El objetivo de la Tesis es mostrar, a partir de un balance energético dimensionable y contrastable, la viabilidad de un sistema de recarga de baterías de tracción de Vehículos Eléctricos de manera simultánea a la producción dentro de la llamada “ventana fotovoltaica”, como garantía de que la electricidad producida para la movilidad eléctrica no dependa de los combustibles fósiles que están inevitablemente presentes en el “share” energético global para, de esta manera, reducir el nivel de emisiones de CO2 a la atmósfera por parte del sector del transporte. Y el intercambio de baterías es presentado como la alternativa para resolver el problema de la simultaneidad entre la producción fotovoltaica y la utilización del vehículo, y para vencer la barrera del tiempo de recarga. Si el vehículo eléctrico está llamado a ser el sustituto natural del convencional y las energías renovables están llamadas a ser las sustitutas naturales de las convencionales, es necesario comprobar la viabilidad del binomio “Vehículo Eléctrico - Energías Renovables” y el desarrollo conjunto de ambas. Siendo una realidad que el Vehículo Eléctrico ya es un producto al alcance del gran público, no es menos cierto que el grado de penetración del mismo está teniendo lugar a un nivel infinitamente inferior al esperado, en parte como consecuencia del elevado coste del VE y la situación económica global, en parte porque la usabilidad del VE y el vehículo convencional no es la misma al no disponer el VE de autonomía, tiempo de recarga e infraestructura de recarga comparables a su homólogo convencional, y en parte como consecuencia del mantenimiento del status-quo existente entre los fabricantes de vehículos y las empresas suministradoras de combustibles fósiles que intentan frenar lo máximo posible el proceso de electrificación del sector de transporte. Por otro lado, es también una realidad el drástico descenso en los costes de los equipos de producción de electricidad fotovoltaica en los últimos años, sobre todo los paneles solares y los onduladores DC-AC, de forma que cada Watio instalado viene a costar, en promedio, 5 veces menos que en 2007 y las instalaciones son rentables por sí mismas sin necesidad de mecanismos de subvención externos. Todo ello ha facilitado que a día de hoy dispongamos de un escenario de Balance Neto (Autoconsumo con intercambio con la red) viable que ha abierto la puerta a las Smart Grids en las cuales el punto de recarga del Vehículo Eléctrico es sin duda uno de los protagonistas del escenario futuro. Y puesto que tanto las instalaciones fotovoltaicas a pequeña escala como el vehículo eléctrico son 2 campos emergentes con mucho desarrollo todavía por delante, el autor ha querido relacionar ambos a nivel dimensional y justificar que el futuro crecimiento conjunto de ambos puede contribuir enormemente a la reducción progresiva de la emisión de gases contaminantes a la atmósfera por parte del sector del transporte.

En los últimos años la función de la planificación de la distribución se ha venido haciéndose más compleja como consecuencia de la elevada integración de recursos energéticos distribuidos (DER, por sus siglas en inglés) en los escenarios a considerar, principalmente de generación distribuida (DG, por sus siglas en inglés), almacenamiento de energía distribuido y gestión de la demanda (DR; por sus siglas en inglés). Esta situación se ha acentuado con la aparición de nuevos elementos de consumo como el vehículo eléctrico, que podrían causar un impacto elevado en las redes de distribución si no se gestionan adecuadamente. Esta tesis presenta un enfoque innovador hacia una planificación dinámica en la cual se integra la gestión, la capacidad y el control de los recursos energéticos distribuidos con objeto de proporcionar soluciones de planificación óptimas que permitan la consecución de ahorros significativos en los costos asociados. En primer lugar, se describe detalladamente la evolución y situación actual de la previsión de la demanda y de las metodologías de planificación basadas en redes inteligentes que se ha encontrado en la literatura. De la realización de este estudio, se puede concluir que hay numerosos modelos de previsión de la demanda y de planificación, así como diferentes formas de resolverlos, pero todos tienen un denominador en común, ya que en ninguno de estos estudios se ha planteado en profundidad la planificación considerando la generación distribuida a nivel de consumidores, la gestión de la demanda y la introducción masiva de nuevas cargas de consumo como el vehículo eléctrico o cocinas de inducción. Se ha podido observar que la planificación de la red eléctrica ha evolucionado desde un ambiente determinístico centralizado hacía una red estocástica o aleatoria distribuida. En orden a mantener los objetivos de una red inteligente, se requiere capturar este comportamiento estocástico a través de una nueva metodología de planificación, es por este motivo por el cual en este estudio se ha considerado un modelo probabilístico con objeto de estimar el comportamiento del