Comunicación presentada al VI Congreso Ciudades Inteligentes
Autores
- Neus Pitarch Gimeno, Ingeniera I+D+i, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Noemi González Cobos, Ingeniera I+D+i, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Lucía Arcos Usero, Ingeniera I+D+i, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Mario Montagud Aguar, Ingeniero I+D+i, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Salvador Femenia Roglá, Ingeniero I+D+i, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Marta García Pellicer, Directora, Instituto Tecnológico de la Energía (ITE)
- Alfredo Quijano López, Director, Instituto de Tecnología Eléctrica, Universitat Politècnica de València
Resumen
El desarrollo del modelo de optimización de rutas para vehículos eléctricos, desde el punto de vista energético, ofrece un servicio a los núcleos rurales para acceder a entornos hospitalarios haciendo uso de una movilidad sostenible, descarbonizando el transporte y vertebrando el territorio teniendo en cuenta las características de los vehículos, la orografía y la distribución poblacional de la Comunidad Valenciana. Esta solución permitirá aumentar la calidad de vida y reactivar las zonas de interior con riesgo de despoblación a medio-largo plazo, así como disminuir el número de turismos que se dirigen a las ciudades, reduciendo las emisiones y ayudando a mejorar la calidad del aire, al mismo tiempo que se ofrece un servicio a la sociedad.
Palabras clave
Optimización, Movilidad Eléctrica, SOC, Sostenibilidad, Vertebración del Territorio
Introducción
Las soluciones colectivas de movilidad en las zonas rurales de la Comunidad Valenciana están limitadas por las características demográficas entre las que destacan la despoblación paulatina y el envejecimiento de la población. El transporte público no se adapta a las necesidades de la demanda y el uso de vehículos privados entre los segmentos de la población con mayor dependencia es reducido. Es por esto que la aceptación y la penetración de las nuevas tecnologías ligadas a la movilidad en las zonas rurales requieren un esfuerzo técnico y económico para adaptar las soluciones actuales, presentes en el mercado, a los potenciales usuarios.
Esta misma temática concierne a otros territorios europeos, tal como se analiza en proyectos como INMOD en Alemania (Institut für Klimaschutz, Energie und Mobilität, 2015) o SMARTA 2 en Austria, Grecia, Portugal y Rumanía (SMARTA, 2019).
Como ejemplo de acción ante esta problemática, la Diputación de Castellón puso en 2018 a disponibilidad de los habitantes el servicio de Taxi Rural como parte del programa para acceder a centros sanitarios. Este servicio, aunque suple algunos de los trayectos tiene limitaciones, ya que es necesario acreditar que no se dispone de licencia en vigor para la conducción de vehículos y manifestar que ningún familiar o allegado puede asumir el traslado, por causa justificada, en la jornada y horario establecidos en la cita previa asignada (Ayto. de Caudiel, 2018).
El proyecto se encuentra alineado con el Plan de Desarrollo Rural de la Comunidad Valenciana 2014-2020 que analiza el crecimiento, el bienestar de la población, la situación actual del sector agrícola, las actividades, las empresas y los trabajadores y las posibilidades de fomentar el desarrollo rural a medio y largo plazo. En concreto, dando solución a la necesidad 6B.N1. Mejora de la red de conexión y comunicación entre el interior y los centros urbanos.
El proyecto
El proyecto “Desarrollo de una plataforma de movilidad sostenible para facilitar el acceso al Sistema Valenciano de la Salud a personas en riesgo de exclusión en entornos extraurbanos y rurales” (MOVeR) tiene como resultado una aplicación que permite ofrecer un servicio de transporte optimizado, desde el punto de vista energético, hacia los centros de salud y hospitales a partir de la citación de los usuarios. Adicionalmente, debido a la localización de dichas poblaciones próximas a parajes naturales, la solución tiene como objetivo favorecer la descarbonización del transporte para lo cual se propone utilizar movilidad eléctrica como medio de materialización de la solución.
La aplicación debe ser capaz de planificar las rutas de forma óptima teniendo en cuenta también las necesidades de recarga de vehículos eléctricos y las posibles limitaciones de la orografía.
En la primera anualidad se realizó un estudio de las opciones de movilidad de las zonas extraurbanas y rurales, y un estudio de las características de la población, sus necesidades y requerimientos especiales, de las provincias de Castellón y Valencia; así como de los patrones de movilidad y la implantación de la movilidad eléctrica en este tipo de desplazamientos. Paralelamente, se empezó a desarrollar el modelo de optimización del planificador de rutas para vehículos eléctricos.
En la segunda anualidad se plantea la continuación de los desarrollos del modelo de optimización del planificador de rutas para vehículos eléctricos, incluyendo la recogida de datos automatizada (por ejemplo datos relativos al vehículo y a las condiciones de la ruta), así como las restricciones para tener en cuenta las estaciones de recarga durante el recorrido. Para preparar un demostrador del servicio, también se contempla el desarrollo del visualizador que se diseñó en la primera anualidad.
