Revista Multidisciplinaria Perspectivas Investigativas
Multidisciplinary Journal Investigative Perspectives
Vol. 5(especial tecnología), 196-208, 2025
https://doi.org/10.62574/rmpi.v5iTecnologia.427
196
Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de
vehículos eléctricos: un análisis sistemático mediante el protocolo
PRISMA
Assessment of the Impact of Geographical Relief on the Charging
Autonomy of Electric Vehicles: A Systematic Analysis Using the PRISMA
Protocol
Juan Diego Zurita-Vargas
ua.juanzv40@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Ambato, Tungurahua, Ecuador
https://orcid.org/0000-0003-1044-2681
Javier Renato Moyano-Arévalo
ua.javierma42@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Ambato, Tungurahua, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-7992-7444
Jorge Andrés Rodas-Buenaño
ua.jorgerb85@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Ambato, Tungurahua, Ecuador
https://orcid.org/0009-0004-7323-6281
Jorge Luis Cepeda-Miranda
ua.jorgecepeda@uniandes.edu.ec
Universidad Regional Autónoma de los Andes, Ambato, Tungurahua, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-6880-2515
.
RESUMEN
El rápido aumento en el uso de vehículos eléctricos (VE) a escala global ha generado un interés especial
en reconocer los elementos que influyen en su desempeño, particularmente en contextos geográficos de
gran complejidad. Las propiedades orográficas del terreno, tales como la inclinación, altitud y variabilidad
del terreno, impactan directamente en el uso de energía y, en consecuencia, en la independencia de los
VEs. Este análisis lleva a cabo una revisión metódica utilizando el método PRISMA, con el objetivo de
analizar la última evidencia científica acerca del efecto del terreno en la capacidad de carga de estos
vehículos. Mediante el estudio de 18 estudios escogidos en diferentes bases de datos, se demostró que el
terreno accidentado puede aumentar significativamente el uso de energía, poner en riesgo la capacidad de
operación y presentar retos en la organización de rutas y en la implementación de puntos de recarga. Se
deduce que es esencial ajustar los sistemas de administración de energía y la infraestructura de carga a
las condiciones geográficas para promover una movilidad eléctrica más eficaz.
Descriptores: Orografía, Vehículos eléctricos, Autonomía, Consumo energético, Infraestructura de carga
(Fuente: Tesauro UNESCO).
ABSTRACT
The rapid increase in the global use of electric vehicles (EVs) has sparked significant interest in identifying
the factors that influence their performance, particularly in geographically complex contexts. The orographic
characteristics of terrain—such as slope, altitude, and topographic variability—directly affect energy
consumption and, consequently, the range of EVs. This study conducts a systematic review using the
PRISMA methodology to analyze the latest scientific evidence on the impact of terrain on the charging
capacity of these vehicles. By examining 18 selected studies from various databases, the analysis revealed
that rugged terrain can significantly increase energy consumption, compromise operational range, and pose
challenges for route planning and the deployment of charging stations. It is concluded that adapting energy
management systems and charging infrastructure to the geographic conditions is essential to promote more
efficient electric mobility.
Descriptors: Orography, Electric vehicles, Range, Energy consumption, Charging infrastructure (Source:
UNESCO Thesaurus).
Recibido: 05/07/2025. Revisado: 19/07/2025. Aprobado: 27/07/2025. Publicado: 08/08/2025.
Sección artículos de Tecnología
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
Assessment of the Impact of Geographical Relief on the Charging Autonomy of Electric Vehicles: A Systematic Analysis Using
the PRISMA Protocol
Juan Diego Zurita-Vargas
Javier Renato Moyano-Arévalo
Jorge Andrés Rodas-Buenaño
Jorge Luis Cepeda-Miranda
197
INTRODUCCIÓN
La transición hacia la movilidad eléctrica representa una estrategia clave para mitigar el cambio
climático y reducir la dependencia de combustibles fósiles. En este contexto, los vehículos
eléctricos (EVs) se posicionan como una solución sostenible para el transporte urbano y rural.
Sin embargo, su eficiencia energética y autonomía dependen en gran medida de factores
externos, entre los cuales la orografía del territorio desempeña un papel determinante (Perger &
Auer, 2020; Szumska & Jurecki, 2023).