consumo de los citados nuevos elementos (vehículo eléctrico y cocinas de inducción), teniendo en cuenta los hábitos de uso de los consumidores para obtener el comportamiento del factor de simultaneidad. Como resultado esta tesis propone el desarrollo de un nuevo modelo de planificación donde se consideren todos estos componentes activos partiendo del diseño de un modelo conceptual, e incluyendo el diseño de la red de comunicaciones y de las tecnologías de la información que darán soporte a este modelo basado en redes inteligentes para lograr los mejores beneficios. Esta metodología consiste en la integración de todos estos elementos y la posibilidad de gestión que ofrece el nuevo concepto de redes inteligentes, satisfaciendo el crecimiento de la demanda con los nuevos consumos durante el tiempo planificado, determinando las acciones futuras y las inversiones asociadas para poder alcanzar unos niveles de servicio a nivel de consumidor adecuados. Finalmente, este modelo de Planificación Eficiente de Redes Inteligentes que incluye las potenciales mejoras introducidas gracias a la Gestión Activa de la Demanda, fue aplicado a una zona determinada dentro del área metropolitana de Guayaquil (Ecuador). Esta área está principalmente compuesta de consumidores residenciales y comerciales, y presenta unas necesidades de aire acondicionado elevadas, lo que caracteriza fundamentalmente el comportamiento de la demanda eléctrica de dicha zona. Como resultado de esta aplicación, se ha podido comprobar que mediante la utilización de los programas de respuesta de la demanda se podrían reducir los costos de inversión a mediano plazo. / In recent years, the distribution planning activity has become more complex because of the high integration of distributed energy resources (DER) in the considered scenarios, mainly distributed generation (DG), distributed energy storage and demand response (DR). The arising of new consumption elements such as the electric vehicle, which could produce a high impact on the distribution networks if it not properly managed, has highlighted this situation. This doctoral dissertation presents an innovative approach focused on the dynamic planning of the power grid, where the management, capacity and control of distributed energy resources is integrated in order to provide optimal planning solutions, which would provide significant savings in the associated costs. In first place, the evolution and current situation of demand forecasting and planning methodologies based on smart grids that available in the literature are described in detail. As a result, it can be concluded that there are numerous models of demand forecasting and planning, as well as different ways of solving the. However, the planning considering the distributed generation at the consumer level, the demand side management or the massive introduction of new loads of consumption such as electric vehicles or induction cookers have not been considered in depth in any of these studies. It has been observed that the planning of electrical networks has evolved from a centralized and deterministic environment to a distributed stochastic or random network. In order to maintain the objectives of a smart grid, it is necessary to capture this stochastic behavior through a new planning methodology. This is why in this study, a probabilistic model has been considered in order to estimate the consumption behavior of the aforementioned new elements (electric vehicles and induction cookers), taking into account consumers' habits in order to obtain the simultaneity factors. As a result, this dissertation proposes the development of a new planning model where all these active components are considered, starting from the development of a conceptual model and including the design of the communications network and the information technologies that will support this model based on smart grids to achieve the best benefits. This methodology includes the integration of all these elements and the possibility of management offered by the new concept of smart grids, satisfying the growth of demand with new consumptions during the planned time, determining the future actions and the required investments for reaching adequate levels of service at the consumer level. In order to prove the effectiveness of the proposed model of Efficient Planning of Smart Grids, that includes the potential improvements introduced thanks to the Active Management of Demand, it has been applied to a specific zone located within the metropolitan area of Guayaquil (Ecuador). This area is mainly composed of residential and commercial consumers, and it has high air conditioning needs, which fundamentally characterizes the behavior of the electricity demand there. As a result of this application, it has been possible to verify that using the demand response programs could reduce investment costs in the medium term. / En els últims anys la funció de la planificació de la distribució ha vingut fent-se més complexa com a conseqüència de l'elevada integració de recursos