Modelamiento computacional del comportamiento térmico en la cabina de un vehículo eléctrico para predecir el consumo energético por aire acondicionado
type: CreativeWork
description: En los últimos años, el consumo de energía de parte de transportes particulares se ha elevado sustancialmente. Además el mercado de los vehículos eléctricos es una industria en crecimiento, y el consumo energético de la climatización es el segundo más grande después de la función motriz, pudiendo reducir la autonomía de un vehículo hasta en un 40% para casos críticos. Por lo anterior, se justifica la creación de herramientas que permitan gestionar de manera eficiente los recursos de climatización para vehículos eléctricos. Motivado por esta premisa, el siguiente trabajo corresponde a la creación de una herramienta computacional qué, mediante la implementación de un modelo transferencia de calor, permita predecir el consumo energético por climatización en un vehículo eléctrico. El trabajo se realiza utilizando datos proporcionados por el Centro de Energía de la Universidad de Chile, correspondientes a una flota de taxis del vehículo Hyundai Ioniq del años 2019, en donde se midió la velocidad del vehículo, la localización, la fecha, la hora y otros parámetros. Con estos datos es posible realizar el cruzamiento con datos ambientales de radiación directa, radiación difusa y temperatura ambiente, para servir de parámetros de entrada para el modelo. El modelo térmico creado utiliza el método de balances de calor (HBM) para calcular el gasto energético por climatización, considerando efectos de radiación incidente, orientación del vehículo, carga metabólica de los pasajeros, convección externa e interna y conducción a través de las superficies, todo esto utilizando una geometría simplificada del vehículo basada en un volumen de control de aire dentro de la cabina. El algoritmo creado para implementar el modelo se realiza utilizando el lenguaje de programación Python 3, con el objetivo de crear una herramienta para un software de licencia libre. Con dicha herramienta implementada, se analizan tres viajes de los meses de enero, marzo y abril, con duraciones de en promedio 15…
abstract: En los últimos años, el consumo de energía de parte de transportes particulares se ha elevado sustancialmente. Además el mercado de los vehículos eléctricos es una industria en crecimiento, y el consumo energético de la climatización es el segundo más grande después de la función motriz, pudiendo reducir la autonomía de un vehículo hasta en un 40% para casos críticos. Por lo anterior, se justifica la creación de herramientas que permitan gestionar de manera eficiente los recursos de climatización para vehículos eléctricos. Motivado por esta premisa, el siguiente trabajo corresponde a la creación de una herramienta computacional qué, mediante la implementación de un modelo transferencia de calor, permita predecir el consumo energético por climatización en un vehículo eléctrico. El trabajo se realiza utilizando datos proporcionados por el Centro de Energía de la Universidad de Chile, correspondientes a una flota de taxis del vehículo Hyundai Ioniq del años 2019, en donde se midió la velocidad del vehículo, la localización, la fecha, la hora y otros parámetros. Con estos datos es posible realizar el cruzamiento con datos ambientales de radiación directa, radiación difusa y temperatura ambiente, para servir de parámetros de entrada para el modelo. El modelo térmico creado utiliza el método de balances de calor (HBM) para calcular el gasto energético por climatización, considerando efectos de radiación incidente, orientación del vehículo, carga metabólica de los pasajeros, convección externa e interna y conducción a través de las superficies, todo esto utilizando una geometría simplificada del vehículo basada en un volumen de control de aire dentro de la cabina. El algoritmo creado para implementar el modelo se realiza utilizando el lenguaje de programación Python 3, con el objetivo de crear una herramienta para un software de licencia libre. Con dicha herramienta implementada, se analizan tres viajes de los meses de enero, marzo y abril, con duraciones de en promedio 15…
author: Ceballos Herrera, Ignacio Sebastián
language: es
keywords: Vehículos eléctricos, Automóviles eléctricos, Consumo de energía, Aire acondicionado, Transmisión del calor, Climatización
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
date published: 2022
date modified: 2026-07-27T19:10:05Z
provider: Universidad de Chile
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Chile