A diferencia de los vehículos de combustión, los EVs presentan variaciones considerables en el
consumo energético cuando operan en terrenos con pendientes pronunciadas o en altitudes
elevadas. Según Puma-Benavides et al. (2024), los EVs pueden experimentar una pérdida de
autonomía de hasta un 25% en zonas de alta altitud, mientras que en condiciones planas su
rendimiento se mantiene más estable. Estas diferencias se explican por la mayor demanda
energética durante ascensos prolongados, sumada a la disminución en la eficiencia del frenado
regenerativo en bajadas cortas (Salman & Al-Sahili, 2022).
Adicionalmente, autores como Razeghi et al. (2023) y Park et al. (2021) han demostrado que la
ubicación de estaciones de carga también se ve afectada por la topografía, especialmente en
proyectos de infraestructura fotovoltaica, donde la orientación e inclinación del terreno pueden
reducir significativamente la eficiencia de captación solar. En este sentido, la planificación de
rutas energéticamente óptimas, considerando el perfil altitudinal y la distribución estratégica de
puntos de carga, se vuelve fundamental para maximizar la autonomía de los EVs (Aboelsoud et
al., 2023; Mediouni et al., 2023).
A pesar de la creciente adopción de EVs, aún persiste una brecha en la literatura científica
relacionada con la integración del factor orográfico en modelos predictivos de consumo
energético y en el diseño de infraestructura de apoyo.
MÉTODOS
Para llevar a cabo una revisión sistemática exhaustiva y estructurada, se aplicó la metodología
PRISMA, ampliamente reconocida en la investigación científica por su enfoque riguroso y
estandarizado, que facilita la recopilación y el análisis de estudios en diversas disciplinas. Este
método garantiza la validez y confiabilidad de los resultados al ofrecer un marco claro para la
identificación, selección y evaluación de estudios. Se utilizó la versión actualizada de PRISMA
2020, que proporciona directrices más detalladas para cada fase de la revisión sistemática (Page
et al., 2021). Los resultados obtenidos se muestran en la Figura 1
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
Assessment of the Impact of Geographical Relief on the Charging Autonomy of Electric Vehicles: A Systematic Analysis Using
the PRISMA Protocol
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198
Figura 1. Metodología PRISMA.
En el siguiente paso se describe los criterios de selección aplicados en cada una, de acuerdo
con los principios de la metodología PRISMA (Tricco et al., 2018):
Definición del objetivo y criterios de revisión. El objetivo principal de esta revisión fue analizar
cómo las características orográficas del terreno (pendiente, altitud, inclinación, etc.) inciden en el
consumo energético, la autonomía y la planificación de carga de los vehículos eléctricos. Se
plantearon los siguientes criterios de inclusión:
• Artículos científicos publicados entre 2020 y 2025.
• El consumo energético, autonomía o eficiencia de EVs.
• Factores topográficos: altitud, pendiente, inclinación.
• Infraestructura de carga relacionada con el relieve geográfico.
• Publicaciones en inglés o español con acceso a texto completo.
Los criterios de exclusión fueron:
• Estudios puramente teóricos o con modelos sin aplicación práctica en escenarios reales
o simulados.
• Artículos centrados exclusivamente en tecnologías de batería sin vinculación con
condiciones geográficas.
• Documentos duplicados o de baja calidad metodológica.
• Revisiones literarias sin análisis empírico o comparativo.
Estrategia de búsqueda de información. Se realizó una búsqueda estructurada en las
siguientes bases de datos científicas: Scopus, ScienceDirect, MDPI, IEEE Xplore, así como en
portales institucionales y plataformas académicas como ResearchGate. Las combinaciones de
términos utilizados incluyeron:
Electric vehicle” AND “topography”
“Electric vehicle” AND “terrain” AND “charging”
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
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“EV” AND “slope” AND “energy consumption”
“Autonomy” AND “elevation” AND “electric mobility”
“Charging stations” AND “altitude” AND “GIS”
La búsqueda inicial identificó 20 documentos relevantes. Tras la eliminación de duplicados y la
aplicación de los criterios de inclusión/exclusión, 19 documentos fueron seleccionados para la
revisión sistemática.
Proceso de selección de estudios. El proceso de selección siguió cuatro etapas principales:
1. Identificación: Se recolectaron 20 artículos mediante búsqueda en bases de datos y
fuentes adicionales.
