Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This thesis project addresses the issue of limited range in the electric vehicle fleet of a
nationally recognized telecommunications company, which operates under a schedule of two
consecutive work shifts, 16 hours per day. Currently, the units return from the first shift with a
critical charge level approximately 20%, preventing their immediate reassignment to the
second shift compared to combustion vehicles. To solve this, a comprehensive range extension
system was developed, divided into hardware and software. On the physical side, an array of
two 600W solar panels was implemented, coupled to a secondary battery bank and Growatt
inverters, designed to recharge the main bank using the original charging system, preserving
the vehicle's integrity. Complementarily, an energy simulator integrated into an Artificial
Intelligence assistant with a chatbot interface was developed. This tool uses geolocation APIs,
vehicle technical data, and historical solar irradiance records to generate efficient routes,
recommending maximum speeds per segment and predicting the State of Charge (SoC) upon
arrival. The system validation was performed using a physical prototype, whose results were
contrasted with the simulator's predictions to verify the model's accuracy and ensure the
operational viability of the fleet during the double shift. This project seeks to create an
implementation model replicable to any vehicle, in addition to offering commitment to SDGs 7
and 9, promoting access to affordable, secure, and sustainable energy while fostering
innovation and inclusive industrialization.
Keywords: Electric vehicles, range extension, photovoltaic solar energy, energy simulation,
artificial intelligence, logistics efficiency
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente trabajo de titulación aborda la problemática de la limitación de autonomía
en la flota de vehículos eléctricos de una reconocida empresa de telecomunicaciones a nivel
nacional, la cual opera bajo un esquema de dos jornadas laborales consecutivas refiriéndose a
16 horas diarias. Actualmente, las unidades retornan de la primera jornada con un nivel de
carga crítico aproximadamente 20%, lo que impide su reasignación inmediata al segundo turno
en comparación con los vehículos de combustión. Para solucionar esto, se desarrolló un sistema
integral de extensión de autonomía dividido en hardware y software. En el aspecto físico, se
implementó un arreglo de dos paneles solares de 600W acoplados a un banco secundario de
baterías e inversores Growatt, diseñados para recargar el banco principal mediante el sistema
de carga original, preservando la integridad del vehículo. Complementariamente, se desarrolló
un simulador energético integrado en un asistente de Inteligencia Artificial con interfaz de
chatbot. Esta herramienta utiliza APIs de geolocalización, datos técnicos del vehículo y
registros históricos de irradiancia solar para generar rutas eficientes, recomendando
velocidades máximas por tramo y prediciendo el estado de carga (SoC) al llegar al destino. La
validación del sistema se realizó mediante un prototipo físico, cuyos resultados se contrastaron
con las predicciones del simulador para verificar la precisión del modelo y asegurar la
viabilidad operativa de la flota durante la doble jornada.
Este modelo busca crear un modelo de implementación que pueda ser replicable a
cualquier vehículo además de ofrecer un compromiso con los ODS 7 y 9 promoviendo el acceso
a energía asequible, segura y sostenible fomentando la innovación e industrialización inclusiva.