energètics distribuïts (DER, per les sigles en anglès) en els escenaris a considerar, principalment de generació distribuïda (DG, per les sigles en anglès), emmagatzemament d'energia distribuïda i gestió de la demanda (DR; per les sigles en anglès). Aquesta situació s'ha accentuat amb l'aparició de nous elements de consum com el vehicle elèctric, que podrien causar un impacte elevat en les xarxes de distribució si no es gestionen adequadament. Aquesta tesi presenta un enfocament innovador cap a una planificació dinàmica en la qual s'integra la gestió, la capacitat i el control dels recursos energètics distribuïts a fi de proporcionar solucions de planificació òptimes que permeten la consecució d'estalvis significatius en els costos associats. En primer lloc, es descriu detalladament l'evolució i situació actual de la previsió de la demanda i de les metodologies de planificació basades en xarxes intel·ligents que s'ha trobat en la literatura. De la realització d'aquest estudi, es pot concloure que hi ha nombrosos models de previsió de la demanda i de planificació, així com diferents formes de resoldre'ls, però tots tenen un denominador en comú, ja que en cap d'estos estudis s'ha plantejat en profunditat la planificació considerant la generació distribuïda a nivell de consumidors, la gestió de la demanda i la introducció massiva de noves càrregues de consum com el vehicle elèctric o cuines d'inducció. S'ha pogut observar que la planificació de la xarxa elèctrica ha evolucionat des d'un ambient determinístic centralitzat cap a una xarxa estocàstica o aleatòria distribuïda. Amb vista a mantindre els objectius d'una xarxa intel·ligent, es requereix capturar aquest comportament estocàstic a través d'una nova metodologia de planificació, és per aquest motiu pel qual en aquest estudi s'ha considerat un model probabilístic a fi d'estimar el comportament del consum dels citats nous elements (vehicle elèctric i cuines d'inducció) , tenint en compte els hàbits d'ús dels consumidors per a obtindre el comportament del factor de simultaneïtat. Com a resultat aquesta tesi proposa el desenvolupament d'un nou model de planificació on es consideren tots aquests components actius partint del disseny d'un model conceptual, i incloent el disseny de la xarxa de comunicacions i de les tecnologies de la informació que donaran suport a aquest model basat en xarxes intel·ligents per a aconseguir els millors beneficis. Aquesta metodologia consisteix en la integració de tots aquests elements i la possibilitat de gestió que ofereix el nou concepte de xarxes intel·ligents, satisfent el creixement de la demanda amb els nous consums durant el temps planificat, determinant les accions futures i les inversions associades per a poder aconseguir uns nivells de servici a nivell de consumidor adequats. Finalment, aquest model de Planificació Eficient de Xarxes Intel·ligents que inclou les potencials millores introduïdes gràcies a la Gestió Activa de la Demanda, va ser aplicat a una zona determinada dins de l'àrea metropolitana de Guayaquil (Equador). Aquesta àrea està principalment composta per consumidors residencials i comercials, i presenta unes necessitats d'aire condicionat elevades, la qual cosa caracteritza fonamentalment el comportament de la demanda elèctrica de aquesta zona. Com a resultat d'aquesta aplicació, s'ha pogut comprovar que per mitjà de la utilització dels programes de resposta de la demanda es podrien reduir els costos d'inversió a mitjà termini. / Pesantez Sarmiento, PA. (2018). Planificación Eficiente de Redes Inteligentes (Smartgrids) Incluyendo la Gestión Activa de la Demanda: Aplicación a Ecuador [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/103684

[ES] La necesidad de mejorar el consumo de combustible y las emisiones de los sistemas propulsivos de automoción en condiciones reales de conducción es la base de esta tesis. Para ello, se exploran dos ejes: En primer lugar, el control de los sistemas de propulsión. El estado del arte de control en los sistemas propulsivos de automoción se basa en gran medida en el uso de técnicas de optimización que buscan las leyes de control que minimizan una función de coste en un conjunto de condiciones de operación denidas a priori. Estas leyes se almacenan en las ECUs de producción en forma de mapas de calibración de los diferentes actuadores del motor. Las incertidumbres asociadas al conjunto limitado de condiciones en el proceso de calibración dan lugar a un funcionamiento subóptimo del sistema de propulsión en condiciones de conducción real. Por lo tanto, en este trabajo se proponen métodos de control adaptativo que optimicen la gestión de la planta propulsiva a las condiciones esperadas de funcionamiento para un usuario y un caso determinado en lugar de a un conjunto genérico de condiciones. El segundo eje se reere a optimizar, en lugar de los parámetros de control del sistema propulsivo, la demanda de potencia de este, introduciendo al propio conductor en el bucle de control, sugiriéndole las acciones a tomar. En particular, este segundo