Estudio técnico-económico comparativo entre una electrolinera y una fotolinera
Bibliographic record
Abstract
Actualmente los coches eléctricos están experimentando una gran expansión global, motivada por la lucha contra el cambio climático y, por consiguiente, por la reducción de los gases de efecto invernadero. Dado que alrededor del 24% de las emisiones de CO2 mundiales son provocadas por el sector transporte, la descarbonización de este sector es fundamental. Dentro de este contexto, el objetivo de este Trabajo Fin de Máster es el estudio técnico-económico de los puntos de recarga rápida para coches eléctricos, también denominados electrolineras. En primer lugar, se determina una ubicación atractiva para la instalación del punto de recarga y se realiza un modelo de la demanda en MATLAB. Tras estudiar la inversión necesaria es posible llevar a cabo el análisis económico de la infraestructura. Como alternativa, también se estudia la posibilidad de instalar una fotolinera, que consiste en una electrolinera en la que parte de la energía consumida es generada por una instalación fotovoltaica. Los resultados obtenidos en el presente proyecto ponen de manifiesto que las infraestructuras de recarga rápida, tanto en el caso de electrolineras como de fotolineras, se tratan de inversiones arriesgadas, cuya instalación está justificada económicamente cuando se utiliza como promoción de otras infraestructuras o productos, como en centros comerciales o restaurantes.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".