El Diplomado en Control Energético HEV/PHEV y Estrategias EMS profundiza en el diseño y gestión de sistemas de propulsión híbridos (HEV) y enchufables (PHEV), enfocándose en las estrategias EMS (Energy Management System). Aborda el control de motores eléctricos, baterías de alto voltaje, y la optimización del consumo energético. Incluye el análisis de modelos de simulación, pruebas en banco de pruebas y la aplicación de algoritmos de control para la eficiencia y rendimiento. Se exploran temas como diagnóstico de fallos, seguridad eléctrica, y normativas de homologación.
El diplomado ofrece una formación práctica en el uso de herramientas de simulación y plataformas de desarrollo para el modelado y control de sistemas híbridos. Se estudian las diferentes arquitecturas HEV/PHEV y sus componentes, como convertidores DC/DC e inversores. El objetivo es capacitar a los participantes para diseñar, implementar y optimizar estrategias EMS que mejoren la autonomía, el rendimiento y la eficiencia de los vehículos híbridos y enchufables.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): HEV/PHEV, estrategias EMS, control energético, baterías de alto voltaje, modelos de simulación, algoritmos de control, vehículos híbridos, eficiencia energética.
1.449 €
## ¿Qué Aprenderás?
Aquí te detallamos los conocimientos y habilidades que adquirirás al dominar la Gestión Energética HEV/PHEV: EMS y Estrategias de Control Avanzadas:
1. **Fundamentos de la Gestión Energética en HEV/PHEV:**
* Comprender la arquitectura y el funcionamiento de los vehículos híbridos eléctricos (HEV) y los híbridos enchufables (PHEV).
* Identificar los componentes clave del sistema de propulsión híbrido y sus interacciones.
* Analizar las ventajas y desventajas de diferentes configuraciones híbridas (serie, paralelo, serie-paralelo).
2. **Modelado y Simulación del Sistema de Gestión Energética (EMS):**
* Desarrollar modelos matemáticos de los componentes clave del sistema de propulsión (motor de combustión interna, motor eléctrico, batería, convertidores).
* Utilizar software de simulación para analizar el rendimiento del sistema EMS en diferentes condiciones de conducción.
* Validar modelos y simular diferentes estrategias de gestión de energía.
3. **Estrategias de Control Avanzadas:**
* Implementar estrategias de control basadas en reglas (rule-based control) para optimizar la eficiencia energética.
* Diseñar controladores basados en lógica difusa (fuzzy logic) para adaptarse a las condiciones de conducción cambiantes.
* Aplicar algoritmos de optimización (por ejemplo, programación dinámica) para minimizar el consumo de combustible y las emisiones.
* Integrar controladores predictivos (MPC) para anticipar las demandas energéticas y mejorar la eficiencia.
4. **Optimización del Rendimiento y la Eficiencia Energética:**
* Analizar el impacto de las estrategias de control en el consumo de combustible, las emisiones y el rendimiento del vehículo.
* Optimizar la asignación de energía entre el motor de combustión interna y el motor eléctrico.
* Maximizar la recuperación de energía durante el frenado regenerativo.
5. **Análisis de Datos y Diagnóstico:**
* Interpretar los datos de los sensores del vehículo para evaluar el rendimiento del sistema EMS.
* Diagnosticar problemas y fallos en el sistema de gestión energética.
* Utilizar herramientas de diagnóstico para identificar y solucionar problemas.
6. **Aspectos Regulatorios y Tendencias Futuras:**
* Comprender los estándares y regulaciones relacionados con la eficiencia energética y las emisiones de los vehículos híbridos.
* Analizar las tendencias futuras en la tecnología de los vehículos eléctricos e híbridos, incluyendo el desarrollo de baterías, motores eléctricos y sistemas de control.
* Evaluar el impacto de las energías renovables en la propulsión vehicular.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Maestría en Sistemas EMS para HEV/PHEV: Modelado de Alto Rendimiento y Control Estratégico
Aquí tienes el contenido solicitado:
5. **Excelencia en Control Energético HEV/PHEV: Modelado, EMS y Optimización Estratégica**
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Recomendaciones: Se sugiere contar con conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Dominio del inglés o español a nivel B2+/C1. Se proporcionan cursos de nivelación (bridging tracks) para cubrir posibles brechas de conocimiento.
