5. Desarrollo y pruebas

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1 5. Desarrollo y pruebas Una vez definido el modelo debemos someterlo a pruebas, para verificar su funcionalidad y, además, obtener las posibles mejoras en el mismo Definición de las pruebas Las pruebas tendrán como base de tablas con valores temporales y de velocidad (e inclinación según el caso), descritas en el próximo apartado, a partir de las cuales se calcularán los datos necesarios para obtener la demanda energética del vehículo en dicho instante. Para ello habrá que tener en cuenta tanto factores conocidos, como pueden ser la masa del vehículo o el coeficiente aerodinámico del mismo, como elementos calculables a partir de los datos del recorrido, como sería la aceleración en cada instante (calculada en función de la velocidad y el tiempo). A partir de todo esto se obtendrán unas columnas adicionales a las iniciales (tiempo, velocidad) que informarán de todo lo necesario para simular y optimizar el sistema. Tiempo (s) Velocidad Aceleración Demanda Tracción Demanda Auxiliar Demanda Total (Tracción+Aux) Pendiente Potencia 1 0 1, , , , , , , , , , , , , , , , Tabla 11 - Ejemplo de tabla de datos inicial calculada a partir de la tabla de tiempo/velocidad Con estos datos y gracias al sistema presentado en el apartado 4.1 obtendremos los datos restantes, calculados mediante la traducción del modelo descrito en el apartado 4.5 al lenguaje de programación VBA (Visual Basic para Aplicaciones) cuyo código podemos ver en el apartado de Anexos. De este modo lograremos el resto de datos necesarios para proceder a calcular el resultado final de nuestra prueba. Motor Estado definido Par Rpm Consumo Potencia Batería Ucaps SoC Bat SoC Ucaps 0 - Parada % 100% 1 - Arranque / Salida / Marcha Atrás , % 100% 1 - Arranque / Salida / Marcha Atrás , % 100% 1 - Arranque / Salida / Marcha Atrás , % 100% Tabla 12 - Ejemplo de tabla de datos final obtenida a partir de la inicial gracias al código VBA desarrollado 41

2 Con la tabla completa obtenida, gracias a la columna de consumo instantáneo, podríamos obtener el valor del consumo total a lo largo de todo el recorrido, que sería nuestro factor a optimizar, en este caso, minimizando. Para ello habrá que variar los factores programables o variables de nuestro modelo, es decir, los descritos anteriormente como variables o umbrales para cambios de estado, diferenciación de tipos de aceleraciones. Un detalle que quizá convenga destacar es que, además de los umbrales de demanda energética (X 1, X 2, X 3 ) y de aceleraciones (P 1, P 2, F 1 ), se introdujeron en el sistema las variables correspondientes al estado de carga mínimo admisible en los bancos de baterías y ultracondensadores, como vimos en el modelo presentado. En el caso de las baterías, ya comentamos que para su óptima vida no es conveniente que éstas bajen nunca de una determinada profundidad de descarga (DoD), luego hemos considerado dicha profundidad de descarga como el 0% de su estado de carga, es decir, hemos reducido la capacidad real de la batería un porcentaje igual a DoD/CapacidadTotal en aras de optimizar a largo plazo su vida útil. Este hecho hará más complicada la obtención de un buen resultado, pero proporcionará de forma más realista la solución a implementar en el vehículo físico. Así pues, cada prueba consistirá en ir modificando las variables del problema con el objetivo de conseguir un consumo de combustible mínimo. Para ello, deberán cumplirse las restricciones descritas anteriormente y mover los valores de las variables entre las cotas establecidas en el apartado anterior. Finalmente se comprobaría si la histéresis empleada (calculada automáticamente a partir de las variables) mejora el sistema sin influir en los resultados de forma significativa Optimización Ya comentamos en el apartado 4.6 que nuestro modelo del sistema resultaba ser un modelo no lineal. Esto, unido a la gran carga de operaciones necesaria para cada iteración, provocaba que herramientas como Solver (complemento de Microsoft Excel) no nos proporcionasen los mejores resultados en un tiempo razonable. Por ello, y como adelantábamos en el apartado 3.3, decidimos hacer uso (con notables resultados que expondremos en el resto del documento) del complemento para la última versión de Excel debido a su base en la utilización de algoritmos genéticos. Microsoft Excel 2010 incluye una nueva versión del complemento Solver, utilizado para buscar soluciones óptimas en análisis de hipótesis, denominado Evolutionary Solver. Basado en algoritmos genéticos, controla los modelos con cualquier función de 42

