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Descripción

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Las bicicletas asistidas por electricidad (e-bikes) pueden alentar a los viajeros a cambiar de automóviles a bicicletas al mejorar la percepción de la seguridad de los ciclistas y aumentar la accesibilidad de los destinos. Crear conciencia sobre las bicicletas eléctricas es un primer paso importante hacia una adopción más generalizada.

Este artículo utiliza un diseño de experimento natural para examinar el impacto de la implementación de un sistema de uso compartido de bicicletas eléctricas en Davis, California, en la concienciación sobre las bicicletas eléctricas y la consideración del uso de bicicletas eléctricas para viajar. Usamos datos de tres encuestas transversales de empleados de la Universidad de California, Davis, para estimar el efecto de la apertura del sistema de bicicletas eléctricas en los cambios en la conciencia y la consideración, y examinamos otros factores importantes asociados a estos resultados.

Los resultados sugieren que un sistema de bicicletas eléctricas compartidas puede aumentar significativamente el conocimiento de las bicicletas eléctricas, pero que pueden ser necesarias estrategias adicionales para convertir el conocimiento en consideración del uso de bicicletas eléctricas para los desplazamientos.

Las regiones de todo el mundo están adoptando y explorando el servicio de transporte eléctrico automatizado (AES) de baja velocidad como un servicio de movilidad compartida bajo demanda en áreas urbanas densas geo-cercadas. Sobre la base de este concepto, el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) desarrolló recientemente el conjunto de herramientas del Distrito de Movilidad Automatizado (AMD). El conjunto de herramientas de AMD, que consta de un modelo de microsimulación de desplazamiento y un modelo de estimación de energía, estima los impactos de movilidad y energía de una configuración de transbordador dada dentro de un AMD.

Las implementaciones de AMD en etapa inicial deben encontrar configuraciones operativas óptimas que incluyan: (a) capacidad de pasajeros de un AES, (b) rutas dependientes del clima y (c) tamaño de flota (unidades AES) para satisfacer la demanda de la región. Esta investigación amplía la funcionalidad del conjunto de herramientas de AMD mediante el desarrollo de un módulo de planificación basado en la optimización que facilitará las operaciones de la unidad AES. Hemos desarrollado un programa entero mixto restringido que tiene en cuenta el tiempo de espera de los pasajeros, la duración de la batería y la capacidad de pasajeros de las unidades AES.

Para la escalabilidad, demostramos la técnica de solución basada en la búsqueda de Tabu para una red real: una implementación de AMD propuesta en Greenville, Carolina del Sur, EE. UU. En comparación con las operaciones basadas en reglas, nuestra solución desarrollada genera un mayor tiempo de viaje y ahorros de energía para la red en diferentes niveles de demanda.

Los análisis de sensibilidad para los umbrales de tiempo de espera indican no linealidad en el rendimiento del sistema, lo que destaca la necesidad de cumplir con las expectativas de los usuarios de movilidad de uso compartido. El marco de optimización desarrollado se puede adaptar y ampliar para adaptarse a diferentes categorías de servicios de movilidad bajo demanda de uso compartido.