Revista Científica Ciencia y Método | Vol.01 | Núm.04 | Oct – Dic | 2023 | www.revistacym.com pág. 56
Análisis de eficiencia energética en sistemas de
propulsión híbridos para vehículos terrestres
Analysis of energy efficiency in hybrid propulsion systems for land
vehicles
López-Freire, Steve Alexander
1
https://orcid.org/0009-0001-0682-8226
stevemaster96@hotmail.com
Investigador Independiente, Ecuador, Orellana.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n4/23
Resumen: La creciente preocupación por el cambio climático
ha impulsado el estudio de tecnologías vehiculares más
eficientes, siendo los sistemas de propulsión híbridos una
alternativa clave en la transición hacia la movilidad
sostenible. Este estudio desarrolla una revisión bibliográfica
sistemática centrada en la eficiencia energética de los
sistemas híbridos terrestres, analizando configuraciones
arquitectónicas y estrategias de gestión energética. Se
consultaron fuentes científicas indexadas entre 2018 y 2023,
empleando criterios de inclusión rigurosos y técnicas de
análisis cualitativo comparativo. Los resultados evidencian
que los sistemas híbridos combinados presentan mayor
eficiencia frente a las configuraciones en serie y paralelas,
debido a su flexibilidad operativa y optimización dinámica del
uso energético. Asimismo, se destaca el impacto positivo del
control predictivo (Model Predictive Control) en la gestión
energética en tiempo real, logrando anticipar demandas
energéticas y optimizar recursos bajo condiciones operativas
variables. La discusión subraya la superioridad tecnológica
de las arquitecturas combinadas y la eficacia del control
predictivo en contextos urbanos complejos. Se concluye que
la integración de estas tecnologías representa una vía
estratégica para mejorar el rendimiento de los vehículos
híbridos y avanzar hacia objetivos globales de
descarbonización en el sector transporte.
Palabras clave: eficiencia energética; vehículos híbridos;
control predictivo; sistemas de propulsión; movilidad
sostenible.
Artículo Científico
Received: 28/Nov/2023
Accepted: 04/Dic/2023
Published: 27/Dic/2023
Cita: López-Freire, S. A. (2023). Análisis
de eficiencia energética en sistemas de
propulsión híbridos para vehículos
terrestres. Revista Científica Ciencia Y
Método, 1(4), 56-
68. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v
1/n4/23
Revista de Ciencia y Método (RCyM)
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Artículo Científico
Octubre – Diciembre 2023
Abstract:
The growing concern about climate change has prompted the study of more efficient
vehicle technologies, with hybrid propulsion systems being a key alternative in the
transition towards sustainable mobility. This study develops a systematic literature
review focused on the energy efficiency of ground-based hybrid systems, analyzing
architectural configurations and energy management strategies. Scientific sources
indexed between 2018 and 2023 were consulted, employing rigorous inclusion criteria
and comparative qualitative analysis techniques. The results show that combined
hybrid systems are more efficient than series and parallel configurations, due to their
operational flexibility and dynamic optimization of energy use. Likewise, the positive
impact of Model Predictive Control in real-time energy management is highlighted,
anticipating energy demands and optimizing resources under variable operating
conditions. The discussion highlights the technological superiority of combined
architectures and the effectiveness of predictive control in complex urban contexts. It
is concluded that the integration of these technologies represents a strategic way to
improve the performance of hybrid vehicles and to advance towards global
decarbonization goals in the transport sector.
Keywords: energy efficiency; hybrid vehicles; predictive control; propulsion systems;
sustainable mobility.
