Resumen

Ante la creciente preocupación por la calidad del aire urbano y las emisiones de carbono, los vehículos eléctricos (VE) han ganado popularidad en las megaciudades, especialmente en Europa y Asia. El consumo energético de los VE ha atraído la atención de los investigadores. Sin embargo, el estudio del consumo de energía de los VE se ha centrado en gran medida en el comportamiento de conducción revelado por los usuarios y rara vez se ha referido a su autopercepción de los estilos de conducción. En este trabajo, desarrollamos un enfoque más centrado en el ser humano, con el objetivo de investigar cómo la eficiencia energética de los VE está determinada por el comportamiento y el estilo de conducción en el escenario urbano a partir de datos de pruebas de campo y cuestionarios de estilo de conducción (DSQ). Se llevaron a cabo pruebas de campo en una ruta designada para un total de 13 conductores en la ciudad de Pekín, donde se registraron los parámetros de funcionamiento del vehículo tanto en condiciones de tráfico congestionado como de tráfico fluido. Se recogieron los DSQ de un grupo más amplio de conductores, incluidos los de las pruebas de campo, para aplicarlos al análisis factorial del estilo de conducción. Los resultados de un análisis de correlación demuestran la interacción dinámica entre el comportamiento revelado de los conductores y el estilo de conducción declarado en diferentes condiciones de tráfico. También propusimos un modelo de predicción del consumo de energía con la fusión de los parámetros de conducción recogidos y los datos DSQ, y el resultado es prometedor. Esperamos que este estudio sirva de inspiración para futuras investigaciones sobre el comportamiento de transición de los conductores en la era de la movilidad eléctrica.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:evs, conductores, comportamiento al volante, estilo de conducción, consumo de energía, modelo de predicción del consumo de energía, diferentes condiciones de tráfico, datos de pruebas de campo, conductores de pruebas de campo, condiciones de tráfico suaves
• Keywords:evs, drivers, driving behavior, driving style, energy consumption, energy consumption prediction model, different traffic conditions, field test data, field test drivers, smooth traffic conditions