Kevin Smit Montes Villa

Contexto: El modelado de baterías es una actividad que puede ser compleja si se utilizan técnicas basadas en el comportamiento químico, para facilitar esto se han utilizado estrategias de modelo inverso que se basan en curvas experimentales y ajustes de modelos circuitales. Para la parametrización se utilizan diferentes técnicas que radican en su complejidad, exactitud y tiempo de convergencia. Método: En este trabajo se utiliza un algoritmo de optimización por enjambre de partículas para la parametrización de un modelo de polarización dual para una celda de ion litio de tipo 18650. La metodología propuesta divide el problema en diferentes casos de optimización y propone una estrategia de búsqueda localizada basada en la experiencia del caso anterior. Resultados: El algoritmo PSO permite ajustar los parámetros del modelo para cada uno de los casos analizados. La división del problema por casos permite mejorar la precisión global del problema y a su vez disminuir los tiempos de convergencia del algoritmo. A partir de los posibles casos se puede encontrar la dinámica de cada uno de los parámetros en función del estado de carga. Conclusiones: La metodología propuesta permite reducir los tiempos de parametrización del modelo de polarización dual. Debido a la aproximación generada por las experiencias anteriores, es posible disminuir el número de la población del enjambre y disminuir aún más el tiempo de convergencia del proceso. Adicionalmente, la metodología puede ser utilizada con diferentes algoritmos de optimización.

The energy consumption estimation of a locomotive for a particular route is important for the selection of a locomotive technology, the improvement of the energy management system, the evaluation of the locomotive’s potential energy generation, among others. The methodologies reported in the literature usually assume that the information of the railway track is available; however, in some cases, the track information is incomplete, not available, or the route is still in a planning stage. Therefore, this paper proposes a methodology to estimate the energy consumption and the potential energy generation of a locomotive when the railway track information is not available or incomplete. The methodology begins by extracting the main technical information of the locomotive to be analyzed. Then, the route is traced on Google Earth with steps of 100 m and the obtained information is processed to generate the longitude, latitude, elevation, and distance of the points along the route. From such information, it is possible to generate the slope and curvature profiles, while the speed profile can be obtained from the track operator or the regulations of a specific country. With that information, it is possible to estimate the equivalent power of the locomotive at each point of the route to finally calculate the consumed energy. The proposed methodology is validated with two case studies. The first one compares the results with a methodology available in the literature for the same route and locomotive, while the second case shows the applicability of the proposed methodology for a route without information.