1. Introducción
El cambio climático y la creciente preocupación por la sostenibilidad ambiental han
incentivado un profundo replanteamiento de los sistemas de transporte,
particularmente en relación con las fuentes de energía utilizadas. A nivel global, el
sector del transporte terrestre es responsable de una proporción significativa de las
emisiones de gases de efecto invernadero, representando aproximadamente el 24%
de las emisiones totales de dióxido de carbono relacionadas con la energía
(International Energy Agency [IEA], 2023). En este contexto, la búsqueda de
alternativas más limpias y eficientes ha motivado el desarrollo de tecnologías de
propulsión híbridas, que combinan motores de combustión interna con sistemas
eléctricos en diversas configuraciones. Sin embargo, a pesar del avance tecnológico,
aún persisten incertidumbres respecto a la eficiencia energética real de estos sistemas
en condiciones operativas variadas, lo cual limita su adopción masiva y efectiva.
El problema central radica en la necesidad de comprender con mayor profundidad el
comportamiento energético de los sistemas de propulsión híbridos en vehículos
terrestres, en especial considerando la diversidad de arquitecturas existentes (híbridos
paralelos, en serie, combinados, entre otros) y su rendimiento bajo distintos perfiles
de conducción y topografía. La eficiencia energética de estos sistemas no depende
únicamente del diseño del tren motriz, sino también de factores como la estrategia de
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gestión energética, el tipo de batería utilizada, el software de control, y las condiciones
reales de operación. Además, la variabilidad de los estudios existentes y la falta de
una estandarización en los métodos de evaluación dificultan la obtención de
conclusiones consistentes, lo que evidencia la necesidad de una revisión sistemática
de la literatura científica que permita analizar los enfoques metodológicos empleados
y los principales hallazgos obtenidos.
Entre los factores que agravan el problema, se encuentra la alta dependencia de los
fabricantes y diseñadores de datos simulados o pruebas controladas que no siempre
reflejan el desempeño energético real en contextos urbanos o rurales. Asimismo, los
estudios sobre eficiencia energética en vehículos híbridos muchas veces no
consideran el ciclo de vida completo del vehículo ni los impactos indirectos asociados
a la producción y disposición de las baterías, lo que puede distorsionar la evaluación
final de su sostenibilidad (Merei et al., 2023). A su vez, existen diferencias notables
entre regiones geográficas en términos de políticas regulatorias, infraestructura de
carga eléctrica y hábitos de conducción, lo que complica aún más la comparación
entre estudios y la generalización de resultados. Estos factores, en conjunto, exigen
una revisión crítica y comparativa de las investigaciones actuales, con el objetivo de
identificar tendencias, vacíos de conocimiento y posibles rutas para el mejoramiento
del rendimiento energético de los sistemas híbridos.
La justificación de este estudio radica en la relevancia creciente de los vehículos
híbridos como una alternativa de transición hacia la electrificación total del transporte.
En tanto que las tecnologías completamente eléctricas aún enfrentan desafíos como
el costo, la autonomía limitada y la infraestructura de recarga, los sistemas híbridos
representan una solución intermedia viable para reducir las emisiones en el corto y
mediano plazo (Liu et al., 2023). Por ello, disponer de información sistematizada y
comparativa sobre su eficiencia energética es fundamental tanto para los
desarrolladores de tecnología como para los responsables de políticas públicas que
buscan fomentar un transporte sostenible. Además, al centrarse en una revisión
bibliográfica de fuentes científicas indexadas, esta investigación se basa en un
enfoque riguroso y metodológicamente sólido, con lo cual se busca ofrecer un
panorama comprensivo y actualizado que aporte a la toma de decisiones informadas
en el ámbito académico, industrial y gubernamental.
La viabilidad del presente trabajo se sustenta en la abundancia de literatura científica
relevante y reciente, publicada en revistas de alto impacto y revisadas por pares, así
como en el acceso a bases de datos académicas reconocidas como Scopus, Web of
Science y ScienceDirect. Asimismo, la metodología de revisión bibliográfica permite
integrar diversos enfoques y perspectivas sobre el mismo fenómeno, favoreciendo un
análisis integral que contempla tanto aspectos técnicos como contextuales. La revisión
será guiada por criterios de inclusión bien definidos, y se aplicarán herramientas de
análisis cualitativo y cuantitativo para clasificar, comparar e interpretar los hallazgos
reportados por distintos autores.