2. Cribado: Se eliminaron duplicados y se evaluaron títulos/resúmenes para verificar
pertinencia temática.
3. Elegibilidad: Se revisó el texto completo de los artículos para aplicar los criterios
definidos.
4. Inclusión: Se seleccionaron 19 artículos que cumplían con los estándares metodológicos
y de relevancia temática.
Este flujo se presenta en el diagrama PRISMA incluido en este documento.
Extracción y análisis de datos. De cada estudio seleccionado se extrajeron datos clave como:
• Autores y año de publicación.
• Título y objetivo de la investigación.
• Metodología empleada (simulación, análisis de datos reales, modelado matemático,
etc.).
• Relación entre el factor orográfico y el rendimiento del vehículo eléctrico.
• Hallazgos principales y limitaciones.
Los datos fueron organizados en una matriz que permitió realizar un análisis cualitativo
transversal, comparando enfoques metodológicos, variables topográficas consideradas y
conclusiones de los autores.
Se priorizaron aquellos estudios que utilizaron escenarios reales, simulaciones validadas o
integración con sistemas geográficos (GIS) o datos de navegación GPS.
RESULTADOS
Los resultados de esta revisión sistemática se los presenta de una manera estructurada y
organizada, por lo que se elaboró una tabla abreviada (ver Tabla 1) donde se detallan los autores,
los títulos de los documentos, los objetivos principales y los hallazgos de cada estudio. Esta
estructura busca facilitar la comprensión de cada artículo de manera más clara y didáctica.
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
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200
Tabla 1. Revisión sistemática y presentación de hallazgos principales.
Autor
Título
Objetivo
Principales hallazgos
Erwin Perger y
Hans Auer. (2020)
Energy efficient
route planning for
electric vehicles
Desarrollar un
sistema de
planificación de
rutas para vehículos
eléctricos que
considere las
variaciones
topográficas del
terreno para
maximizar la
eficiencia energética
y prolongar la
autonomía en
entornos urbanos y
rurales.
El algoritmo propuesto
demuestra que al evitar
tramos con pendientes
ascendentes y distribuir
estratégicamente los
puntos de carga, es
posible reducir el
consumo energético
hasta en un 18%. La
planificación con datos
de altitud permite prever
escenarios críticos y
ajustar dinámicamente el
trayecto óptimo.
Alvaro Cataldo-
Díaz
Andrés Henríquez
Eduardo Moreno
Luis Eduardo
Cárdenas-Barrón
Hernán Romero
(2023)
Mathematical
models for EV
routing with time
windows
Comparar dos
modelos
matemáticos de
planificación de
rutas para vehículos
eléctricos,
considerando
ventanas de tiempo
y la dinámica del
proceso de carga de
baterías (lineal vs.
no lineal),
integrando el perfil
topográfico del
recorrido.
El modelo no lineal
incorpora las limitaciones
reales del proceso de
carga, como la
degradación en niveles
altos de carga (>85%
SoC), lo cual evita
sobrecargas frecuentes.
Esto, combinado con
trayectorias adaptadas al
relieve, reduce en un
12% el tiempo total de
recorrido y optimiza el
uso de estaciones de
carga en zonas elevadas.
Ariel Puma-
Benavides
Andrés Tapia
Alexander
Cumbal (2024)
Comparative
Analysis of Energy
Consumption in
High-Altitude Urban
Traffic
Evaluar la eficiencia
energética y los
costos operativos de
vehículos eléctricos
frente a vehículos
de combustión en
condiciones de
tráfico urbano a gran
altitud en la ciudad
de Riobamba,
Ecuador.
Los EVs son más
eficientes en términos de
consumo energético (15–
20 kWh/100 km), pero su
autonomía se ve
afectada negativamente
hasta en un 25% por la
altitud y las pendientes
constantes. Además, se
identificó la necesidad de
adaptar la infraestructura
de carga y considerar
estaciones adicionales en
puntos estratégicos del
relieve urbano.
