Transición a los Vehículos Eléctricos: Consideraciones para los Operadores de Flotas de Transporte Público

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Con el «Green Deal» europeo, que establece el ambicioso objetivo de reducir las emisiones de efecto invernadero en un 55% para 2030, y la propuesta de la UE de prohibir la venta de todos los vehículos con motor de combustión interna (ICE) a partir de 2035, el cambio a los vehículos eléctricos (VE) nunca había sido una prioridad mayor para los operadores de flotas de transporte público. Se calcula que las ventas de autobuses eléctricos crecerán un 83% en las próximas dos décadas, también gracias a los incentivos monetarios establecidos por los gobiernos que pretenden liderar la lucha contra la contaminación urbana y el cambio climático.

 

Sin embargo, los vehículos eléctricos son una tecnología relativamente nueva y el coste inicial de un autobús eléctrico sigue siendo significativamente mayor que el de un autobús con motor de combustión interna. Los gestores de flotas se enfrentan entonces al reto de calcular los costes del ciclo de vida de la compra de un autobús eléctrico y justificar la inversión inicial.

 

Un autobús eléctrico tiene menos piezas móviles y componentes de desgaste, y sus piezas suelen tener ciclos de vida más largos, lo que reduce significativamente la necesidad de un mantenimiento recurrente. Por otro lado, los componentes suelen ser más caros, por lo que se gana mucho alargando su vida útil lo máximo posible. Las baterías son, con diferencia, el componente más caro de los autobuses eléctricos, ya que suponen una media del 40% del coste del vehículo. Por esta razón, los operadores de flotas de transporte público que quieran hacer un cambio rentable a las flotas eléctricas deben hacer ciertas consideraciones sobre cómo están planeando extender el ciclo de vida de las baterías de sus vehículos.

 

1. ¿Tengo visibilidad sobre los fallos internos?

 

Anteriormente, el mantenimiento de los vehículos se realizaba a intervalos estimados, y las averías se producían de forma inesperada y provocaban interrupciones del servicio. Ahora, con la tecnología adecuada, los trabajos de mantenimiento se pueden programar según las alertas en tiempo real que indican cuándo se va a averiar un componente… antes de que lo haga.

 

La plataforma de mantenimiento predictivo para flotas de Stratio utiliza inteligencia artificial (IA) para proporcionar información en tiempo real y procesable sobre las averías internas de los autobuses eléctricos, lo que permite a los gestores de mantenimiento diagnosticar los fallos de forma remota sin necesidad de llamar a un vehículo fuera de servicio e inspeccionarlo físicamente. Se trata de una ventaja estratégica que reduce eficazmente el coste de explotación de un autobús eléctrico, ya que evita los costosos tiempos de inactividad y los viajes imprevistos al taller.

 

2. ¿Cómo cambiará la autonomía de vehículos con el tiempo?

 

Al igual que la duración de la batería de nuestros smartphones disminuye con los años, la autonomía de los autobuses eléctricos también se reduce con el tiempo. Un vehículo eléctrico que tiene una autonomía estimada de 300 km cuando es nuevo, y que sólo necesita una carga para completar sus rutas diarias, puede encontrarse con que necesita dos sesiones de carga para completar la misma distancia. Parte de esta variación en el alcance puede deberse a factores no controlados, como las condiciones meteorológicas, la ruta y la carga del vehículo. Sin embargo, las baterías actuales pierden capacidad de forma irreversible y proporcionan cada vez menos energía con el paso de los años.

 

Las limitaciones de autonomía causan problemas logísticos a los operadores de flotas de transporte público, que deben planificar las rutas teniendo en cuenta la autonomía máxima que puede alcanzar el vehículo y la disponibilidad de cargadores a lo largo de la ruta. Por este motivo, Stratio ha trabajado con la Universidad de Halmstad y Caetano Bus para construir un modelo de regresión que utiliza los datos de la batería recogidos a bordo del vehículo y otras variables que afectan a la autonomía del mismo, y puede predecir con exactitud la pérdida de capacidad de la batería que se espera en los próximos años. Los resultados del proyecto, denominado Battery Cortex, se han implementado en la solución de mantenimiento predictivo de Stratio.

 

La plataforma utiliza análisis de datos avanzados y modelos de machine learning para dar a las empresas de transporte público la tranquilidad de saber, con precisión, cómo se comportarán las baterías de sus autobuses en uno, dos o cinco años. También muestra a los gestores de flotas una previsión precisa de la autonomía actual del vehículo, calculada en función de la capacidad de la batería y ajustada a la pérdida de capacidad estimada, así como alertas por fallos inesperados de la batería.

 

3. ¿Cómo puedo planificar las operaciones para optimizar la duración de la batería?

 

Conscientes de las pérdidas de autonomía de los autobuses eléctricos, los operadores de flotas de transporte público pueden tomar ciertas decisiones operativas destinadas a prolongar la vida útil de las baterías y mantener su capacidad en el tiempo. Los fabricantes ofrecen orientación sobre cómo hacerlo, pero su principal preocupación es evitar una degradación excesiva durante el periodo de garantía.

 

La plataforma Stratio realiza un seguimiento en tiempo real de las métricas de «optimización del uso» diseñadas para prolongar la vida de la batería más allá de la garantía. Estas métricas incluyen el control del estado de carga (SoC) a lo largo del tiempo y la profundidad de descarga (DoD), es decir, cuánto se descarga la batería entre cargas consecutivas. La visibilidad de estos dos parámetros es esencial para prolongar el ciclo de vida de las baterías de los vehículos eléctricos, que conservan su capacidad durante más tiempo si el SoC se mantiene entre el 20% y el 80% y si el DoD es inferior al 60%. El operador de la flota puede ver las métricas de SoC y DoD y comprender si el perfil de funcionamiento puede cambiarse para maximizar la vida de la batería, reduciendo el coste total de propiedad de los autobuses eléctricos. Este tipo de análisis es fundamental para que el despliegue de la flota de vehículos eléctricos sea exitoso y rentable.