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El objetivo principal de este artículo es analizar, a través de una revisión bibliográfica
sistemática, la eficiencia energética de los sistemas de propulsión híbridos en
vehículos terrestres, considerando las diferentes configuraciones tecnológicas,
estrategias de gestión energética, condiciones de operación y metodologías de
evaluación empleadas en la literatura científica reciente. De manera específica, se
pretende identificar los factores que influyen en el rendimiento energético de dichos
sistemas, evaluar las tendencias de desarrollo tecnológico más prometedoras, y
proponer líneas de investigación futuras que permitan optimizar su eficiencia y
sostenibilidad.
En suma, esta investigación se posiciona como un aporte pertinente en el campo de
la ingeniería automotriz y energética, orientado a fortalecer el conocimiento científico
sobre los sistemas híbridos de propulsión terrestre, en un contexto donde la eficiencia
energética es clave para mitigar el impacto ambiental del transporte y avanzar hacia
un modelo de movilidad más limpio, eficiente y resiliente.
2. Materiales y métodos
La presente investigación adoptó un enfoque exploratorio de tipo cualitativo, basado
en una revisión bibliográfica sistemática de la literatura científica existente sobre la
eficiencia energética en sistemas de propulsión híbridos para vehículos terrestres.
Esta metodología se orientó a identificar, analizar y sintetizar de manera crítica los
principales avances, hallazgos y enfoques metodológicos empleados en estudios
recientes sobre el tema, con el propósito de construir un marco comprensivo y
actualizado que permita comprender los factores que influyen en el rendimiento
energético de estas tecnologías.
Para ello, se establecieron criterios claros de búsqueda, selección y análisis de
fuentes, con el objetivo de garantizar la rigurosidad y relevancia del corpus
documental. Se realizó una búsqueda estructurada en bases de datos académicas
reconocidas a nivel internacional, tales como Scopus, Web of Science, IEEE Xplore y
ScienceDirect, priorizando artículos revisados por pares publicados entre los años
2018 y 2024. Los términos clave utilizados incluyeron combinaciones de conceptos
como “propulsión híbrida”, “vehículos híbridos”, “eficiencia energética”, “energy
management strategies”, “hybrid electric vehicles” y “energy optimization”, tanto en
inglés como en español, para asegurar la cobertura global del tema.
Posteriormente, se aplicaron criterios de inclusión que contemplaron: a) artículos
científicos centrados específicamente en la eficiencia energética de sistemas híbridos
aplicados al transporte terrestre; b) estudios que abordaran aspectos técnicos,
metodológicos o comparativos; y c) publicaciones con acceso completo al texto y con
información metodológica clara. Se excluyeron artículos duplicados, estudios
centrados exclusivamente en vehículos eléctricos o de hidrógeno sin comparación con
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tecnologías híbridas, así como literatura de carácter comercial, técnico no revisado
por pares o sin suficiente fundamentación científica.
Una vez definido el corpus de estudio, se procedió al análisis de los textos
seleccionados mediante una lectura crítica orientada a extraer información relevante
respecto a las tipologías de sistemas híbridos evaluados, los indicadores de eficiencia
empleados, las estrategias de gestión energética analizadas, los escenarios de
simulación o pruebas reales considerados, y las principales conclusiones reportadas
por los autores. Esta información fue sistematizada en matrices temáticas que
facilitaron la comparación transversal de los estudios y la identificación de patrones,
tendencias y vacíos en la literatura.
El proceso de análisis se desarrolló de manera iterativa, permitiendo la incorporación
progresiva de nuevas fuentes cuando se identificaban referencias cruzadas relevantes
o publicaciones recientes que aportaban nuevas perspectivas. Se prestó especial
atención a la diversidad metodológica de los estudios revisados, reconociendo tanto
enfoques experimentales como modelos computacionales y simulaciones. Asimismo,
se consideraron aspectos contextuales como el tipo de entorno operativo (urbano,
rural, mixto), el perfil del vehículo (ligero, comercial, de pasajeros) y la región
geográfica de aplicación, a fin de enriquecer la comprensión integral del fenómeno.
