▪ Uno de los retos a resolver actualmente es conocer si es posible una conducción más eficiente para la consecuente reducción de huella de carbono mediante la aplicación de algoritmos de IA basados en múltiples fuentesdedatos
o Sensoresembarcados
o Planesdemantenimientodelosvehiculos
o Tiempometeorológico
o Preciosdelaenergía(eléctrica,combustibles)
Vehículoslogísticos
▪ Objetivosdelproyecto
Vehículoslogísticos
▪ Objetivos
o Desarrollo de un sistema para la planificación inteligente de las rutas, que permita planificar la parada en los diversos puntos de recarga durante el trayectosobrelabasedelassiguientesvariables
✓ Bateríadisponibledelvehículoeléctrico
✓ Distanciadeviaje
✓ Característicasdelavía
✓ Climatología
✓ Necesidaddeunacargarápidaocompleta
o Diseñodelarutamáseficienteysosteniblequeseactualizaentiemporeal enfuncióndelascondicionesdelentorno,yqueaplicaelcontroldeaceleración yfrenadodelvehículoparaelusoóptimodelabateríaeléctrica
Contextualización
Energíasrenovablesyeficiencia energética
Nuevasformasdegeneración
OPTIMIZACIÓNENERGÉTICA
Comunidadesenergéticas
Optimizaciónenergética
▪ El análisis de los datos relacionados con el uso de la energía permitirá identificarnuevasoportunidadesdemejoradelaeficienciaenergética
Optimizaciónenergética
▪ Objetivos
o Predicción de la generación de energías renovables a partir de datos históricos, predicciones meteorológicas locales y modelos de IA para una sincronizaciónóptimadelaredeléctrica
o Simulacionesmultifísicasparalapredicciónprecisadelademandaenergética deconsumidoresindustriales,comercialesyresidenciales,apartirdedatos históricos, datos meteorológicos provenientes de estaciones locales y Copernicus,ydefactoressocioeconómicosdedistintaslocalizaciones
Optimizaciónenergética
▪ Modelosdetimeseriesforecastingparalapredicciónhorariaa24hya15 minutos vista, de la demanda energética de consumidores industriales, comercialesyresidenciales
o DatosmeteorológicosprovenientesdeCopernicus
o Datos de la zona climática provenientes de instituciones locales (Aemet, Euskalmet,estacionesmeteorológicaslocales)
o Datos socioeconómicos como el PIB para la demanda residencial e industrial, con el objetivo de detectar potenciales desviaciones del algoritmo y la necesidaddesureentrenamiento
Optimizaciónenergética
▪ Resultados para la predicción horaria (a 24h y a 15 minutos vista) de la demandaenergéticadeconsumidoresindustriales
Optimizaciónenergética
▪ Resultados para la predicción horaria (a 24h y a 15 minutos vista) de la demandaenergéticadeconsumidoresindustriales
Optimizaciónenergética
▪ Resultados para la predicción horaria (a 24h y a 15 minutos vista) de la demandaenergéticadeconsumidorescomerciales
Optimizaciónenergética
▪ Resultados para la predicción horaria (a 24h y a 15 minutos vista) de la demandaenergéticadeconsumidorescomerciales
Optimizaciónenergética
▪ Interfacesdevisualizacióndelademandaactualypredichaparadiferentes regiones
Optimizaciónenergética
▪ Interfacesdevisualizacióndelademandaactualypredichaparadiferentes regiones
▪ La IA está demostrando beneficios tangibles en temas de descarbonizaciónparatodalacadenalogísticacomosehapresentado
▪ Aunqueactualmentesepuedehablarmejorasoperativas,esnecesariauna aproximación holística que incluya estrategias a largo plazo para todo el ecosistemaparaconseguirreduccionessignificativasenlasemisiones
▪ Es importante construir ecosistemas y partenariados entre proveedores logísticos,empresastecnológicas,reguladoresyAdministracionesPúblicas paraconseguiruncambioalargoplazo
