Miembros del Grupo de Investigación en Redes Eléctricas Inteligentes (GIREI) participaron en el IEEE Colombian Conference on Applications in Computational Intelligence ColCACI 2019, evento internacional organizado por IEEE, la Universidad del Magdalena y la Universidad del Norte de Barranquilla, Colombia.
La conferencia internacional convocó a más de un centenar de investigadores de Latinoamérica, Europa y Estados Unidos. Por parte de la UPS asistieron Miguel Campaña y Esteban Inga Ortega, quienes presentaron un modelo para despliegue óptimo de estaciones de carga basado en la necesidad del usuario, flujo vehicular y trayectorias requerido para ciudades inteligentes con el que se pretende reducir el costo de inversión por recursos relacionados a ubicación de electrolineras las que probablemente se incrementarán en Ecuador a partir del 2025.
Los profesores trabajan en incorporar al modelo la capacidad de las vías para discriminar si hay rutas con tráfico vehicular que saturen la trayectoria de un vehículo eléctrico hasta una electrolinera y, de esta manera, se ubiquen de forma óptima los centros de carga, dando un servicio eficiente y confiable a los usuarios de vehículos eléctricos.
La intervención de Campaña concitó el interés de investigadores de otras universidades con las que se han realizado acercamientos para trabajos en conjunto y poder alcanzar un mayor impacto en la transferencia de tecnología. El trabajo fue elegido para formar parte del proceedings bajo el sello Springer, el mismo que será indexado y contará con el respectivo ISBN. El detalle de su trabajo se encuentra indexado como:
• Colcaci 2019 – IEEE Colombian Conference on Applications in Computational Intelligence con: Optimal Allocation of Public Charging Stations based on Traffic Density in Smart Cities (Despliegue Óptimo de Electrolineras basado en Flujo Vehicular requerido para Ciudades Inteligentes)
• Communications in Computer and Information Sciences (CCIS) of Springer con: Heuristic Method for Optimal Deployment of Electric Vehicle Charging Stations using Linear Programming (Método Heurístico para Despliegue de Estaciones de Carga Vehicular usando Programación Lineal)