Finalmente, se elaboró una síntesis crítica de los resultados obtenidos, estructurada
de acuerdo con los ejes temáticos más recurrentes en la literatura analizada. Esta
síntesis permitió identificar no solo los avances alcanzados en términos de eficiencia
energética en sistemas híbridos, sino también las limitaciones metodológicas,
controversias conceptuales y oportunidades de investigación futura que emergen del
análisis comparativo de las fuentes. El enfoque adoptado permitió mantener la
objetividad y consistencia a lo largo del proceso, garantizando la validez interna del
estudio y su contribución al cuerpo de conocimiento científico en el ámbito de la
movilidad sostenible y la ingeniería automotriz.
3. Resultados
3.1. Configuración del sistema híbrido
3.1.1. Los sistemas combinados son más eficientes que los paralelos o en serie
La eficiencia energética en vehículos híbridos terrestres depende en gran medida de
la arquitectura del sistema de propulsión, la cual determina el modo de interacción
entre el motor de combustión interna y el sistema eléctrico. Existen tres
configuraciones principales en este tipo de vehículos: híbridos en serie, híbridos en
paralelo y sistemas híbridos combinados (también conocidos como power-split).
Diversas investigaciones empíricas y simulaciones avanzadas han demostrado que,
entre estas tres configuraciones, los sistemas combinados ofrecen mayores niveles
de eficiencia energética global, debido a su capacidad de integrar las ventajas
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funcionales de los otros dos sistemas, reduciendo las pérdidas energéticas asociadas
y optimizando la entrega de potencia en función del perfil de conducción (Carignano,
2018).
En la arquitectura híbrida en serie, el motor de combustión no está conectado
mecánicamente a las ruedas; su función se limita a accionar un generador eléctrico
que carga la batería o alimenta directamente el motor eléctrico de tracción. Esta
configuración simplifica el tren motriz y es adecuada para entornos urbanos con
patrones de velocidad constantes o tráfico denso. Sin embargo, presenta deficiencias
cuando se requiere alta demanda de potencia o conducción en carretera, ya que se
incrementan las pérdidas por conversión de energía, especialmente en el paso de
energía mecánica a eléctrica y nuevamente a mecánica (Zhang et al., 2022). En estos
escenarios, el uso continuo del generador y del motor eléctrico para tareas de tracción
genera una penalización energética evidente.
Por otro lado, los sistemas híbridos paralelos permiten que tanto el motor térmico
como el motor eléctrico participen activamente en la propulsión del vehículo, ya sea
de forma individual o conjunta. Esto proporciona una mayor eficiencia mecánica y una
mejor respuesta dinámica bajo condiciones variables de conducción. No obstante, la
gestión energética en esta configuración suele ser más rígida y menos adaptable, ya
que la división del trabajo entre ambos motores depende de estrategias predefinidas,
que no siempre optimizan el uso del sistema eléctrico en función del perfil de manejo,
lo que puede reducir su eficiencia total cuando el sistema opera fuera de los rangos
ideales de carga (Shah et al., 2021).
En contraste, los sistemas híbridos combinados emplean una transmisión de
engranajes planetarios o dispositivos equivalentes para combinar las características
de las arquitecturas en serie y paralela. Esta configuración permite que el motor
térmico accione directamente las ruedas, al mismo tiempo que alimenta el generador
eléctrico para recargar la batería o asistir en la propulsión mediante el motor eléctrico.
De esta manera, el sistema puede adaptarse de manera dinámica a los requerimientos
de potencia y condiciones del entorno, eligiendo de forma automática la combinación
energética más eficiente. Este diseño incrementa significativamente la flexibilidad
operativa y reduce las pérdidas energéticas, ya que el sistema puede priorizar el uso
del motor eléctrico en zonas urbanas de baja demanda, y alternar al motor térmico o
combinaciones de ambos en carretera o bajo altas cargas (Alarcón Vera &
Lema Tenegusñay, 2023).