eje se reere al control de la velocidad del vehículo (conocido popularmente como Eco-Driving en la literatura) en condiciones reales de conducción. Se proponen sistemas de aviso en tiempo real al conductor acerca de la velocidad óptima para minimizar el consumo del vehículo. Los métodos de control desarrollados para cada aplicación se describen en detalle en la tesis y se muestran ensayos experimentales de validación en los casos de estudio diseñados. Ambos ejes representan un problema de control óptimo, denido por un sistema dinámico, unas restricciones a cumplir y un coste a minimizar, en este sentido las herramientas desarrolladas en la tesis son comunes a los dos ejes: Un modelo de vehículo, una herramienta de predicción del ciclo de conducción y métodos de control óptimo (Programación Dinámica, Principio Mínimo de Pontryagin y Estrategia de Consumo Equivalente Mínimo). Dependiendo de la aplicación, los métodos desarrollados se implementaron en varios entornos experimentales: un motor térmico en sala de ensayos simulando el resto del vehículo, incluyendo el resto del sistema de propulsión híbrido y en un vehículo real. Los resultados muestran mejoras signicativas en el rendimiento del sistema de propulsión en términos de ahorro de combustible y emisiones en comparación con los métodos empleados en el estado del arte actual. / [CA] La necessitat de millorar el consum de combustible i les emissions dels sistemes propulsius d'automoció en condicions reals de conducció és la base d'aquesta tesi. Per a això, s'exploren dos eixos: En primer lloc, el control dels sistemes de propulsió. L'estat de l'art de control en els sistemes propulsius d'automoció es basa en gran manera en l'ús de tècniques d'optimització que busquen les lleis de control que minimitzen una funció de cost en un conjunt de condicions d'operació denides a priori. Aquestes lleis s'emmagatzemen en les Ecus de producció en forma de mapes de calibratge dels diferents actuadors del motor. Les incerteses associades al conjunt limitat de condicions en el procés de calibratge donen lloc a un funcionament subòptim del sistema de propulsió en condicions de conducció real. Per tant, en aquest treball es proposen mètodes de control adaptatiu que optimitzen la gestió de la planta propulsiva a les condicions esperades de funcionament per a un usuari i un cas determinat en lloc d'un conjunt genèric de condicions. El segon eix es refereix a optimitzar, en lloc dels paràmetres de control del sistema propulsiu, la demanda de potència d'aquest, introduint al propi conductor en el bucle de control, suggerint-li les accions a prendre. En particular, aquest segon eix es refereix al control de la velocitat del vehicle (conegut popularment com Eco-*Driving en la literatura) en condicions reals de conducció. Es proposen sistemes d'avís en temps real al conductor sobre la velocitat òptima per a minimitzar el consum del vehicle. Els mètodes de control desenvolupats per a cada aplicació es descriuen detalladament en la tesi i es mostren assajos experimentals de validació en els casos d'estudi dissenyats. Tots dos eixos representen un problema de control òptim, denit per un sistema dinàmic, unes restriccions a complir i un cost a minimitzar, en aquest sentit les eines desenvolupades en la tesi són comunes als dos eixos: Un model de vehicle, una eina de predicció del cicle de conducció i mètodes de control òptim (Programació Dinàmica, Principi Mínim de *Pontryagin i Estratègia de Consum Equivalent Mínim). Depenent de l'aplicació, els mètodes desenvolupats es van implementar en diversos entorns experimentals: un motor tèrmic en sala d'assajos simulant la resta del vehicle, incloent la resta del sistema de propulsió híbrid i en un vehicle real. Els resultats mostren millores signicatives en el rendiment del sistema de propulsió en termes d'estalvi de combustible i emissions en comparació amb els mètodes emprats en l'estat de l'art actual. / [EN] The need of improving the real-world fuel consumption and emission of automotive applications is the basis of this thesis. To this end, two verticals are explored: First is the online control of the powertrain systems. In state-of-the-art Optimal Control techniques (such as Dyanmic Programming, Pontryagins Minimum Principle, etc...) are extensively used to formulate the optimal control laws. These laws are stored in the production ECUs in the form of feedforward calibration maps. The unaccounted uncertainities related to the real-world during the powertrain calibration result in suboptimal operations of the powertrain in actual driving. Therefore, adaptive control methods are proposed in this work which, optimise the energy management of the conventional and the HEV powertrain control on real driving mission. The second vertical is regarding the vehicle speed control (popularly known as Eco-Driving in the literature) methods in real driving condition. In particular, speed advisory systems are proposed for real time application on a vehicle. The control methods developed for each application are described in