Ghazal Razeghi
Pratim Bhanja
Strategic
deployment of GIS-
Proponer una
metodología basada
en sistemas de
El análisis espacial
mostró que estaciones
mal ubicadas en zonas
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
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201
Amro M. Farid
Jing Zhuang
(2023)
optimized solar
charging stations
información
geográfica (GIS)
para ubicar
estaciones solares
de carga para EVs,
considerando
radiación solar,
altitud, pendiente y
acceso.
de sombra o con
inclinación desfavorable
reducen la eficiencia de
carga en un 30%. El
modelo GIS permitió
seleccionar sitios con
mejor exposición solar y
acceso logístico,
aumentando la
confiabilidad del sistema.
Hazem Salman
Khaled Al-Sahili
(2022)
Exploring Hybrid
Vehicle Integration
in Nablus Urban
Shared-Taxis
Analizar la viabilidad
técnica y económica
de introducir
vehículos híbridos
en el sistema de
taxis compartidos de
Nablus, una ciudad
con topografía
montañosa,
evaluando su
desempeño en
términos de
consumo,
mantenimiento y
adecuación al
entorno urbano.
Los vehículos híbridos
mostraron un incremento
en el consumo de hasta
20% en recorridos con
pendientes constantes, y
una menor eficiencia del
frenado regenerativo
debido a trayectos cortos
con muchas
aceleraciones. Se
recomienda rediseñar el
sistema de carga y
modificar los ciclos
operativos.
Anastasia
Polymeni
Dimitrios
Loukeris
Alexandros
Stamatelos
(2025)
Analyzing Energy
Consumption in
Battery Electric
Vehicles
Desarrollar un
modelo de análisis
estadístico y
predictivo del
consumo energético
en vehículos
eléctricos
considerando
variables como la
pendiente,
velocidad, estado de
carga inicial y
condiciones
climáticas.
El modelo demuestra que
la pendiente del terreno
es una de las variables
con mayor peso en el
incremento del consumo
energético. Los
resultados permiten
mejorar la planificación
de rutas y reducir la
incertidumbre en la
estimación de autonomía
del vehículo en tiempo
real.
Jin-Woo Park
Hyun-Jin Lee
Seung-Jun Ahn
(2021)
Evaluation and
Validation of
Photovoltaic
Potential Based on
Time and Pathway
Estimar el potencial
de generación de
energía fotovoltaica
en vehículos solares
durante el
movimiento,
considerando
orientación, hora,
día y pendiente del
terreno en trayectos
reales.
Las simulaciones
muestran que
inclinaciones adversas y
orientación incorrecta
durante el trayecto
reducen la captación
solar hasta en un 40%.
La pendiente positiva
también reduce la
eficiencia de los sistemas
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202
solares al aumentar el
consumo energético.
Yue Li
Yufeng Wang
Yunfeng Zhang
Lingxiao Liu
Huei Peng
(2022)
Predictive Energy
Management for
Hybrid Electric Air-
Ground Vehicle
Diseñar un sistema
de gestión
energética predictivo
para vehículos
híbridos aéreos-
terrestres,
considerando el
cambio constante de
pendiente y altitud
del terreno.
El sistema ajusta
dinámicamente la
asignación de energía
entre fuentes, logrando
una mejora del 18% en
eficiencia en terrenos con
pendientes variables. El
modelo considera altitud,
carga útil y trayectoria
para reducir el consumo
y extender la autonomía.
Mohamed
Aboelsoud
Mahmoud Emam
Hesham Soliman
(2023)
An Efficient GPS
Algorithm for
Maximizing EV
Range
Desarrollar un
algoritmo de
navegación GPS
para maximizar la
autonomía de los
EVs mediante la
selección de rutas
con menor consumo
energético basado
en topografía.
El algoritmo evita rutas
con pendientes excesivas
y prioriza caminos
descendentes donde el
frenado regenerativo
puede aprovecharse. Las
pruebas indicaron una
mejora del 20% en la
autonomía con respecto
a los algoritmos
tradicionales que solo
consideran distancia.
Tamás Szabó
Attila Kiss
Dániel Bakonyi
(2022)
Topographical
Optimization of a
Battery Module
Case
Optimizar la
estructura física de
los módulos de
batería
considerando
esfuerzos
mecánicos
derivados de
trayectos
topográficamente
irregulares.
Se propone un rediseño
topológico que mejora la
resistencia estructural del
módulo en condiciones
de vibración y pendiente.
Esto reduce el riesgo de
deformación y falla
térmica, aumentando la
durabilidad de los
componentes de
almacenamiento.