La evidencia empírica sustenta esta afirmación. En un estudio reciente, Liu et al.
(2023) realizaron simulaciones comparativas entre las tres configuraciones utilizando
ciclos de conducción estandarizados (WLTP y NEDC) y datos reales obtenidos
mediante pruebas en vehículos comerciales. Los resultados mostraron que los
sistemas combinados lograron eficiencias energéticas superiores, con una reducción
del consumo de combustible de hasta un 20% respecto a sistemas en serie y un 12%
frente a configuraciones paralelas, especialmente en entornos urbanos donde las
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condiciones de arranque y parada son frecuentes. Estas ganancias se explican, en
parte, por la mayor capacidad del sistema combinado para optimizar el uso del frenado
regenerativo, aprovechar el torque instantáneo del motor eléctrico y mantener el motor
de combustión interna en su rango de mayor eficiencia (Muñoz, 2019).
Adicionalmente, estudios como el de Rahman et al. (2021) han enfatizado que los
sistemas combinados permiten una gestión más eficiente del flujo de energía gracias
al acoplamiento flexible entre componentes, lo que a su vez mejora la durabilidad del
tren motriz y reduce la carga térmica sobre el motor térmico. En este sentido, los
beneficios de eficiencia no se limitan únicamente al consumo de energía, sino que
también incluyen una reducción en el desgaste de los componentes, menores
requerimientos de mantenimiento y una operación más silenciosa y suave, lo cual es
clave en entornos urbanos regulados por estándares estrictos de emisiones y ruido.
Desde una perspectiva tecnológica y de implementación industrial, los sistemas
híbridos combinados son los más utilizados en vehículos híbridos autorrecargables
(HEV) de marcas como Toyota y Ford, cuya adopción global ha consolidado esta
arquitectura como el estándar dominante en el segmento de vehículos híbridos no
enchufables. Esta preferencia responde tanto a su balance entre eficiencia energética
y costo, como a su capacidad para adaptarse a normativas medioambientales en
evolución, facilitando la transición hacia una movilidad más sostenible sin requerir
infraestructura de recarga externa (Roberts Morales, 2021).
En resumen, la literatura científica actual respalda de manera sólida que los sistemas
híbridos combinados representan la opción más eficiente entre las arquitecturas
disponibles. Esta ventaja se debe a su flexibilidad operativa, su capacidad de
adaptarse a distintos ciclos de conducción y su potencial para integrar tecnologías de
gestión energética avanzada. Dada la creciente presión para reducir las emisiones del
sector transporte, esta arquitectura se posiciona como una solución de compromiso
viable entre eficiencia energética, rendimiento y sostenibilidad (Jiménez, 2021).
3.2. Estrategias de gestión energética
3.2.1. El control predictivo mejora el uso de energía en tiempo real
La gestión energética en los sistemas de propulsión híbridos es un área crítica que
influye directamente en el rendimiento del vehículo, la eficiencia en el consumo de
energía y el cumplimiento de los objetivos medioambientales. En este contexto, el
control predictivo —en particular el Model Predictive Control (MPC)— se ha
consolidado como una de las estrategias más avanzadas y efectivas para optimizar el
flujo de energía en tiempo real, especialmente en entornos de conducción complejos
y dinámicos. A diferencia de los enfoques convencionales que operan con reglas fijas
o retroalimentación simple, el MPC anticipa las demandas energéticas futuras
mediante la predicción del comportamiento del vehículo y las condiciones externas,
ajustando de forma continua las decisiones de gestión energética en función de un
modelo matemático optimizado del sistema.
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El principio fundamental del control predictivo radica en la formulación de un problema
de optimización dinámica que, a partir del estado actual del vehículo y una serie de
predicciones sobre su comportamiento futuro (por ejemplo, velocidad, pendiente del
terreno, aceleración, estado de carga de la batería), determina la estrategia de control
óptima que minimiza un costo objetivo, usualmente asociado al consumo de
combustible, emisiones de CO₂ o degradación de la batería. Este control se actualiza
en cada instante de tiempo utilizando una ventana deslizante de predicción, lo que
permite una adaptación constante a cambios en el entorno o en la demanda de
conducción (Sun et al., 2022). Esta característica es especialmente valiosa en los
entornos urbanos, donde la variabilidad del tráfico, la topografía y las paradas
frecuentes exigen una gestión energética altamente reactiva y eficiente (Salazar
Nájera & Sampietro Saquicela, 2022).
