Modelo predictivo de consumo energético en automóviles eléctricos en base a métodos de aprendizaje de máquina

Abstract

Debido al cambio climático y la urgencia de reducir las emisiones de carbono, los vehículos eléctricos (EV) son una de las alternativas más populares para revertir esta situación. Con el fin de aumentar la adquisición de estos EV y los problemas relacionados a range anxiety, el objetivo de la tesis es estimar de energía dado una ruta, utilizando información histórica. Para esto se realizó un estudio fenomenológico de todas las variables que se ven involucradas en el consumo y se utilizó herramientas basadas en aprendizaje de máquina para lograr esta estimación. El modelo consta de 3 grandes etapas, la primera un modelo basado en una red recurrente Long Short Term Memory, que a diferencia de las redes convencionales, permite procesar secuencias de datos, para en este caso, estimar la distribución de velocidad , el segundo modelo es la estimación de consumo por tramo utilizando un árbol de regresión y finalmente el modelo que integra la salida de la red en la entrada del árbol de regresión, obteniendo una distribución de estimación de consumo por tramo, el cual se integra para obtener la distribución de consumo de toda la ruta, obteniendo una mejora de cerca de un 85% en la estimación sobre artículos recientes.