Ewa Szumska
Radosław Jurecki
(2023)
Parameters
Influencing on
Electric Vehicle
Range
Identificar los
parámetros físicos y
operacionales que
afectan la
autonomía real de
vehículos eléctricos
durante trayectos
reales con
variaciones en
topografía.
Se demostró que el
incremento de altitud y
pendientes superiores al
6% disminuyen la
autonomía hasta en un
30%. La recuperación
energética en descensos
no logra compensar
completamente el gasto
en subidas prolongadas.
Abdelhak
Mediouni
Chakib El Amrani
Energy
Consumption
Prediction and
Analysis for EVs
Proponer un modelo
híbrido (estadístico
+ aprendizaje
automático) para
El modelo híbrido
alcanza un 95% de
precisión al predecir
consumo según altitud,
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203
Fouad
Moutaouakkil
(2023)
predecir el consumo
energético de
vehículos eléctricos
en trayectos
urbanos complejos.
temperatura y pendiente
del camino. La inclusión
del perfil topográfico
mejora la eficiencia de
los algoritmos y permite
gestionar la energía más
eficazmente.
Kalpesh Prajapati
Maulik Desai
(2024)
Exploring Cost
Effective Fleet
Electrification
Evaluar estrategias
de electrificación de
flotas públicas
considerando la
eficiencia
energética, costos y
requerimientos
topográficos de la
región de Kutch.
La electrificación de rutas
con elevada inclinación
requiere baterías de
mayor capacidad o
infraestructura de carga
intermedia. La topografía
debe ser un parámetro
de entrada esencial para
dimensionar
correctamente la flota
eléctrica.
Shahariar Khan
Rahat Bin Rumon
(2024)
Recent Progress
on Polypyrrole-
Based
Nanocomposites
Revisar los avances
en el uso de
nanocompuestos de
polipirrol para
aplicaciones de
baterías eléctricas
en diferentes
industrias.
Aunque el estudio es
relevante para el
desarrollo de baterías
avanzadas, no aborda
directamente el impacto
de la orografía ni su
aplicación en condiciones
de terreno variable.
Sharif B. Salman
Khaled Al-Sahili
(2025)
Exploring Hybrid
Vehicle Integration
in Nablus Urban
Shared-
Taxis: Cost-Benefit
and Exhaust
Emissions
Assessment
El estudio tuvo
como finalidad
desarrollar una
propuesta integral
de electrificación
parcial del sistema
de transporte
público urbano en
Nablus, Palestina, a
través de la
introducción de
vehículos híbridos
eléctricos (HEVs) en
la flota de taxis
compartidos.
Los resultados revelaron
que, aunque los HEVs
ofrecen beneficios
ambientales y operativos
en condiciones de
terreno plano, su
eficiencia energética se
ve considerablemente
reducida en ciudades
como Nablus, donde la
geografía montañosa
impone una carga
adicional constante al
motor térmico. En
escenarios reales, el
consumo de combustible
de los HEVs aumentó
hasta en un 20% en
comparación con lo
proyectado bajo
condiciones ideales.
Sofia Polymeni,
Georgios Spanos,
Vasileios
Pitsiavas,
Analyzing Energy
Consumption in
Battery Electric
Desarrollar un
marco estadístico
avanzado para
modelar y analizar
El modelo GAM con
splines suavizados
superó al modelo lineal
tradicional en precisión
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204
Antonios Lalas,
Konstantinos
Votis, Dimitrios
Tzovaras
(2021)
Vehicles: A
Statistical-based
Approach
los factores que
influyen en el
consumo energético
de vehículos
eléctricos de batería
(BEV), utilizando
técnicas como
análisis de
componentes
principales (PCA),
agrupamiento K-
means y modelos
aditivos
generalizados
(GAM). El enfoque
busca mejorar la
precisión de las
estimaciones
energéticas y
capturar relaciones
no lineales entre
variables como el
terreno, la velocidad
y el comportamiento
del conductor.
de predicción del
consumo, con mejoras
del 20%. Se identificaron
interacciones no lineales
significativas entre el
comportamiento del
conductor, topografía y
condiciones externas. El
análisis reveló que la
integración de modelos
estadísticos flexibles
puede proporcionar
herramientas más
precisas para la
planificación energética
de BEVs, especialmente
en rutas con variabilidad
orográfica.
