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UN ENFOQUE BASADO EN SIMULACION PARA DETERMINAR EL DESPLIEGUE DE UNA RED URBANA DE ESTACIONES DE RECARGA DE VEHICULOS ELECTRICOS CON BENEFICIOS MEDIOAMBIENTALES Y SOCIALES LA CRISIS CLIMATICA PROVOCADA POR LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO ES EL PROBLEMA MAS IMPORTANTE AL QUE SE ENFRENTA ACTUALMENTE LA HUMANIDAD A ESCALA GLOBAL. UNO DE LOS MAYORES CONTRIBUYENTES A LAS EMISIONES GLOBALES D... ver más

01/01/2021

282K€

Presupuesto del proyecto: 282K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3670

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3670

Presupuesto del proyecto 282K€

Descripción del proyecto LA CRISIS CLIMATICA PROVOCADA POR LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO ES EL PROBLEMA MAS IMPORTANTE AL QUE SE ENFRENTA ACTUALMENTE LA HUMANIDAD A ESCALA GLOBAL. UNO DE LOS MAYORES CONTRIBUYENTES A LAS EMISIONES GLOBALES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO ES EL TRANSPORTE, QUE EN ESPAÑA ES EL SECTOR CON MAYOR CONTRIBUCION: EL 27,7% DE LAS EMISIONES TOTALES EN TERMINOS DE CO2 EQUIVALENTE EN 2020. POR ELLO, ES NECESARIO DESCARBONIZAR EL TRANSPORTE, REALIZANDO UNA TRANSICION HACIA LOS VEHICULOS ELECTRICOS (VE). EN ESPAÑA, EL TRANSPORTE POR CARRETERA ES EL PRINCIPAL MODO DE TRANSPORTE, REPRESENTANDO MAS DEL 80% DE LA MOVILIDAD TOTAL. ES NECESARIO DESPLEGAR UNA INFRAESTRUCTURA DE RECARGA PUBLICA ADECUADA, QUE SE HA ESTIMADO PARA 2030 EN UNOS 250.000 PUNTOS DE RECARGA PUBLICA, MIENTRAS QUE EN 2019 HABIA ALGO MENOS DE 8.000 PUNTOS DE RECARGA.EL TRAFICO URBANO ES UN CASO TIPICO DE SISTEMA COMPLEJO FORMADO POR MUCHOS COMPONENTES QUE INTERACTUAN Y QUE DAN LUGAR A PROPIEDADES EMERGENTES A NIVEL GLOBAL, QUE SON DIFICILES DE PREDECIR DE ANTEMANO, SALVO MEDIANTE SIMULACION. UNA PROPIEDAD EMERGENTE DEL TRAFICO URBANO SON LOS ATASCOS. ESTOS PATRONES DE TRAFICO DETERMINAN LOS NIVELES DE CONTAMINACION ATMOSFERICA, YA QUE EN ELLOS INTERVIENEN VEHICULOS QUE UTILIZAN COMBUSTIBLES FOSILES. RECIENTEMENTE HEMOS DEMOSTRADO MEDIANTE SIMULACIONES QUE LA DISPOSICION DE LAS ESTACIONES DE RECARGA URBANAS PUEDE CAMBIAR LOS PATRONES DE TRAFICO DE UNA CIUDAD. PERO LA GRAN MAYORIA DE LOS DESARROLLOS ANTERIORES PARA DETERMINAR LA DISPOSICION DE LAS ESTACIONES DE RECARGA EN UNA CIUDAD SE BASAN EN EL ANALISIS DE DATOS ANTERIORES, COMO LOS PATRONES DE TRAFICO O EL USO DE LA RED ELECTRICA. TIENEN EL INCONVENIENTE DE QUE NO TIENEN EN CUENTA LOS EFECTOS DE LA UBICACION DE LAS ESTACIONES DE RECARGA EN EL TRAFICO URBANO Y EN EL USO DE LA RED ELECTRICA. EN EL PROYECTO SANEVEC CONSTRUIREMOS UNA HERRAMIENTA PARA LA DETERMINACION OPTIMA DE LA UBICACION DE LAS ESTACIONES DE RECARGA DE VEHICULOS ELECTRICOS EN UNA CIUDAD BASADA EN SIMULACION, QUE SERA CAPAZ DE REPRODUCIR LOS EFECTOS DE RETROALIMENTACION ENTRE TODAS LAS VARIABLES IMPLICADAS: UBICACION DE LAS ESTACIONES, PATRONES DE TRAFICO, CARACTERISTICAS Y FUNCIONAMIENTO DE LA RED ELECTRICA, TARIFAS DE RECARGA Y CALIDAD DEL AIRE EN LA CIUDAD. TAMBIEN INTEGRARA METODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ENCONTRAR SOLUCIONES DE ALTA CALIDAD PARA LA UBICACION DE LAS ESTACIONES A PARTIR DE LAS SIMULACIONES Y PARA PREDECIR LA CALIDAD DEL AIRE EN LA CIUDAD. EL OBJETIVO SERA OBTENER BENEFICIOS AMBIENTALES Y SOCIALES, ASOCIADOS A LA REDUCCION DE LA CONTAMINACION AMBIENTAL Y DE LA HUELLA DE CARBONO EN LA CIUDAD Y A LA MEJORA DE LA FLUIDEZ DEL TRAFICO URBANO Y DE LAS OPERACIONES DE RECARGA DE VEHICULOS ELECTRICOS.EL PROYECTO EMPLEARA UNA COMBINACION DE TECNOLOGIAS DIGITALES DISRUPTIVAS: TECNICAS DE SIMULACION COMO BASE DE UNA HERRAMIENTA DIGITAL CON UN ENFOQUE HOLISTICO PARA PLANIFICAR EL FUNCIONAMIENTO DEL COMPLEJO SISTEMA URBANO Y PREVER SU EVOLUCION Y CONSECUENCIAS, UTILIZANDO MODELOS BASADOS EN AGENTES Y AUTOMATAS CELULARES; INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA OPTIMIZAR LA UBICACION DE LAS ESTACIONES DE RECARGA (ALGORITMO GENETICO) Y REALIZAR PREVISIONES MULTIDIA DE LA CALIDAD DEL AIRE EN LA CIUDAD (DEEP LEARNING). ADEMAS, UTILIZAREMOS TECNICAS DE COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO PARA GARANTIZAR QUE LA EJECUCION DEL SOFTWARE TENGA UN ADECUADO RENDIMIENTO COMPUTACIONAL. ODELIZACION COMPUTACIONAL\SMART CITIES\E-MOVILIDAD\SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE\MODELADO BASADO EN AGENTES\AUTOMATA CELULAR\SISTEMAS COMPLEJOS\SIMULACION

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