Sistema intel·ligent de càrrega sense fils per vehicles elèctrics.

La càrrega sense fil de vehicles elèctrics (WEVC) es considera una possible opció de càrrega per als vehicles elèctrics (EV).

Hi ha dos tipus de càrrega sense fil: 

1.- Quan el vehicle està estacionat i els carregadors romanen en una geometria fixa durant la càrrega,

2.- Carrega del vehicle mentre es mou des d'un carregador encastat a la carretera. Avui es tracta sobre la càrrega mentre el vehicle es mou.

Es pot aconseguir una alta eficiència de transferència d'energia sense fils a distàncies de camp properes mitjançant l'ús d'un acoblament ressonant magnètic, en el qual la potència inductiva es transfereixi quan una bobina primària i una secundària estan estretament alineades i tenen suficient acoblament mutu. 

Normalment, la distància màxima hauria de ser inferior a 300 mm ja que la proximitat, redueix les pèrdues. No obstant això, cal prestar especial atenció a l'avaluació de l'exposició dels humans ales emissions dels camps electromagnètics dispersos. Això es deu a;

1.- Nivells elevats de potència transmesa fins a alguns kW, 

2.- La no uniformitat que podria provocar que els nivells de potència superin llindars. 

Per tant, és essencial investigar en la transformació dels mecanismes WEVC en formats "compatibles amb la salut humana".

Es defineix la compatibilitat amb la salut humana com la capacitat d'un sistema WEVC per oferir el servei desitjat alhora que garanteix l'exposició als CEM per sota d'un nivell de seguretat tenint en compte les limitacions d'exposició humana. 

Un cop aconseguit, es disposarà d'un marc d'optimització multi-objectiu, que s'espera que sigui un polinomi no determinista depenent del temps (NP) a causa de:

1.- La quadraticitat / no linealitat de les restriccions (p. ex., rang de velocitat de conducció, temperatura, coeficient d'acoblament, espai d'aire, vida útil de la bateria, estat de càrrega i desalineació adjacent com a estats de funcionament)

2.- No convexitat del problema. 

A causa de la complexitat, encara no es disposa d'un marc d'anàlisi exhaustiu ni un entorn de proves que investigui l'exposició humana a la CEM en un sistema WEVC pel que respecta a les proves de carretera,

A més, la incorporació d'un nou sistema és difícil perquè hi ha diverses incerteses a superar, com ara la generació horària de la FV, l'hora d'entrada/sortida dels vehicles elèctrics, les diferents demandes de càrrega del client i la potència de càrrega requerida, etc. Aquests factors, significativament afecten els paràmetres del sistema que utilitza els algorismes actuals/tradicionals. Per tant, hi ha una necessitat crítica d'una solució eficient per incorporar aquestes incerteses al sistema per garantir un funcionament estable i precís de les operacions del sistema de càrrega de vehicles elèctrics i el comportament de les càrregues. A més, el sistema pot actuar d'una altra manera en aplicacions físiques perquè s'han simplificat diverses consideracions pragmàtiques en els algorismes actuals. 

A més, la integració de les plantes fotovoltaiques a la xarxa elèctrica està limitada pel rendiment de la càrrega (lineal i no lineal) i pels carregadors dels EV. Per tant, una detallada predicció  dinàmica de la demanda i l'oferta són essencials per a un ús més econòmic i rendible, ja que permet l'abocament, l'emmagatzematge i la gestió de l'excés d'energia. Tanmateix, les incerteses dels comportaments de càrrega real, plantegen reptes vitals en el control del comportament de l'emmagatzematge d'energia sota l'operació intel·ligent.

Un altre repte per a la càrrega intel·ligent entre PV i els EV, és l'optimització de les sinergies entre la generació d'energia fotovoltaica, la demanda de càrrega dels clients i la demanda d'energia dels vehicles elèctrics per:

1.- Millorar la penetració fotovoltaica a la xarxa elèctrica, 

2.- Promoure l'autoconsum, 

3.- Proporcionar serveis auxiliars a la xarxa.

En aquest sistema de gestió de càrrega cada cop més complex, s'ha generat la utilització de tècniques d'intel·ligència artificial (IA) per al modelatge predictiu, l'optimització, el seguiment del punt de màxima potència (MPPT) i la gestió de l'energia per a la càrrega intel·ligent. Per tant, és molt important implementar nous esquemes per gestionar aquestes tasques.

Font: IEEE Smart Grid ( Adel El-Shahat i Swoon Chang)