Un sistema de tracció elèctrica per a vehicles pesats basat en una pila d’hidrogen
RHODaS: Noves solucions per millorar l’eficiència dels sistemes de propulsió elèctrica per a vehicles pesants
febrer 10, 2023
Un estimador de càrrega per optimitzar el rendiment de bateries d’ió liti
febrer 10, 202310/02/2023
El Centre d'Innovació Tecnològica en Convertidors Estàtics i Accionaments (CITCEA) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa en el projecte COVHE, l’objectiu del qual és desenvolupar un sistema de tracció elèctrica per a vehicles pesats basat en una pila d’hidrogen.
El vector d’hidrogen serà un dels vectors energètics del futur i, degut a les seves característiques, és un dels candidats a complementar les bateries en els sistemes de tracció elèctrica per a vehicles pesats, a més de ser un sistema modular i escalable que es pot adaptar a diferents dissenys. Cal, però, dissenyar aquest sistema de tracció perquè sigui el més eficient, petit i lleuger possible.
Per donar resposta a aquests requisits, en el marc del projecte COVHE, es fan servir semiconductors d’última generació basats en nous materials de banda ampla com el carbur de silici, i eines de control i optimització per fer treballar tota la cadena de tracció (motor i ondulador) en el seu punt de màxima eficiència. Això requereix del desenvolupament de noves estratègies de control implementades en temps real.
Es tracta d’una proposta interdisciplinar que inclou tant el disseny electrònic del nou sistema com la programació de firmware en microprocessadors, incorporant nous algorismes matemàtics de control i optimització.
Resultats i impacte
Aquest projecte compta amb la participació d’una empresa que pretén innovar en el seus productes oferint solucions de remotorització de flotes de camions. Es tracta d’un projecte especialment estratègic, ja que aquesta empresa, que actualment focalitza la seva activitat en conversions a GLP (gas liquat del petroli), s’està posicionant com un futur OEM català (en anglès, Original Equipment Manufacturer) en el sector del vehicle pesat per al transport de persones i mercaderies.
Els resultats d’aquest projecte són extrapolables a qualsevol altra aplicació de tracció (avions, vaixells i en l’àmbit ferroviari) o generació d’energia elèctrica amb màquines rotatives (eòlica, hidràulica). A més, indirectament, els algorismes i les tecnologies desenvolupades són d’aplicació en qualsevol tecnologia on es requereix l’electrònica de potència i el seu control.
Pressupost i finançament
El projecte COVHE està dotat d’un pressupost pel CITCEA-UPC de 94.240 euros i es troba en fase d’execució, juntament amb un OEM català. S’espera acabar el projecte a començaments del 2024.
Sector
Tema
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- MobilitApp és una aplicació capaç de predir el mode de transport emprat per la ciutadania mitjançant una eina basada en aprenentatge profund a partir de tres sensors del telèfon mòbil.
- Els vehicles autònoms són una realitat a la qual ens acostem a poc a poc, però de manera inexorable. El Centre de Desenvolupament de Sensors i Sistemes (CD6) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha desenvolupat tecnologies per a aquest tipus de vehicles, que milloren la seguretat en els desplaçaments. En aquest sentit, i per cobrir les necessitats de percepció de l’entorn a llarg abast, es requereix el desenvolupament d’un conjunt molt complet de sensors, entre els quals s’inclouen càmeres, LIDAR (Light Detection And Ranging) i radar.
- L’objectiu d’ANEM (pel seu nom ‘Models i tècniques d’ANonimització de dadEs’), en el qual participa el SISCOM de la UPC, ha estat desenvolupar, amb models i tècniques d’última generació, una plataforma modular capaç de generar dades sintètiques (és a dir, no reals però que serviran per entrenar la intel·ligència artificial) protegides de possibles amenaces en l’àmbit de la ciberseguretat.
- La mobilitat del futur ha de ser més intel·ligent, sostenible i connectada. En aquest context, el projecte ‘Solucions per a la mobilitat intel·ligent’, en el qual ha participat el Laboratori de la Facultat d’Informàtica de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), ha aconseguit el desenvolupament d’un model predictiu de l’ocupació de passatgers en autobusos del transport públic basat en mètodes d’aprenentatge profund (Deep Learning).
