El algoritmo que alarga la batería de los coches eléctricos es producto de una innovadora investigación de la Universidad de Málaga y demuestra que optimizar la gestión energética puede ampliar la autonomía eléctrica sin agrandar las baterías. El avance optimiza el rendimiento de motores multifásicos, reduciendo pérdidas operativas.
El estudio perfecciona el control de propulsores avanzados de múltiples fases, comunes en automoción y aeronáutica. Estos sistemas ofrecen mayor tolerancia a los fallos, pero exigen algoritmos complejos capaces de regular múltiples variables de manera simultánea.
El nuevo modelo predictivo actúa miles de veces por segundo, corrigiendo desajustes eléctricos que solían generar pérdidas de calor. Los ensayos en laboratorio registraron una drástica reducción del cincuenta por ciento en la distorsión.
Esta optimización reduce sensiblemente las vibraciones, mitiga el desgaste mecánico y mejora la estabilidad térmica. El resultado directo permite aprovechar cada carga de las baterías con mayor efectividad, abriendo vías clave para la movilidad del futuro.
El algoritmo que alarga la batería de los coches eléctricos mejora la eficiencia de los motores
La carrera por aumentar la autonomía de los coches eléctricos ya no depende únicamente de fabricar baterías con mayor capacidad. Cada vez más investigaciones demuestran que una gestión inteligente de la energía puede ofrecer mejoras significativas sin modificar el tamaño del acumulador.
En esa línea, un equipo de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado un algoritmo que optimiza el funcionamiento de los motores eléctricos multifásicos, reduciendo las pérdidas energéticas y mejorando la calidad de la corriente. El avance, validado experimentalmente y publicado en Scientific Reports (Nature Portfolio), abre nuevas posibilidades para la movilidad eléctrica, la aeronáutica y otros sistemas industriales de alta eficiencia.
El algoritmo que alarga la batería de los coches eléctricos elimina energía que antes se desperdiciaba
Aunque las baterías concentran buena parte de la atención cuando se habla de movilidad eléctrica, una parte importante de la energía también se pierde durante el funcionamiento del propio motor. Reducir esas pérdidas significa aprovechar mejor cada carga y aumentar la autonomía sin necesidad de instalar baterías más grandes.
Con ese objetivo, investigadores de la Universidad de Málaga, en colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid y con financiación de la Junta de Andalucía, han diseñado una metodología capaz de mejorar el control de los motores eléctricos multifásicos.
El resultado es un sistema que aprovecha una mayor proporción de la electricidad suministrada, disminuye el desperdicio energético y contribuye a recorrer más kilómetros con la misma batería, uno de los grandes retos actuales de la movilidad eléctrica.
Los motores multifásicos representan el futuro del transporte eléctrico
A diferencia de los motores convencionales de tres fases, los motores multifásicos pueden funcionar con cinco, seis, nueve o incluso más fases eléctricas, una arquitectura que aporta importantes ventajas técnicas.
Estos motores distribuyen mejor la potencia, ofrecen una mayor tolerancia frente a averías y consiguen niveles superiores de eficiencia, características especialmente valiosas para vehículos eléctricos, aviones electrificados, ascensores de alta velocidad, generadores y aplicaciones industriales avanzadas.
Sin embargo, esa mayor sofisticación también incrementa la complejidad de su control electrónico, obligando a desarrollar algoritmos mucho más precisos capaces de gestionar simultáneamente un elevado número de variables.
La inteligencia del nuevo algoritmo actúa miles de veces por segundo
El principal avance del estudio consiste en perfeccionar un sistema de control predictivo basado en modelo, una tecnología capaz de anticipar continuamente el comportamiento futuro del motor antes de ejecutar cada decisión.
El nuevo algoritmo, denominado Dead-Time Influence Estimation Model Predictive Control (DIE-MPC) y publicado en Nature, compensa en tiempo real el denominado «dead time», un pequeño intervalo de seguridad imprescindible para evitar cortocircuitos en los convertidores electrónicos, pero que genera distorsiones eléctricas y pérdidas de rendimiento.
Gracias a esa capacidad de predicción, el sistema selecciona constantemente la estrategia más eficiente para mantener la estabilidad del motor, reducir corrientes parásitas y minimizar pérdidas innecesarias.
Las pruebas muestran mejoras de hasta el 50 % en la calidad eléctrica
Los investigadores validaron el algoritmo mediante ensayos realizados en un banco experimental de la Escuela de Ingenierías Industriales de la UMA, diseñado para reproducir el sistema de propulsión de un vehículo eléctrico.
Los resultados fueron especialmente relevantes. Trabajando a una frecuencia de 20 kHz, equivalente a 20.000 decisiones de control por segundo, el nuevo sistema consiguió reducir hasta un 31,7 % las corrientes armónicas improductivas responsables de generar calor sin aportar energía útil.
Además, disminuyó alrededor de un 50 % la distorsión total de la corriente respecto a los métodos convencionales y logró reducciones superiores al 50 % en determinadas componentes armónicas que afectan directamente a la eficiencia del motor.
Menos calor, menos vibraciones y mayor autonomía para la movilidad del futuro
La mejora no se limita únicamente al ahorro energético. Al reducir las corrientes eléctricas indeseadas, el motor funciona de forma más estable, genera menos calor, disminuye las vibraciones mecánicas y produce un nivel inferior de ruido.
Todo ello se traduce en una mayor fiabilidad, un menor desgaste de los componentes y una respuesta más rápida cuando cambian la velocidad o la carga del vehículo.
Estas ventajas convierten la investigación en una herramienta especialmente prometedora para la próxima generación de coches eléctricos, vehículos híbridos, aeronaves eléctricas y otros sistemas donde cada vatio de energía aprovechada resulta determinante para aumentar la eficiencia global.
Una innovación de la Universidad de Málaga
El desarrollo liderado por la Universidad de Málaga demuestra que el futuro de la movilidad eléctrica no depende únicamente de fabricar baterías con más capacidad, sino también de aprovechar mucho mejor la energía ya disponible. La inteligencia aplicada al control electrónico de los motores puede convertirse en una de las grandes revoluciones silenciosas de los próximos años.
Si estas soluciones llegan a la industria, los usuarios podrán beneficiarse de vehículos con mayor autonomía, motores más eficientes, menos pérdidas energéticas y una vida útil más larga, todo ello sin incrementar el tamaño de las baterías ni el consumo eléctrico. Un avance que sitúa a la investigación andaluza en la vanguardia de la innovación internacional en propulsión eléctrica.
El algoritmo que alarga la batería de los coches eléctricos en 15 segundos
¿Cómo consigue este algoritmo aumentar la autonomía de un coche eléctrico?
Reduce las pérdidas de energía dentro del motor eléctrico, permitiendo aprovechar mejor la electricidad almacenada en la batería y recorrer más distancia con la misma carga.
¿Quién ha desarrollado el nuevo algoritmo para motores eléctricos?
La investigación ha sido liderada por la Universidad de Málaga (UMA) junto con la Universidad Politécnica de Madrid, con financiación de la Junta de Andalucía.
¿En qué vehículos podrá utilizarse esta tecnología?
Está diseñada para coches eléctricos, vehículos híbridos, aviones eléctricos, ascensores de alta velocidad y otros sistemas industriales que emplean motores multifásicos.
¿Qué mejoras consigue el nuevo sistema respecto a los actuales?
Reduce hasta un 31,7 % determinadas pérdidas energéticas y alrededor de un 50 % la distorsión de la corriente eléctrica, mejorando la eficiencia, reduciendo vibraciones y disminuyendo el calentamiento del motor.
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