La implementación del MPC en vehículos híbridos ha sido ampliamente estudiada
tanto en simulaciones como en aplicaciones experimentales en condiciones reales.
Gao et al. (2023) desarrollaron un algoritmo de MPC inteligente que integra
reconocimiento del patrón de conducción y datos de tráfico en tiempo real para
vehículos híbridos paralelos. Su investigación demostró que esta estrategia mejoró la
eficiencia energética en más de un 18% en comparación con métodos rule-based, al
optimizar anticipadamente la participación del motor térmico y del motor eléctrico en
función de las condiciones futuras del trayecto. Asimismo, se observó una disminución
significativa en los picos de carga de la batería y una distribución más uniforme del
uso del sistema de propulsión, lo cual contribuye a reducir la fatiga térmica de los
componentes y prolonga su vida útil.
Una de las ventajas clave del MPC es su capacidad para incorporar múltiples
restricciones operativas y límites de seguridad dentro del proceso de optimización,
incluyendo el estado de carga de la batería (SOC), la temperatura del motor, la
capacidad de regeneración energética y las condiciones de adherencia del vehículo.
Esto permite que el control predictivo no solo maximice la eficiencia, sino que también
garantice la seguridad operativa del sistema en tiempo real. Luo et al. (2021), por
ejemplo, implementaron un modelo de MPC en vehículos híbridos en serie,
considerando parámetros como el tráfico proyectado y la inclinación de la carretera.
Los resultados indicaron que esta estrategia redujo el consumo específico de
combustible en un 12,5% y las emisiones en más del 15%, manteniendo la capacidad
de respuesta del vehículo y respetando todas las restricciones operativas.
El control predictivo también se ha mostrado eficaz en la gestión proactiva de la
energía recuperada durante el frenado regenerativo. En condiciones urbanas, donde
los vehículos están sujetos a frecuentes ciclos de aceleración y frenado, el MPC puede
predecir cuándo y cuánto frenado se requerirá, optimizando el almacenamiento de
energía en la batería sin comprometer el confort de conducción ni la estabilidad del
vehículo. Zhang et al. (2022) compararon estrategias de control predictivo con
enfoques clásicos en simulaciones basadas en el ciclo de conducción FTP-75,
evidenciando que el MPC permitió recuperar hasta un 25% más de energía cinética
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en comparación con los métodos tradicionales, lo que se tradujo en una mejora global
del rendimiento energético.
La incorporación de tecnologías emergentes ha reforzado aún más el potencial del
control predictivo. El desarrollo de vehículos conectados (V2X: vehicle-to-everything)
permite integrar al MPC información contextual como semáforos, congestión
vehicular, condiciones climáticas o restricciones de velocidad, lo que amplía el
horizonte de predicción y mejora la toma de decisiones en tiempo real. Además, el
uso de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje profundo en combinación con
MPC ha dado lugar a estrategias de control híbridas, en las cuales el sistema es capaz
de aprender y mejorar su rendimiento con base en la experiencia histórica de
conducción, ajustando de manera autónoma sus modelos predictivos según el
comportamiento del conductor o el entorno geográfico.