Antecedentes
La pirámide de población ha sufrido cambios considerables en las dos últimas décadas. Comparando las cifras según edad y sexo por provincias entre 1998 y 2018 (INE, 2018), se observa como el eje de inversión de la pirámide se encuentra en el rango entre 35 y 39 años, siendo en 1998 predominante la población por debajo de este rango y en 2018 predominante la población por encima del mismo. En ambos casos, el porcentaje de hombres es mayor hasta los 50-54 años; mientras que por encima de este rango el porcentaje de mujeres es mayor.
Además, al comparar los datos poblacionales con el censo de conductores nacional se obtiene la creciente relación entre el aumento de la población con potencial dependencia y la disminución del uso de vehículos privados en este sector de la población.
En cuanto a la distribución territorial, la mayoría de municipios de la Comunidad Valenciana cuentan con menos de 3.000 habitantes y se ha demostrado que, en aquellos ubicados en el interior, las distancias hasta los centros de especialidades y hospitales son largas, superando en algunos casos la hora y media en transporte privado y las tres horas en transporte público.
Diseño y funcionalidades
Para el desarrollo de la plataforma se ha construido un modelo de optimización que permite definir diariamente las rutas a llevar a cabo por una flota de vehículos eléctricos teniendo en cuenta las restricciones técnicas de los vehículos y de las rutas que podrían afectar a la toma de decisiones.
Los actores contemplados son el usuario, el gestor del servicio y el vehículo. El usuario debe proporcionar la información correspondiente al día y hora de la cita médica a modo de petición, el gestor debe introducir cuál es la flota de vehículos disponible, y el vehículo proporciona información sobre el estado de carga o SOC. Adicionalmente, el usuario puede introducir peticiones de atención específica que afectarán al tipo de vehículo como, por ejemplo, la necesidad de espacio para ubicar una silla de ruedas.
En el modelo se han añadido una serie de parámetros fijos relativos a las rutas y a los vehículos como son el tiempo de espera máximo de los usuarios, el número de rutas máximas por vehículo o las características físicas del vehículo; así como la ubicación y disponibilidad de estaciones de recarga.
Respecto a las salidas obtenidas a través del optimizador, destacan las horas de recogida y llegada de cada usuario tanto en la ruta de ida al hospital como de vuelta, el vehículo que lleva a cabo cada desplazamiento y el consumo energético asociado.
Toda la información se recoge en la base de datos, cuya arquitectura y comunicaciones entre módulos se han diseñado de acuerdo a las especificaciones OpenAPI.
Material y métodos
La plataforma se compone, principalmente, de tres módulos: el calculador de parámetros eléctricos, la base de datos y el planificador-optimizador de rutas para vehículos eléctricos.
En primer lugar, el calculador de parámetros eléctricos realiza el cálculo teórico de pérdidas del recorrido del vehículo entre dos puntos a partir de las ecuaciones básicas de la dinámica para poder estimar, en una primera iteración, la variación del SOC que sufre la batería en dicho trayecto. Se ha hecho un especial énfasis en la correcta modelización del rozamiento con la calzada, el rozamiento aerodinámico y el desnivel.
Dado que la población objetivo se encuentra ubicada, principalmente, en zonas montañosas, el modelo de cálculo de pérdidas energéticas debe ser capaz de simular adecuadamente el comportamiento del SOC, y para ello se validó en entorno real.
Los puntos en esta figura representan para cada valor real de SOC (eje horizontal) su equivalente en el modelo de cálculo (eje vertical), indicándose la relación que debería darse entre ambos resultados para que el modelo fuera totalmente fiel a la realidad (línea gris). Se observa una relación bastante lineal entre los valores modelados y los datos reales, indicando que el modelo es capaz de simular de forma correcta el descenso paulatino del SOC durante la ruta, siendo los valores modelados algo más conservadores. Este modelo de pérdidas ofrece cierta flexibilidad en cuanto a posibles imprevistos en la conducción no considerados en el modelo o ante distintos modos de conducción.
Los resultados obtenidos del calculador de parámetros eléctricos junto con la información de los vehículos disponibles y las citas para un día concreto son recogidas por un modelo de filtrado previo al algoritmo de optimización. Este modelo se encarga de descartar aquellas trayectorias que, estando asociadas a determinados vehículos, suponen un consumo energético superior al admisible para realizar el servicio. Este filtrado se realiza con el fin de reducir el número de variables de decisión asociadas al modelo de optimización, reduciendo consecuentemente el tiempo computacional asociado y facilitando la posibilidad de involucrar más usuarios y municipios en el modelo de optimización.
