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Record W7033280738

Proyecto de diseño y alimentación de puntos de recarga para vehículos eléctricos con generación fotovoltaica en autoconsumo de 42 kW

2024· dissertation· es· W7033280738 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRiuNet (Politechnical University of Valencia) · 2024
Typedissertation
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse Specialized Academic Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBorder Security
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

[ES] Este Trabajo Final de Grado se centrará en el diseño de una red de 10 puntos de recarga
\n(PdR) para vehículo eléctrico (motocicletas eléctricas) para cubrir las necesidades que tiene la
\nempresa ECO DELIVERY S.L. al abrir una nueva sucursal en la ciudad de Xàtiva. La empresa
\nquiere que dichos PdR sean alimentados con energía fotovoltaica, para ello se diseñara la
\ninstalación solar fotovoltaica y los componentes capaces de alimentarlos. Como soporte para los
\ndías de menor incidencia solar, la instalación estará conectada a la red eléctrica en modalidad
\nautónoma con excedentes compensados por compensación simple.
\nLo primero a realizar es un estudio de las necesidades de la empresa, que vendrá
\ndeterminado por las distancias a recorrer los repartidores con las motocicletas durante el horario
\nlaboral. Una vez tenemos esto claro podemos ver la periodicidad de las recargas y analizar cuál
\nserá la mejor programación (o sistema) para que las recargas y sustituciones de las baterías
\ngastadas por las cargadas sean suficientes para funcionar en el día a día y dar el servicio
\nrequerido, de forma que la instalación solar fotovoltaica a proyectar sea capaz de alimentar o
\naportar la mayor parte de toda la energía necesaria en las recargas para que la empresa sea lo
\nmás autónoma posible. En caso de necesitar cargarse las baterías con energía de la red, se
\nrealizará en horas nocturnas con tarificación P6 para ahorrar.
\nCon los datos que la empresa nos presenta y ya conociendo sus necesidades, se procede a
\ncalcular la instalación solar fotovoltaica necesaria. La cual será de 43,2 kWp, estando formada
\npor 72 paneles fotovoltaicos de 600 W de potencia de la marca Canadian Solar que alimentaran
\n1 inversor de conexión a red de la marca Huawei de 40kW.Despues del inversor instalaremos
\nun medidor de consumo con el que tener controlados tanto la inyección a red como el consumo
\nde la empresa.
\nLa energía generada en los paneles en Corriente Continua (CC) se distribuirá en 4 líneas de
\n18 paneles en serie y llegará al inversor por medio de cable solar de 4 mm2
\n. La protección de
\neste tramo de cableado correrá a cargo de fusibles tipo gPV de 20 A en cada una de las ramas.
\nPara el tramo de cableado que conectara la red eléctrica en Corriente Alterna (CA) con el inversor
\nhemos elegido cable de 35 mm2 hasta el Cuadro General de Protección (CGP), la protección de
\neste tramo se realiza mediante 2 interruptores automáticos de 80 A, uno a la salida del inversor
\ncon poder de corte de 6 kA y otro a la entrada del CGP con poder de corte de 10 kA. También
\nse colocarán 2 interruptores diferenciales de 80 A con sensibilidad de 30 mA como protección
\ncontra contactos indirectos. Del CGP saldrán y se repartirán las líneas que van a los puntos de
\nrecarga que utilizaran cable de 6 mm2 y se encuentran protegidos por las protecciones del
\nsistema de recarga.
\nSe han realizado varios estudios económicos petición de la empresa para determinar cuál de
\nlas diferentes modalidades existentes es la mejor opción o la más viable en términos inversión
\ninicial y amortización de la instalación.
\nEn conclusión, el diseño de la instalación nos permite cubrir los consumos de la misma de
\nforma satisfactoria para una instalación fotovoltaica de autoconsumo, ya que, al estar conectada
\na la red en la modalidad de compensación simple, conseguimos reducir el gasto en energía
\nconsumida de red hasta casi conseguir el consumo 0

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.445
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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