Para lograr la completa integración del vehículo eléctrico (EV), es necesario solucionar varios problemas relacionados con el proceso de carga. Recientemente las “Battery Swapping Stations” o estaciones de intercambio de batería han surgido como una alternativa prometedora al planteamiento tradicional de las estaciones de carga de baterías (Battery Charging Stations). No obstante, las BSSs no están exentas de problemas que han de ser resueltos para que dicha estructura sea operacionalmente factible. Este proyecto propone un MPC como método de control de una BSS. En paralelo, este trabajo analiza la influencia de la precisión de la predicción de la demanda en el desempeño del control en términos de calidad de serivio (QoS) y beneficios; presenta un “Sistema de Transporte Inteligente” (ITS de sus siglas en inglés) para que las estaciones de carga tengan información en tiempo real de la congestión de tráfico y de su estado en los alrededores; y propone una estrategia de predicción basada en dicha información que posee un alto grado de robustez. Además, se desarrolla un entorno de simulación configurable que se utilizará como herramienta para testear las estrategias de control y de predicción de demanda presentados. Los resultados muestran el propio funcionamiento del algoritmo de control propuesto, la importancia de la exactitud de la predicción y detalla las ventajas que acarrea el uso de información en tiempo real en esos términos.For a successful Electric Vehicle (EV) integration, it is necessary to cover several problems related to the charging process. Recently, Battery Swapping Station (BSS) strategies are arising as a promising alternative to the traditional Battery Charging Station (BCS) approach since that provides a wider set of business opportunities. However, BSS approach are not exempt from new challenging issues that must be solved for achieving its operationally feasibility. This thesis proposes an MPC to control completely a BSS . In parallel, this work analyses the influence of the demand prediction accuracy in the control performance in terms of Quality of Service (QoS) and revenues; presents an Intelligent Transport System (ITS) for the BSSs to get real time information about the traffic in the surrounding area; and proposes a robust demand prediction strategy built on the aforementioned ITS approach. Furthermore, a configurable simulation environment is developed as a tool to test the strategies and demand prediction methods presented. The results show the proper working of the BSS managing algorithm proposed; the importance of the prediction accuracy, mainly in little congested BSSs ; as well as the advantages provided by using real time information in those terms