3 Excel, posee nuevas opciones de optimización global, una programación lineal y métodos de optimización no lineal mejorados, así como nuevos informes de linealidad y viabilidad. Así pues, nuestro objetivo, el de minimizar la función objetivo de nuestro problema, es decir, el consumo (en gramos o en litros) de combustible, expresado de forma más precisa respecto al apartado anterior quedaría: Ecuación 10 - Expresión extendida de la función objetivo Donde será el número de intervalos a estudiar y, en consecuencia, será igual a 0 y será la duración total del test en cuestión (en horas). Una vez definida la función objetivo y las restricciones (además de los rangos de valores de las variables) del problema, simplemente habría que introducirlas en el modelo a resolver (donde se han implementado las distintas relaciones del modelo mediante funciones y subprocesos a través de un módulo de VBA que podemos ver en los Anexos) e indicar que nuestro objetivo es la minimización del resultado final cumpliendo siempre las condiciones descritas. Antes de ver los resultados en cada caso, es interesante puntualizar que, para el desarrollo de las pruebas, es necesario tener en cuenta el estado final de las baterías ya que influirá en el resultado. Es decir, tal y como cabe imaginar, si el resultado final de las baterías es de descarga completa, será necesaria una fuente de energía posterior para recargarlas y dejarlas como al comienzo, con lo que habrá 2 opciones: penalizar dicha descarga para evitar que se produzca en las simulaciones o cuantificar dicha descarga en forma de combustible mediante un factor de conversión equivalente. Ambas opciones son comúnmente utilizadas y, tanto una como otra, proporcionan resultados válidos en los estudios citados en la revisión bibliográfica. En principio, en nuestro caso intentaremos penalizar dicha descarga y no realizarlo de cara a poder comparar el comportamiento del modelo en ambas situaciones Tipos de pruebas: ciclos de conducción Para el diseño de la fase de pruebas para la obtención de los factores de nuestro sistema se han utilizado 2 tipos de recorridos (donde, como se describe anteriormente, un recorrido puede ser definido como una tabla bidimensional de tiempo/velocidad o tridimensional en caso de incluir la inclinación): 43

4 Reales En nuestro caso se tratará de un trayecto real conocido y cuyos datos han sido calculados previamente mediante software especializado entre las localidades de Ávila y Talavera de la Reina. Ciclos de conducción Son series de puntos en los que se representa la velocidad de un vehículo en función del tiempo. Son creados y utilizados por los diferentes países para evaluar el comportamiento de cada vehículo para la medición de diversos factores (emisiones, consumo, etc.). Los principales objetivos de los ciclos de conducción son (González 2005): Establecer un conjunto de rutas que representen la forma de conducir real, para ser usados, entre otras cosas, en las campañas nacionales para medir las emisiones contaminantes de forma que se asegure la compatibilidad e integración de los resultados en los diferentes sistemas (europeo, americano, japonés) de inventario de emisiones contaminantes provocadas por los vehículos. Asegurar y validar la representatividad de la base de datos y ciclos de conducción a través de la comparación, tomando en cuenta datos complementarios. Incluir en los tipos de ciclos (urbano, carretera, autopista, etc.) la diversidad de condiciones de conducción observadas. De entre todos los ciclos existentes y definidos en todo el mundo tendremos en cuenta los estrictamente europeos debido a que el entorno, tanto de diseño como de desarrollo de nuestro vehículo, será éste. Así pues, dentro de este subgrupo europeo podemos encontrar y destacar los siguientes ciclos de conducción que presentamos resumidamente ( 2003): ECE-15 Este ciclo representa la conducción urbana. Se caracteriza por una baja velocidad del vehículo (máximo 50 Km/h), pequeña carga requerida al motor y bajas temperaturas en las emisiones. 44

5 MOIGE 2011 EUDC Ilustración 10 - Representación gráfica del ciclo ECE-15 Este ciclo describe una ruta suburbana. Al final del ciclo el vehículo acelera hasta una velocidad propia de autopista. Tanto la velocidad como la aceleración son más altas que en el ECE-15. Ilustración 11 - Representación gráfica del ciclo EUDC EUDCL El EUDCL es un ciclo suburbano para vehículos de poca potencia. Es análogo al EUDC pero con una velocidad máxima de 90 Km/h. 45

6 MOIGE 2011 NEDC Ilustración 12 - Representación gráfica del ciclo EUDCL El New European Driving Cycle, NEDC, es un ciclo combinado consistente en 4 ciclos ECE-15 seguidos de un EUDC o EUDCL. También es conocido como ciclo MVEG (Motor Vehicle Emissions Group). Ilustración 13 - Representación gráfica del ciclo NEDC Este ciclo se supone que representa el uso típico de un vehículo en Europa y es utilizado, entre otras cosas, para evaluar el consumo y las emisiones contaminantes de los motores de vehículos europeos. De hecho es el procedimiento obligatorio a seguir para las pruebas de homologación de vehículos en la UE (Bielaczyc y Merkisz 1999). HYZEM En el documento European Development of Hybrid Technology approaching efficient Zero Emission Mobility (André 1997) su autor describe en detalle el ciclo denominado 46

7 HYZEM utilizado para la caracterización de emisiones contaminantes y consumo de combustible en vehículos de naturaleza híbrida como el que nos ocupa. Los ciclos mencionados anteriormente son ciclos estilísticos, es decir, no representan patrones de conducción reales ya que, por ejemplo, las velocidades constantes mantenidas que en ellos se representan serían imposibles de conseguir en la realidad. HYZEM deriva de patrones de conducción reales a través de Europa, luego es capaz de representar mejor que los ciclos estándares europeos las condiciones de conducción. A diferencia del NEDC, no es un ciclo oficial pero es comúnmente utilizado en el sector híbrido debido a las características mencionadas. Está formado por un ciclo urbano, otro de carretera y un último en autopista. Ilustración 14 - Representación gráfica de los ciclos que conforman HYZEM Así pues, para nuestras pruebas haremos uso de los 2 últimos ciclos descritos, NEDC, debido a su naturaleza oficial y obligatoria para la homologación y HYZEM puesto que compensa algunas carencias de NEDC y está directamente dirigido al sector híbrido. 47