Chanwook Park,
Haneul Park,
Hwanhee Jeon,
Kyoik Choi,
Jangwon Suh
(2023)
Evaluation and
Validation of
Photovoltaic
Potential Based on
Time and Pathway
of Solar-Powered
Electric Vehicle
Evaluar el potencial
de generación
eléctrica de un
vehículo eléctrico
alimentado por
energía solar (PV-
EV) según la ruta y
el tiempo de
conducción,
considerando
diferentes
orientaciones e
inclinaciones de los
módulos
fotovoltaicos
montados en el
techo, ventana
trasera y puertas
laterales. El estudio
también incorpora el
efecto de las
sombras generadas
por edificaciones y
topografía en la
simulación
energética.
La mayor generación se
obtuvo en el módulo de
techo, seguido por la
ventana trasera y las
puertas, con eficiencias
relativas del 100%, 42%
y 27%, respectivamente.
Se validó que la
inclinación y azimut del
terreno, junto con la hora
del día y los ángulos de
incidencia solar, afectan
significativamente la
capacidad de captación
energética. El estudio
propone mejoras en el
diseño y ubicación de
módulos para maximizar
la autonomía de
vehículos solares, así
como algoritmos
predictivos basados en
georreferenciación.
Zhe Li, Xiaohong
Jiao, Mingjun
Predictive Energy
Management
Desarrollar una
estrategia de
La estrategia propuesta
(PMP-MPC) mejoró la
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205
Zha, Chao Yang,
Liuquan Yang
(2023)
Strategy for Hybrid
Electric Air-Ground
Vehicle
Considering Battery
Thermal Dynamics
gestión energética
predictiva basada en
control predictivo
por modelo (MPC)
para vehículos
híbridos aire-tierra
(HEAGV),
considerando las
dinámicas térmicas
de la batería y las
variaciones
operativas entre
modos de vuelo y
terrestre. Se busca
optimizar el
consumo de
combustible y
prolongar la vida útil
de la batería
mediante
planificación de
trayectorias de
carga del estado de
carga (SOC).
eficiencia de combustible
en 5.14% y 5.2%, y
redujo la temperatura de
la batería en 5.9% y 4.9%
en dos ciclos de
conducción. Incluir la
dinámica térmica de la
batería permitió mantener
temperaturas más
estables, protegiendo el
sistema y mejorando el
rendimiento energético.
El sistema mostró
superioridad frente a
métodos basados en
reglas (RB),
programación dinámica
(DP) y estrategias
tradicionales.
DISCUSIÓN
El análisis de los 18 documentos incluidos en esta revisión sistemática evidencia una
coincidencia transversal en que la orografía del terreno es un factor determinante en la eficiencia,
autonomía y gestión energética de los vehículos eléctricos (EVs). Esta influencia se expresa
tanto en el plano técnico como operativo, y se manifiesta en múltiples dimensiones: desde el
aumento del consumo energético en ascensos prolongados, hasta la necesidad de redefinir la
ubicación de estaciones de carga y optimizar algoritmos de navegación.
Uno de los hallazgos más consistentes es que la pendiente del terreno impacta directamente en
la autonomía de los EVs. Según (Puma-Benavides et al., 2024), los vehículos que operan en
ciudades de alta altitud como Riobamba pueden perder hasta un 25% de autonomía, cifra que
se corresponde con la conclusión de (Szumska & Jurecki, 2021), quienes reportaron pérdidas
del 30% en pendientes superiores al 6%. Este patrón fue también identificado en modelos
simulados por (Polymeni et al., 2025) y (Li et al., 2023), que evidenciaron cómo el perfil altitudinal
condiciona directamente la eficiencia de la batería, especialmente en vehículos con elevada
masa.
El efecto orográfico no se limita a la autonomía. También afecta la planificación de rutas y la toma
de decisiones energéticas en tiempo real. (Aboelsoud et al., 2024) propusieron un algoritmo GPS
que optimiza la ruta seleccionando trayectos con menor inclinación y mayor aprovechamiento
del frenado regenerativo. Este sistema logró una mejora del 20% en la autonomía, resultado que
se alinea con el modelo de planificación propuesto por (Perger & Auer, 2020), quienes estimaron
una reducción del consumo energético del 18% al evitar tramos con ascenso pronunciado. Estas
coincidencias refuerzan la importancia de integrar modelos predictivos basados en topografía
como criterio central en los sistemas de gestión de energía.
