Si bien la creciente cantidad de vehículos eléctricos es algo positivo para el medio ambiente, la red eléctrica aún no está preparada para ello. Para abordar este problema, el Instituto de Tecnología de Georgia (Georgia Tech) en Atlanta ha desarrollado un sistema de carga inteligente para vehículos eléctricos cuyo enfoque basado en la optimización no solo ayudaría a reducir la tensión en la red, sino que también permitiría a los usuarios personalizar el proceso de carga y minimizar los costes, priorizar el uso de energía libre de carbono o ajustar la velocidad de carga.
La carga de muchos vehículos eléctricos durante el pico de demanda puede generar complicaciones ya que aumenta la demanda de electricidad y sobrecarga la red. El equipo de Georgia Tech se propuso abordar este problema de la sobrecarga de la red aprovechando el tiempo de carga excedente durante la noche. Para ello, desarrollaron algoritmos de optimización para distribuir la carga a lo largo del tiempo, minimizando así las tensiones de la red y ofreciendo beneficios a los consumidores.
En lugar de cargar a toda velocidad en cuanto se enchufa un vehículo eléctrico, los algoritmos de carga inteligente del equipo permiten una carga gradual o en varios intervalos a lo largo del tiempo. Los algoritmos también reducen el consumo máximo de energía de una vivienda durante la carga, logrando una ‘reducción de picos de carga’.
El propio algoritmo planifica la carga y cuándo se realizará en función del estado de la red y de las preferencias de los consumidores. El sistema, además, toma estas decisiones sin ningún control centralizado y sin comunicarse con otros vehículos del barrio o de la ciudad. Al utilizar tiempos aleatorios y predicciones del consumo eléctrico doméstico, el algoritmo puede distribuir la carga de manera eficaz.
Carga personalizable para usuarios de vehículos eléctricos
El sistema permite a los consumidores personalizar la carga mediante una aplicación en la que el consumidor puede controlar cuatro aspectos: coste, energía libre de carbono, velocidad y estado de la batería. Asimismo, los widgets deslizantes de la aplicación permiten al usuario evaluar sus preferencias y, en función de sus selecciones, el algoritmo determina la mejor manera de cargar el vehículo y minimizar el impacto en la red.
El equipo también ha construido prototipos de hardware, han completado estudios de casos de carga con vehículos eléctricos individuales y han presentado una patente para la tecnología. Más allá de las aplicaciones para consumidores individuales, el equipo también ha desarrollado esta tecnología para entornos comerciales, por lo que están en conversaciones para colaborar con una empresa de estaciones de carga y un sistema escolar público que utilice autobuses eléctricos, para demostrar cómo sus algoritmos reducen automáticamente los costes de carga de la flota.
El objetivo es que las empresas licencien su tecnología de algoritmos de carga inteligente. Además, los investigadores también están contactando a compañías de vehículos eléctricos para que incorporen su tecnología a los propios vehículos, lo que permitiría a los usuarios configurar sus preferencias de carga de forma directa.