02 de julio de 2020
Resumen:
En el contexto actual de búsqueda de medidas para mitigar el cambio climático, los sistemas ferroviarios de transporte público son una de las alternativas más sostenibles para el transporte urbano. Los operadores ferroviarios tienen un gran interés en mejorar la infraestructura eléctrica de estos sistemas para maximizar el ahorro de energía. Las instalaciones asociadas a estas mejoras implican grandes inversiones que deben evaluarse adecuadamente. Sin embargo, la metodología para determinar el diseño óptimo de estas instalaciones no está suficientemente desarrollada en la literatura científica: las decisiones generalmente se toman por medio de simuladores ferroviarios poco realistas o incluso únicamente en base a la experiencia de los administradores ferroviarios. En consecuencia, el desarrollo de una metodología rigurosa y detallada para diseñar la instalación de las mejoras de la infraestructura eléctrica de los sistemas ferroviarios se ha convertido en una demanda de las administraciones ferroviarias y una necesidad para la sociedad. Esta tesis doctoral intenta responder a esta demanda y propone una metodología que cubre esos requisitos. La metodología se basa en la aplicación de algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza (algoritmo genético, algoritmo de enjambre de partículas y algoritmo de fuegos artificiales) para optimizar la instalación de subestaciones reversibles y sistemas de almacenamiento de energía. Los algoritmos utilizan un simulador ferroviario realista para evaluar adecuadamente el impacto de la instalación de estas mejoras en la eficiencia energética del sistema ferroviario. El modelo de simulador ferroviario realista propuesto desarrolla algunas características que no aparecen en la literatura: un modelo de tráfico detallado capaz de generar escenarios de tráfico suficientemente representativos y la capacidad de trabajar con cualquier tipo de topología ferroviaria.
Palabras clave: Eficiencia energética, Frenado regenerativo de trenes, Optimización de infraestructuras eléctricas ferroviarias, Sistemas ferroviarios eléctricos, Simulación ferroviaria, Algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza
Cita:
D. Roch Dupré (2020), Improving the electrical infrastructure of dc-electrified railway systems to increase energy efficiency, taking into account complex topologies and representative traffic scenarios. Madrid (España).