Desde una perspectiva técnica, la implementación del control predictivo ha sido
tradicionalmente limitada por su alta carga computacional y la necesidad de sensores
precisos para la recolección de datos en tiempo real. Sin embargo, los avances en
unidades de control electrónico (ECUs) de alta capacidad, sensores de bajo costo y
arquitecturas computacionales distribuidas han permitido superar gran parte de estas
limitaciones, haciendo viable su incorporación en aplicaciones comerciales. De hecho,
algunos modelos de vehículos híbridos de gama alta ya incluyen estrategias de control
predictivo en sus sistemas de gestión energética, especialmente aquellos equipados
con navegación asistida y mapas topográficos digitalizados (López Hidalgo &
Torres Moscoso, 2016)
En conclusión, el control predictivo representa una estrategia de vanguardia en la
gestión energética de sistemas híbridos de propulsión terrestre. Su capacidad para
anticipar demandas energéticas, adaptarse a condiciones cambiantes, optimizar el
uso de recursos y cumplir con restricciones operativas lo convierten en un pilar
tecnológico para el desarrollo de vehículos más eficientes, sostenibles e inteligentes.
En el marco de la transición energética global y la descarbonización del transporte, su
aplicación generalizada será esencial para alcanzar los estándares futuros de
eficiencia y emisiones en el sector automotriz.
4. Discusión
La presente revisión ha permitido identificar patrones claros y consistentes en la
literatura científica en relación con la eficiencia energética de los sistemas de
propulsión híbridos en vehículos terrestres, específicamente en cuanto a la influencia
de la configuración arquitectónica del sistema y al impacto de las estrategias de
gestión energética en tiempo real. A partir del análisis crítico de diversas
investigaciones empíricas y simulaciones avanzadas, se confirma que las
configuraciones híbridas combinadas ofrecen ventajas sustantivas en términos de
rendimiento energético, adaptabilidad operacional y reducción del consumo de
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combustible respecto a los sistemas híbridos paralelos y en serie. Estas ventajas se
derivan, en gran medida, de la flexibilidad que brinda el mecanismo de división de
potencia, el cual permite una transición fluida entre distintos modos de operación,
maximizando el aprovechamiento de la energía en función del entorno y las
condiciones dinámicas del vehículo (Liu et al., 2023).
La superioridad de la arquitectura combinada radica en su capacidad para balancear
de manera inteligente la carga de trabajo entre el motor térmico y el eléctrico,
habilitando una respuesta eficiente ante perfiles de conducción altamente variables,
como los observados en entornos urbanos. Estudios recientes han demostrado que
este tipo de configuración no solo incrementa la eficiencia energética en hasta un 20%,
sino que también mejora la capacidad de recuperación energética y reduce
significativamente las emisiones contaminantes, consolidándose como una alternativa
tecnológica viable para cumplir con los estándares ambientales contemporáneos
(Zhang et al., 2022; Rahman et al., 2021).
En complemento a lo anterior, las estrategias de gestión energética, especialmente
aquellas basadas en control predictivo, han emergido como un elemento crucial para
potenciar el rendimiento de los sistemas híbridos. A diferencia de las estrategias
convencionales, el Model Predictive Control (MPC) ofrece una optimización dinámica
en tiempo real mediante la anticipación de demandas energéticas futuras, utilizando
modelos matemáticos y datos contextuales para la toma de decisiones. Esta
capacidad de anticipación se traduce en una gestión energética más eficiente, donde
el uso del motor térmico y del motor eléctrico se regula de manera proactiva en función
del perfil topográfico, la velocidad estimada, el estado de carga de la batería y otros
parámetros operativos (Sun et al., 2022; Gao et al., 2023).
Los beneficios del control predictivo no se restringen únicamente a la eficiencia
energética, sino que también abarcan aspectos como la reducción de picos de carga,
la optimización del frenado regenerativo, y la disminución del estrés térmico y
mecánico sobre los componentes del sistema. Esto es especialmente relevante en
contextos de conducción urbana, donde los vehículos están sujetos a frecuentes ciclos
de parada y arranque, y donde una gestión energética deficiente puede traducirse en
un consumo excesivo y un desgaste acelerado de componentes clave, como la batería
o el motor eléctrico (Luo et al., 2021; Zhang et al., 2022).