details with their verication and validation on the designed case studies. Apart from the developed control methods, there are three tools that were developed and used at various stages of this thesis: A vehicle model, A driving cycle prediction tool and optimal control methods (dynamic programming, PMP and ECMS). Depending on the application, the developed methods were implemented on the Hardware-In-Loop Internal Combustion Engine testing setup or on a real vehicle. The results show signicant improvements in the performance of the powertrain in terms of fuel economy and emissions in comparison to the state-of-the-art methods. / Pandey, V. (2021). Online Control of Automotive systems for improved Real-World Performance [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/173716

El desarrollo sostenible de las zonas urbanas es un reto de alto interés a nivel mundial. En los años 70 nadie podía haber pensado en la información como un activo de nuestra sociedad. Hoy en día las nuevas tecnologías ponen a nuestro alcance una ingente cantidad de recursos impensable para manejar todos los datos generados por la ciudad. Una gestión adecuada de la ciudad dependerá del continente, de la cantidad y de la naturaleza de los datos y de los recursos e infraestructuras a tener en cuenta. Esto es el inicio de lo que puede hacer cambiar el concepto actual de ciudad permitiendo una mayor conectividad e interacción autónoma, sin intervención humana, entre todos los servicios que caracterizan un núcleo urbano, aproximándonos de este modo a lo que sería la 'ciudad inteligente' o SmartCity. Para desarrollar este concepto, una característica de gran importancia que debe tenerse en cuenta es la movilidad de los elementos que la componen y le dan vida, pues es aquello que permite el día a día en el núcleo urbano. Un elemento muy importante en este contexto es el vehículo eléctrico (FEV, 'Full Electric Vehicle'), por todas las razones que vemos en nuestro trabajo. Para una adecuada puesta en marcha del FEV es necesario integrarlo con el resto de infraestructuras que influyen en la movilidad en la ciudad. Esto permitirá hacer realidad ese nuevo modelo urbano inteligente que pretendemos alcanzar y que es nuestro futuro. Nuestro trabajo ha consistido en investigar y diseñar una solución de interoperabilidad que gestione la utilización del FEV en un entorno urbano, aprovechando las infraestructuras existentes, optimizando los recursos de que disponemos, e integrando las posibilidades de comunicación que las TIC nos ofrecen. Nos planteamos dos objetivos en nuestro trabajo, el primero de los cuales es integrar y poner en marcha el FEV en la SmartCity. Para ello hemos necesitado estudiar las partes más relevantes de un sistema de información centralizado para controlar la autonomía del FEV en la SmartCity, prever la demanda de energía a la red (es decir, estimar la energía total que tendrá que disponer inicialmente la red para atender la posible demanda de energía), controlar la disponibilidad neta de energía en las estaciones de carga de la red y finalmente diseñar el proceso de gestión activa de la demanda que permita optimizar el consumo energético y los precios. Por otra parte, el segundo de nuestros objetivos consiste en estudiar cómo los factores que intervienen en la movilidad dentro de la SmartCity pueden garantizar que el desplazamiento del FEV se lleve a cabo según lo planificado y con ello integrar adecuadamente los FEV en el sistema de movilidad urbano. Es decir, se trata de integrar el entorno de gestión del FEV, estudiado en la primera parte, con el entorno externo al FEV en la SmartCity, proporcionando así una solución global al problema de integración del FEV en el nuevo ecosistema de ciudades europeas. Para ello se requiere optimizar la interacción entre el FEV y los servicios de información meteorológica, de tráfico y de movilidad en la ciudad como son el transporte público, el estacionamiento y el alquiler (e-sharing), además de una necesaria estrategia de predicción del tráfico para la toma anticipada de decisiones. / Sustainable development of urban areas is a challenge of highest interest at global level. Never before could anyone have thought of the information as an asset of our society. The advent of the new technologies have provided us with a huge amount of unthinkable resources to manage the data generated by the city and make urban areas evolve. Nowadays a proper management of the city will depend on the continent, the amount and nature of the data and the resources and infrastructures to be taken into account. This is the beginning of what will make the current concept of city change. The new model of the city we will face is due to a higher connectivity and interaction, without human intervention, among all the services that determine an urban centre. This is an approach to what would be the 'intelligent city' or SmartCity. To develop this concept, a feature of paramount importance is the mobility of the elements that form it and make it live, as it is what supports the daily