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Evaluación del impacto del relieve geográfico en la autonomía de carga de vehículos eléctricos: un análisis sistemático
mediante el protocolo PRISMA
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the PRISMA Protocol
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Asimismo, los modelos matemáticos analizados por Cataldo-Díaz et al. (2023) y (Park et al.,
2023) destacan la superioridad de los enfoques no lineales e híbridos frente a los lineales, al
momento de predecir el comportamiento energético de los EVs en escenarios complejos. Los
modelos híbridos, que incorporan tanto datos topográficos como hábitos de conducción,
alcanzaron niveles de precisión de hasta 92–95% (Mediouni et al., 2023), lo que sugiere que la
consideración explícita de variables geográficas mejora sustancialmente la gestión anticipada del
consumo.
En cuanto a la infraestructura de carga, los estudios de (Razeghi et al., 2024) y (Park et al., 2023)
convergen en señalar que la eficiencia de las estaciones de carga especialmente las solares se
ve comprometida cuando no se consideran la inclinación, altitud y orientación del terreno. En el
caso de estaciones solares, una mala ubicación puede traducirse en pérdidas de hasta 30-40%
en la captación energética, lo cual compromete su sostenibilidad operativa en regiones
montañosas.
Otro aspecto relevante abordado por (Li et al., 2023) es la necesidad de desarrollar estrategias
de gestión energética adaptativas en vehículos híbridos, en los cuales las pendientes provocan
un aumento significativo en el esfuerzo del sistema de propulsión, que solo puede ser mitigado
con sistemas predictivos que integren variables como altitud, carga útil y comportamiento de
trayectorias.
En términos de políticas públicas y decisiones estratégicas, (Prajapati & Desai, 2024) sostienen
que la electrificación de flotas en regiones con geografía irregular solo es viable si se
dimensionan adecuadamente los requerimientos energéticos y la infraestructura de soporte. Esta
conclusión coincide con los análisis de (Salman & Al-Sahili, 2025), que sugiere incorporar mapas
topográficos en los algoritmos de diseño de redes de carga, y los resultados de (Szumska &
Jurecki, 2021), quienes destacaron el impacto de las pendientes sobre el rendimiento de taxis
híbridos compartidos en ciudades con topografía montañosa.
CONCLUSIONES
• La orografía del terreno incide directamente en la eficiencia energética y autonomía de
los vehículos eléctricos, siendo la pendiente y la altitud variables determinantes en el
incremento del consumo energético. La evidencia recopilada indica que trayectos con
pendientes superiores al 6% pueden reducir la autonomía hasta en un 30%, lo cual debe
ser considerado en el diseño operativo de rutas y en la planificación de infraestructura.
• Los modelos predictivos que incorporan variables topográficas superan
significativamente en precisión a aquellos que no lo hacen, especialmente al integrarse
con herramientas de inteligencia artificial y sistemas de navegación. Esta integración
permite anticipar escenarios de alto consumo, optimizar la gestión de la batería y mejorar
la experiencia del usuario en entornos geográficamente complejos.
• La ubicación estratégica de estaciones de carga debe considerar el relieve y orientación
del terreno, ya que estos factores afectan no solo la accesibilidad, sino también la
eficiencia energética, en particular en sistemas de carga solar. Ignorar estas variables
puede comprometer la funcionalidad y sostenibilidad de la infraestructura de apoyo a la
movilidad eléctrica.
• Existe una fuerte convergencia en la literatura científica sobre la necesidad de adaptar
las políticas de movilidad eléctrica al contexto geográfico específico, mediante la
integración de mapas topográficos digitales, algoritmos de planificación energética y
criterios de infraestructura contextualizados. Esta revisión sistemática consolida dicha
necesidad y plantea una línea clara de acción para futuras investigaciones aplicadas.
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FINANCIAMIENTO
No monetario
CONFLICTO DE INTERÉS
No existe conicto de interés con personas o instuciones ligadas a la invesgación.
AGRADECIMIENTOS
A UNIANDES.
REFERENCIAS
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