Esta información filtrada es utilizada por el modelo de optimización para calcular las rutas óptimas de los vehículos que consiguen minimizar el consumo energético asociado. Este modelo de optimización considera tanto la posibilidad de que los usuarios sean recogidos en sus municipios para acudir al centro médico, como la devolución de los mismos posteriormente, pudiendo darse que la recogida y devolución de diferentes usuarios se realice en la misma ruta si de esta forma se minimiza el consumo.
Para ello el usuario debe introducir la hora de su cita en el centro médico así como una hora estimada de recogida para volver a su municipio. El algoritmo, paralelamente, considera otra serie de parámetros modificables como los tiempos de espera (el máximo tiempo que los usuarios podrán esperar en el hospital antes de la cita médica, el tiempo máximo que los usuarios esperarán en el hospital para ser devueltos a sus municipios, el tiempo asociado a la espera en cada uno de los municipios en los que debe recoger a un usuario, etc.).
Los resultados de las diferentes rutas a llevar a cabo por cada uno de los vehículos para un día en concreto obtenidos por el modelo son mostrados en el visualizador, especificándose en cada uno de los municipios que componen las rutas, el número de usuarios a recoger y/o devolver, el SOC y los tiempos de llegada y salida.
Resultados
En este apartado se muestra uno de los ejemplos analizados en el proyecto, resultante de la ejecución del modelo de optimización en los municipios de la Mancomunidad de Navarrés, en la zona de influencia del Hospital Público Lluis Alcanyis de Xátiva. En esta zona se mantiene la tendencia poblacional y de censo de conductores, descritos anteriormente para el ámbito nacional, destacando que la población media por municipio de esta zona es, para todos los rangos de edad, inferior a 500. En particular, de la población de más de 55 años, aún existe un 41% que no dispone de vehículo, haciendo igualmente notable la necesidad de medios de transporte interurbanos.
Tras la ejecución del modelo se obtiene que son necesarios dos vehículos y a cada vehículo se le asignan dos rutas. Para cada ruta se muestran las horas de llegada, el SOC que tendrá el vehículo en cada uno de los municipios, permitiendo planificar la recarga de los mismos y el número de usuarios recogidos o llevados a cada uno de los puntos.
La figura anterior muestra la segunda ruta obtenida para el Vehículo 1, en la que se realiza una ruta de ida y vuelta partiendo del Hospital Público Lluis Alcanyis de Xátiva con un usuario. El vehículo sale a las 11:38h con un SOC del 92.29%, dado que ya ha realizado una ruta con anterioridad. En la primera parada, Anna, el vehículo devuelve a un usuario a las 12:01h y el vehículo dispone de un 87.06% del SOC. En la segunda parada, Bolbaite, el vehículo recoge a dos usuarios a las 12:21h y el vehículo dispone de un 85.74% del SOC.
Los usuarios recogidos llegan al Hospital a las 13:00h y la descarga total de la batería del vehículo ha sido de 7.55%, por lo que el vehículo estaría listo para realizar las rutas del periodo siguiente.
Conclusiones
Esta comunicación presenta el desarrollo de una plataforma que facilitará el desplazamiento hacia centros de salud y hospitales minimizando los tiempos de los trayectos y buscando explotar al máximo las capacidades de los vehículos eléctricos dentro de los límites de las condiciones del entorno. Esta plataforma permitirá en un futuro introducir diferentes destinos dentro de una misma ruta ampliando por ejemplo el servicio hacia sedes de la administración pública o entidades bancarias.
La viabilidad técnica del servicio ha sido probada en entorno laboratorio, y será probada en entorno real a lo largo de las siguientes fases del proyecto. Actualmente, se está analizando la viabilidad económica y la principal preocupación de los participantes es la adquisición de los vehículos eléctricos.
El coste estimado asociado al consumo eléctrico es de 0.01€/km considerando que cada vehículo consume 30.5kWh diarios, equivalentes a 233km, y que se ha calculado utilizando una media entre el término de energía tras impuestos en periodo valle que ofrecen distintas comercializadoras.
Agradecimientos
Proyecto ha recibido el apoyo de la Generalitat Valenciana a través del IVACE en el marco del convenio de colaboración para potenciar la actividad y la capacidad para el desarrollo de la excelencia en materia de I+D, difusión de los resultados de investigación e impulso de la transferencia a las empresas (IMAMCL/2019/1); y ha contado con la colaboración del Departamento de Salud de Xàtiva-Otinyent y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO).
Referencias
- Ayto. de Caudiel. (2018). Ayudas y subvenciones.
- DGT. (1997 y 2017). Anuario estadístico general.
- INE. (2018). Población por provincias, edad (grupos quinquenales), Españoles/Extranjeros, Sexo y Año.
- Institut für Klimaschutz, Energie und Mobilität. (2015). IKEM.
- SMARTA. (2019). SMARTA 2 Sustainable Rural Mobility (2019-2021).