routine in the urban model. A very important element in this context is the electric vehicle (FEV, 'Full Electric Vehicle'), for all the reasons we see in our work. For a proper launching of the FEV it is necessary to integrate it with the rest of infrastructures that influence the mobility in the city. Our work has consisted of researching and designing an interoperability solution to manage the use of the FEV in the urban landscape. The first of our goals in this work is to put the FEV in place into the SmartCity. To achieve it, it is required to study the most relevant parts of a centralised information system in order to manage the vehicle autonomy, the energy demand in the city, the energy availability in each charge station and a user interface to communite with the system. Moreover, the system will be able to manage, in a proactive way, the needs of the network in order to optimise costs and improve efficiency. On the other hand, the second of our objectives is to study how the factors involved in the mobility within the SmartCity can ensure that FEV mobility is carried out as planned and, with it, conveniently integrate the FEV in the urban mobility system. In other words, our aim is to integrate the FEV management landscape, studied in the first part, with the other agents of mobility into the SmartCity, thus providing a comprehensive solution to the problem of integration of the FEV in the new European cities ecosystem. This requires optimizing the interaction between the FEV and the meteorological information, traffic and mobility services in the city such as public transport, parking and e-sharing, in addition to a necessary traffic forecasting strategy for the early decision-making. / El desenvolupament sostenible de les zones urbanes és un repte d'alt interès a nivell mundial. Fins els anys 70 ningú podia haver pensat en la informació com un actiu de la nostra societat. Avui en dia les noves tecnologies posen al nostre abast una ingent quantitat de recursos impensable per a gestionar totes les dades generades per la ciutat. Una gestió adequada de la ciutat dependrà del continent, de la quantitat i de la naturalesa de les dades i dels recursos i infraestructures a tenir en compte. Això és l'inici del que pot fer canviar el concepte actual de ciutat permetent una major connectivitat i interacció autònoma, sense intervenció humana, entre tots els serveis que caracteritzen un nucli urbà, aproximant d'aquesta manera el que serà la 'ciutat intel·ligent 'o SmartCity. Per desenvolupar aquest concepte, una característica de gran importància que cal tenir en compte és la mobilitat dels elements que la componen i li donen vida, ja que és allò que permet el dia a dia al nucli urbà. Un element molt important en aquest context és el vehicle elèctric (FEV, 'Full Electric Vehicle'), per totes les raons que veiem al nostre treball. Per a una adequada posada en marxa del FEV cal integrar-lo amb la resta d'infraestructures que influeixen en la mobilitat a la ciutat. Això permetrà fer realitat aquest nou model urbà intel·ligent que pretenem assolir. És sense dubte el nostre futur. El nostre treball ha consistit en investigar i dissenyar una solució d'interoperabilitat que gestione la utilització del FEV en un entorn urbà, aprofitant les infraestructures existents, optimitzant els recursos de què disposem, i integrant les possibilitats de comunicació que les TIC ens ofereixen. Ens plantegem dos objectius en el nostre treball, el primer dels quals és integrar i posar en marxa el FEV a la SmartCity. Per a això hem necessitat estudiar les parts més rellevants d'un sistema d'informació centralitzat per controlar l'autonomia del FEV a la SmartCity, preveure la demanda d'energia a la xarxa (és a dir, estimar l'energia total que haurà de disposar inicialment la xarxa per atendre la possible demanda d'energia), controlar la disponibilitat neta d'energia a les estacions de càrrega de la xarxa i finalment dissenyar el procés de gestió activa de la demanda que permeti optimitzar el consum energètic i els preus. D'altra banda, el segon dels nostres objectius consisteix a estudiar com els factors que intervenen en la mobilitat dins de la SmartCity poden garantir que el desplaçament del FEV es dugui a terme segons el planificat i amb això integrar adequadament els FEV en el sistema de mobilitat urbà. És a dir, es tracta d'integrar l'entorn de gestió del FEV, ja estudiat en la primera part, amb l'entorn extern al FEV a la SmartCity, proporcionant així una solució global al problema d'integració del FEV en el nou ecosistema de ciutats europees. Per a això es requereix optimitzar la interacció entre el FEV i els serveis d'informació meteorològica, de trànsit i de mobilitat a la ciutat com són el transport públic, l'estacionament i el lloguer (e-sharing), a més d'una necessària estratègia de predicció del trànsit per a la presa anticipada de decisions. / Fernández Pallarés, V. (2018). Interoperabilidad en el futuro ecosistema europeo de ciudades inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/106365