Asimismo, la integración del control predictivo con tecnologías de conectividad
vehicular, como V2X y sistemas de navegación con datos en tiempo real, abre un
nuevo campo de posibilidades para la optimización energética adaptativa. Esta
convergencia entre inteligencia artificial, modelado predictivo y percepción
contextualizada posiciona al MPC como una solución integral para la gestión
energética en los sistemas híbridos de nueva generación, particularmente en el marco
de ciudades inteligentes y políticas de movilidad sostenible.
Sin embargo, es necesario reconocer que la implementación masiva del control
predictivo aún enfrenta desafíos, especialmente en lo que respecta a la capacidad
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computacional requerida, la precisión de los sensores y la necesidad de modelos
robustos y adaptativos. No obstante, los avances recientes en hardware automotriz y
algoritmos de aprendizaje automático están reduciendo progresivamente estas
barreras, facilitando su incorporación en vehículos comerciales de diferentes
segmentos y escalas de costo.
En síntesis, los hallazgos de esta revisión corroboran que tanto la arquitectura híbrida
combinada como el empleo de estrategias de control predictivo representan enfoques
tecnológicamente robustos y energéticamente eficientes para los sistemas de
propulsión híbridos terrestres. Su adopción generalizada contribuiría de manera
significativa a los esfuerzos globales de descarbonización del transporte, mejorando
la eficiencia del uso de recursos energéticos y reduciendo el impacto ambiental del
sector automotriz. No obstante, se requiere continuar con investigaciones
experimentales a gran escala y en condiciones reales de uso para validar y refinar
estos enfoques, así como para facilitar su transferencia tecnológica hacia la industria
vehicular (López Hidalgo & Torres Moscoso, 2016)
5. Conclusiones
La presente revisión ha permitido establecer, con base en evidencia científica reciente
y validada, que la eficiencia energética de los sistemas de propulsión híbridos para
vehículos terrestres está fuertemente condicionada tanto por la arquitectura del
sistema como por la estrategia de gestión energética implementada. En este sentido,
los sistemas híbridos combinados se consolidan como la configuración más eficiente
debido a su flexibilidad operativa y capacidad de adaptación a distintos perfiles de
conducción, superando en rendimiento a las arquitecturas en serie y paralelas. Esta
superioridad no solo se refleja en una mayor eficiencia en el uso del combustible, sino
también en una mejor integración de la energía regenerativa y una mayor reducción
de emisiones contaminantes.
Asimismo, el análisis ha demostrado que las estrategias de control predictivo,
especialmente aquellas basadas en modelos dinámicos y datos contextuales en
tiempo real, representan un avance significativo en la optimización del flujo energético
en los sistemas híbridos. La capacidad del control predictivo para anticipar demandas
energéticas y adaptarse proactivamente a las condiciones del entorno lo posiciona
como una solución de alta eficacia para mejorar la eficiencia operativa del tren motriz,
prolongar la vida útil de los componentes críticos y reducir el impacto ambiental del
transporte terrestre.
En conjunto, los hallazgos expuestos en este trabajo subrayan la necesidad de
integrar configuraciones híbridas combinadas con sistemas de gestión energética
predictiva como eje central del diseño de nuevas generaciones de vehículos híbridos.
Esta combinación tecnológica no solo responde a los desafíos actuales de
sostenibilidad y eficiencia, sino que también abre el camino hacia una movilidad más
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inteligente y resiliente. Se concluye que la consolidación de estas tecnologías será
determinante en la transición hacia sistemas de transporte con menor huella
ecológica, mayor rendimiento energético y mayor compatibilidad con los objetivos
globales de descarbonización.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
Referencias Bibliográficas
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mediante simulación del tren de potencia (Trabajo de grado, Ingeniería
Automotriz). Universidad Politécnica Salesiana.
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/25920
Beltrán-Jimenez, S. S., Gómez-Reina, M. Ángel, Monsalve-Estrada, N. Y., Ospina-
Ladino, M. C., & López-Muñoz, L. G. (2023). Optimización del Overrun
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Revista Científica Ciencia y Método | Vol.01 | Núm.04 | Oct – Dic | 2023 | www.revistacym.com pág. 68
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