[spa] El propósito de este trabajo de final del máster (TFM) es desarrollar un análisis prospectivo sobre la
evolución de la demanda eléctrica en el ámbito de la movilidad eléctrica en la isla de Mallorca, con un
horizonte temporal establecido en el año 2030. Para obtener una comprensión precisa de esta
demanda eléctrica, se propone la creación de una flota virtual de vehículos eléctricos, lo que permitirá
estimar la cantidad de energía que el sistema eléctrico de las Islas Baleares, específicamente el de
Mallorca, deberá suministrar para abastecer dicha flota.
El presente estudio planteará la hipótesis de la existencia de una correlación entre el aumento de la
población y el incremento del parque automovilístico, incluyendo vehículos eléctricos. La validación
de esta hipótesis proporcionará la base para determinar el potencial número de vehículos eléctricos
en la isla de Mallorca. Adicionalmente, se llevará a cabo un análisis de los vehículos eléctricos del
mercado para definir un vehículo eléctrico tipo, cuyas especificaciones técnicas, en particular el
consumo de energía y la autonomía de su batería, servirán como referencia para proyectar el
escenario energético que la isla deberá afrontar en los próximos siete años, horizonte año 2030.
Dada la diversidad geográfica de Mallorca, que abarca desde su capital, Palma, hasta zonas turísticas
de costa y zonas montañosas, se identificarán áreas de estudio independientes que interactuarán
entre sí para evaluar de la forma lo más realista posible el flujo de vehículos a lo largo de las carreteras
mallorquinas. En base a este conjunto de premisas se ha desarrollado una herramienta numérica,
implementada en MATLAB®, para simular los recorridos diarios de los diferentes vehículos eléctricos
de una flota virtual, en base a los recorridos medios diarios de la comunidad autónoma.
Seguidamente, mediante la aplicación del método ARIMA, se ha estimado la previsión de las ventas
de vehículos eléctricos en las Islas Baleares hasta el año 2030, con el foco en la isla de Mallorca.
Una vez completadas dichas simulaciones, se han analizado las distribuciones de datos de cada uno
de los diversos escenarios propuestos, considerando las zonas de estudio y las distancias medias
recorridas por los diferentes vehículos. Adicionalmente, se han analizado gráficamente las funciones
de distribución acumulativa y de probabilidad, así como los diagramas de frecuencia correspondientes
a cada flota de vehículos en las diferentes áreas geográficas acotadas. A partir de estas informaciones
se ha procedido a predecir el número de vehículos eléctricos en la isla de Mallorca para el año 2030,
para cada una de las zonas de estudio, considerando como flota inicial la existente en el año 2022,
descontando las bajas de vehículos esperadas; estas últimas se describirán en la sección especifica.
En última instancia, se ha determinado la demanda eléctrica prevista en la isla de Mallorca asociada
al despliegue del vehículo eléctrico en el año 2030, mediante una herramienta numérica en MATLAB®,
que implementa la metodología propuesta en este trabajo, en base a una flota virtual de vehículos
eléctricos tipo desplegados en las diferentes áreas geográficas del estudio y un conjunto de premisas
y condiciones detalladas en la metodología propuesta.
[eng] The purpose of this Master's thesis (TFM) is to develop a prospective analysis of the evolution of
electric demand in the field of electric mobility on the island of Mallorca, with a time horizon set in
2030. In order to obtain a precise understanding of this electric demand, the creation of a virtual fleet
of electric vehicles is proposed, which will allow estimating the amount of energy that the Balearic
Islands electric system, specifically that of Mallorca, will have to supply to supply this fleet.
The present study will hypothesize the existence of a correlation between the increase of the
population and the increase of the vehicle fleet, including electric vehicles. The validation of this
hypothesis will provide the basis for determining the potential number of electric vehicles on the
island of Mallorca. Additionally, an analysis of the electric vehicles on the market will be carried out
to define a typical electric vehicle, whose technical specifications, in particular energy consumption
and battery autonomy, will serve as a reference to project the energy scenario that the island will have
to face in the next seven years, horizon year 2030.
Given the geographical diversity of Mallorca, ranging from its capital, Palma, to coastal tourist areas
and mountainous areas, independent study areas will be identified that will interact with each other
to evaluate as realistically as possible the flow of vehicles along the roads of Mallorca. Based on this
set of premises, a numerical tool has been developed, implemented in MATLAB®, to simulate the daily
routes of the different electric vehicles of a virtual fleet, based on the average daily routes of the
autonomous community. Then, by applying the ARIMA method, we have estimated the forecast of
electric vehicle sales in the Balearic Islands until 2030, focusing on the island of Mallorca.
Once these simulations were completed, the data distributions for each of the different scenarios
proposed were analyzed, considering the study areas and the average distances traveled by the
different vehicles. In addition, the cumulative and probability distribution functions have been
analyzed graphically, as well as the frequency diagrams corresponding to each fleet of vehicles in the
different geographical areas delimited. Based on this information, the number of electric vehicles on
the island of Mallorca for the year 2030 has been predicted for each of the study areas, considering
the initial fleet as that existing in the year 2022, discounting the expected vehicle retirements; the
latter will be described in the specific section.
Finally, the expected electricity demand on the island of Mallorca associated with the deployment of
electric vehicles in the year 2030 has been determined using a numerical tool in MATLAB®, which
implements the methodology proposed in this work, based on a virtual fleet of typical electric vehicles
deployed in the different geographical areas of the study and a set of assumptions and conditions
detailed in the proposed methodology.