Módulo 1 — Introducción al Control Energético HEV/PHEV
1.1 Fundamentos de los Sistemas Híbridos Eléctricos (HEV) y Híbridos Enchufables (PHEV): Arquitecturas y Componentes Clave
1.2 El Papel Crucial del Sistema de Gestión de Energía (EMS) en HEV/PHEV
1.3 Principios de Funcionamiento del EMS: Componentes, Funciones y Objetivos
1.4 Análisis de las Estrategias de Control Energético: Modo de Operación, Distribución de Potencia y Optimización
1.5 Modelado de Sistemas HEV/PHEV: Conceptos Básicos y Herramientas de Simulación
1.6 Diseño y Selección de Componentes: Motores, Baterías y Convertidores
1.7 Impacto del EMS en el Rendimiento, la Eficiencia y las Emisiones
1.8 El Futuro de la Movilidad Eléctrica: Tendencias y Desafíos
1.9 Introducción a las Normativas y Estándares del Sector
1.10 Caso de Estudio: Aplicaciones Reales del EMS en HEV/PHEV
2.2 Fundamentos de HEV/PHEV: Arquitecturas y Componentes Clave
2.2 Modelado de Sistemas de Energía en HEV/PHEV: Dinámica y Simulación
2.3 Estrategias de Gestión Energética (EMS) en HEV/PHEV: Introducción
2.4 Análisis de Rendimiento Energético: Métricas y Evaluación
2.5 Modelado y Simulación de Baterías y Sistemas de Almacenamiento
2.6 Modelado del Tren de Potencia: Motores y Transmisiones
2.7 Control de Motores Eléctricos y Sistemas de Generación
2.8 Diseño de Estrategias EMS: Optimización del Consumo de Combustible
2.9 Análisis de Impacto del EMS en la Eficiencia y Emisiones
2.20 Herramientas de Simulación y Software para HEV/PHEV
3.3 Introducción al Modelado EMS: Fundamentos y Conceptos Clave.
3.2 Arquitectura del Sistema de Gestión Energética (EMS) en HEV/PHEV.
3.3 Modelado de Componentes: Motores de Combustión Interna (ICE).
3.4 Modelado de Componentes: Motores Eléctricos y Generadores.
3.5 Modelado de Componentes: Baterías y Sistemas de Almacenamiento de Energía.
3.6 Modelado de Componentes: Convertidores y Electrónica de Potencia.
3.7 Diseño de Estrategias EMS: Control de Modo y Gestión de Potencia.
3.8 Simulación y Análisis de Rendimiento: Software y Herramientas.
3.9 Optimización del Rendimiento Energético: Técnicas y Estrategias.
3.30 Validación y Verificación: Pruebas y Metodologías.
4.4 Fundamentos de Sistemas EMS: Arquitectura y Componentes en HEV/PHEV
4.2 Modelado Matemático de Componentes Clave: Motores, Baterías y Convertidores
4.3 Estrategias de Control Energético (EMS) Avanzadas: Tipos y Aplicaciones
4.4 Optimización del Rendimiento Energético: Algoritmos y Técnicas
4.5 Simulación y Análisis de Sistemas EMS: Herramientas y Metodologías
4.6 Diseño e Implementación de Estrategias EMS: Casos Prácticos
4.7 Validación y Pruebas de Sistemas EMS: Protocolos y Evaluación del Rendimiento
4.8 Integración de Sistemas EMS: Comunicación y Control en HEV/PHEV
4.9 Mejora Continua y Mantenimiento de Sistemas EMS: Diagnóstico y Solución de Problemas
4.40 Tendencias Futuras en Sistemas EMS: Innovación y Desarrollo Tecnológico
5.5 Modelado Avanzado de Sistemas de Gestión de Energía (EMS) para HEV/PHEV
5.5 Estrategias de Control EMS: Implementación y Ajuste Fino
5.3 Optimización del Rendimiento Energético: Análisis y Mejora Continua
5.4 Diseño de Modelos EMS: Simulación y Validación
5.5 Herramientas y Software para el Control EMS
5.6 Integración de Componentes y Subsistemas en el EMS
5.7 Análisis de Fallos y Diagnóstico en Sistemas EMS
5.8 Optimización de la Eficiencia Energética en Diferentes Condiciones de Operación
5.9 Estrategias de Control Predictivo en EMS
5.50 Estudios de Caso: Aplicación Práctica y Resultados
6.6 Introducción al Modelado EMS y Sistemas HEV/PHEV
6.2 Modelado de Componentes: Motores, Baterías y Generadores
6.3 Estrategias de Control Energético (EMS) Avanzadas
6.4 Optimización del Rendimiento Energético
6.5 Simulación y Análisis de Sistemas HEV/PHEV
6.6 Integración y Control Estratégico del EMS
6.7 Validación y Ajuste de Modelos EMS
6.8 Herramientas de Software para Modelado EMS
6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas del EMS
6.60 Evaluación del Desempeño y Mejora Continua
7.7 Modelado Avanzado de Sistemas EMS para HEV/PHEV
7.2 Estrategias de Control EMS: Implementación y Adaptación
7.3 Optimización del Rendimiento Energético: Técnicas y Herramientas
7.4 Modelado de Baterías y Sistemas de Almacenamiento de Energía
7.7 Diseño y Simulación de EMS: Casos Prácticos
7.6 Control Predictivo y Estrategias de Control Avanzadas
7.7 Análisis de Costo-Beneficio y Evaluación de Estrategias EMS
7.8 Validación y Verificación de Sistemas EMS
7.9 Integración de EMS en HEV/PHEV: Hardware y Software
7.70 Mejora Continua y Actualización de Estrategias EMS
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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