La infraestructura de carga es esencial para el desarrollo de la nueva gama de Ford.
Ford anunció recientemente su gama de 16 modelos electrificados. La infraestructura de carga es esencial para el desarrollo de la misma.

Ford ha creado un algoritmo inteligente que ayuda al desarrollo en ciudades del vehículo eléctrico. Identifica los lugares más idóneos para la instalación de infraestructura de carga, sobre todo para flotas.

La preocupación por la infraestructura de carga sigue siendo importante para muchas personas y empresas. Por ello, Ford decidió realizar un estudio, con el objetivo de ayudar a disipar esas preocupaciones. La idea era llegar a conocer los puntos más idóneos para instalar nuevas infraestructuras de carga rápida.

Los científicos de la compañía desarrollaron un algoritmo basado en más de 1 millón de kilómetros de datos de conducción. La investigación se realizó en el Gran Londres, para lo cual Ford conectó un dispositivo en 160 camionetas. Los participantes, que consintieron el estudio, produjeron 500 millones de puntos de datos, más de 15.000 días de uso. Esos datos fueron enviados a la nube para su análisis.

Mejores puntos para infraestructura de carga

El equipo Global Data Insight and Analytics de Ford realizó el estudio posterior de los datos. Concluyó que era posible mejorar el acceso a la carga en movimiento. Tan sólo se necesitaba desplegar un número relativamente pequeño de estaciones de carga rápida, así como ubicarlas estratégicamente. Aunque los vehículos en la prueba no eran eléctricos, era posible comprender su funcionamiento. En consecuencia, predecir su capacidad para acceder a los puntos de carga como si se tratara de vehículos eléctricos.

Usando los datos de la nube, analizaron en profundidad los  viajes realizados, los estacionamientos y su duración. Ayudaron a identificar las formas en que la carga podría integrarse en los viajes regulares. Especialmente, para empresas cuyos conductores necesitaban parar varias veces, por ejemplo, para hacer entregas.

El estudio ha posibilitado un algoritmo para identificar los mejores lugares para instalar nueva infraestructura de carga.
El estudio ha posibilitado un algoritmo para identificar los mejores lugares para instalar nueva infraestructura de carga en las ciudades.

Es un enfoque que Ford prevé que podría extenderse a otras ciudades. El uso de “big data” provenientes de vehículos conectados ayudaría a mejorar las ciudades. Y eso llevaría a una planificación eficaz de la instalación de infraestructura de carga.

John Scott, líder del proyecto City Data Solutions, Ford Mobility, ha explicado:

“Poder encauzar, analizar y aprovechar las enormes cantidades de datos disponibles a través del uso de vehículos existentes puede marcar una diferencia real en cuanto a la facilidad de desplazamiento en las ciudades del futuro”.

Otros datos del estudio

Ford llevó a cabo también un estudio independiente involucrando a 20 Transit Custom PHEV. La compañía descubrió que las flotas operaban en modo totalmente eléctrico durante el 35% de su tiempo en la carretera. La cifra subía al 45% en el Gran Londres y al 68% en el centro de Londres.

Durante su prueba, basada en 80,000 kilómetros de la flota de PHEV, no se utilizaron instalaciones de carga públicas. En contrapartida, los vehículos se cargaron de forma doméstica o en las empresas. Además, en promedio, los vehículos comenzaron el día con solo un 45% de carga. Eso avalaría la instalación de los nuevos puntos de carga en ruta. También se encontró que, con el tiempo, los operadores se volvieron más adeptos a la carga efectiva de vehículos, principalmente en sus depósitos.

Las estaciones de carga rápida pueden proporcionar hasta un 80% de carga de batería en 30 a 40 minutos. En la actualidad, hay más de un millón de vehículos eléctricos en Europa. Se espera que, en todo el mundo, los VE representen la mayor parte de las ventas de vehículos nuevos y un tercio de las flotas en 2040. Pero la preocupación por los puntos de carga sigue estando ahí. El estudio puede ayudar a dar seguridad a los futuros usuarios de vehículos eléctricos y ayudar a su desarrollo.

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