una estación de recarga.
- Detectar y predecir puntos de interés (PooIs) de la ciudad.
- Identificar patrones de movilidad.
El plazo para la ejecución de este proyecto es de 24 meses, a partir de junio de 2017.
