dc.description.abstract
A lo largo del tiempo, se ha utilizado el vehículo de combustión como medio de transporte mayoritario. Con el creciente aumento de la contaminación, cambio climático y problemas de salud, generados a partir de las emisiones de los vehículos de combustión, aparece como alternativa la figura del vehículo eléctrico para abordar esta problemática. Sin embargo, existen varios problemas, sobre los vehículos eléctricos, que necesitan solución. Entre ellos, se encuentra, el temor de los conductores a quedarse sin carga durante un viaje, también llamado “range anxiety”. Este trabajo se centra en observar, para distintos tipos de celda, como afecta la manera de conducir de un individuo que utiliza vehículo eléctrico. Para ello, se estudian seis celdas distintas, con un patrón de conducción diferente, cada una. De esta forma, se trata de aportar conocimiento a varios factores, que ayuden a contribuir en la solución al problema del “range anxiety”. Este estudio se realizará gracias al uso de herramientas de análisis y ciencia de grandes estructuras de datos, ”Big Data”. El primer paso del TFM, es estudiar el marco teórico. Para aportar contexto sobre el campo en el que se realiza este trabajo, primeramente, se analiza cuál es la historia del vehículo eléctrico y qué motivo ha hecho al ser humano buscar esta transición en la movilidad. Más adelante, se explica el proyecto en el que está involucrado este TFM, el proyecto “ALBATROSS”. Finalmente, se analiza la herramienta utilizada para la obtención de resultados, que es el análisis y la ciencia de los datos, y qué importancia puede tener para entender la figura de las baterías de los vehículos eléctricos. Una vez analizada la parte teórica, se pasa a elaborar la parte práctica del trabajo, donde se realiza una metodología, que facilita la manipulación de los datos, reduciendo el tamaño de estos y segmentándolos en clases (caracterización de los datos). Además, la metodología se encarga de extraer qué requisitos tiene cada celda y qué factores de estrés abordan cada una. Finalmente, se observan los resultados obtenidos de cada celda, en forma gráfica y numérica, para su posterior interpretación y análisis
