Home Innovación Una aplicación de ahorro de energía de tracción para Metro de Medellín (Colombia)

Una aplicación de ahorro de energía de tracción para Metro de Medellín (Colombia)

por Patricia

Desde 2008, el Sistema de Gestión de Trenes de Metro de Medellín (MdM) es “DaVinci”, una plataforma de vanguardia desarrollada por Indra que cubre el ciclo completo de trabajo de una organización ferroviaria. Los procedimientos de validación de TPS han probado fehacientemente que el ahorro real llega a un 4,3% anual.

Antecedentes

MdM e Indra firmaron en 2010 un contrato para desarrollar, desplegar y poner en marcha la herramienta TPS (Módulo de Ahorro Energético). El compromiso adoptado era verificar un ahorro energético de al menos un 2% sobre el patrón de consumo.Entre otros objetivos MdM pretendía los siguientes logros: Planificar mejor el consumo de potencia para una operación eficiente; comprometerse a un crecimiento sostenido y buen desempeño medioambiental; minimizar la producción de C2O en lo que se refiere a movilidad urbana; mejorar la calidad del servicio sin modificar los sistemas existentes.

En primer lugar, cada una de las dos líneas de MdM se ve como un circuito eléctrico cerrado (todas las estaciones de una línea están en la misma sección eléctrica), y en segundo lugar, los trenes de MdM tienen frenos con cierta capacidad de retroalimentación eléctrica. Partiendo de esta realidad, TPS se centraría en el minuendo de la ecuación global de energía:

indra inno

Desarrollo del Proyecto

TPS se diseñó para minimizar la energía regenerativa sincronizando frenadas y arranques entre pares de servicios de la misma línea ferroviaria (ver figura abajo).

indra inno 2

TPS toma como entrada y modifica un plan de explotación producido por el Planificador de DaVinci. La salida del proceso es un plan de explotación mejorado que minimiza la energía de tracción consumida dejando parecidos los tiempos de salida y frecuencias.

El algoritmo saca partido a las holguras de tiempo en las estaciones, ya que en un plan operacional los tiempos de llegada y salida de estación son aproximados, y admiten el manejo de un colchón temporal dentro del cual el suceso de parada o arranque puede tener lugar. Así, al maximizar una sincronización, el algoritmo altera los tiempos de salida de las estaciones produciendo ligeros desplazamientos temporales que deben verse como micro-cambios al plan original, consistiendo de unos pocos segundos en la mayoría de los casos.Después del diseño, entramos en profundidad en las fases de programación y pruebas, que permitieron refinar progresivamente tanto el algoritmo como la interfaz de usuario del módulo.

Validación y Beneficios

En esta fase, nos adentramos en los conceptos de “índice de regeneración de energía de frenada” (la capacidad de retroalimentación del freno), “curvas de tracción” de los trenes (fuerza contra velocidad), y “curvas de marcha” entre estaciones (velocidad contra espacio). Todos ellos son parámetros del algoritmo, los cuales se reajustaban cada vez que las predicciones de ahorro divergían del ahorro real indicado por los registros de consumo tras poner en marcha el plan optimizado en la red de MdM.

Los resultados fueron validados por un equipo formado por ingenieros eléctricos de MdM e Indra.

La tabla de abajo resume los resultados en términos absolutos durante 3 meses y medio, desglosadas por tipo de día y línea. Nótese que TPS apenas optima los registros de la Línea A en días laborables. La causa reside en que, primero, Línea A es unas 3 veces más larga que Línea B, y segundo, la frecuencia de servicio de Línea A es mayor que la de Línea B, así que la probabilidad de que aleatoriamente coincida una salida con una llegada en un día laborable en Línea A es muy alta incluso antes de aplicar el algoritmo.

grafico indra

Pero, ¿cuánto es un 4,3%? Es una cifra que supuso ahorrar 22000 dólares aproximadamente en 2013, asumiendo que 1 kw*h costó casi 230 pesos y que la tasa de cambio fue una media de 1900 pesos por dólar.

Los autores de la plataforma, Carlos Redondo (MdM), Allan Guisao (MdM), José Miguel Rubio (Indra) y Julio Rives (Indra) han probado que el ahorro real llega a un 4,3% anual

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