IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - July/August 2021 - 20

La flexibilidad de carga alcanza su pico al anochecer, esto
es una ventaja porque se alinea con los tiempos en los que la
carga inteligente puede volverse necesaria.
reclutados por DriveElectric de las cuatro áreas habilitadas
de Western Power Distribution. Todos los participantes
del proyecto tenían un vehículo conectable [ya sea un VE
híbrido " plug-and-play " (PHEV), un extensor de rango o un
VE a batería (BEV)] y acceso a estacionamientos fuera de
la calle. Se incentivó a los participantes a que fueran parte
del estudio con la instalación de un cargador inteligente gratuito
y la oportunidad de participar en una investigación que
podría ayudar a la uso de VE en el futuro.
Los participantes del estudio tenían una amplia variedad
de vehículos, con baterías con capacidades de 4.4 a 100
kWh. La cohorte del estudio se dividió para dos proveedores
de carga inteligente: CrowdCharge y GreenFlux, con 328 y
345 participantes, respectivamente. La figura 2 muestra la
composición de las dos cohortes en función de la capacidad
de las baterías.
En el informe final se analizó el impacto de la capacidad
de la batería sobre varias métricas (la frecuencia de carga, el
estado estimado de la la carga al momento de conectarse, la
flexibilidad, la actitud respecto de la carga inteligente, entre
otras). Los datos demográficos de los participantes del estudio
(véase la figura 3) se vieron fuertemente influenciados
por los datos demográficos de quienes podían comprar o
alquilar un VE al momento del estudio.
La tabla 1 resume las cuatro etapas del estudio. CrowdCharge
y GreenFlux desarrollaron distintas aplicaciones que
se usaron en los estudios 2 y 3:
✔ CrowdCharge: los participantes podían ingresar planes
de viaje en la aplicación en forma de planificación
(distancia del viaje y hora de salida). También se les
pidió que ingresaran en la aplicación el estado de la
carga del vehículo cuando se conectaran. El sistema
de CrowdCharge priorizó las sesiones de carga con
las horas de salida anteriores o los requerimientos de
energía más altos. En el estudio 3, el sistema utilizó
las planificaciones para intentar usar la energía más
barata posible. Por ejemplo, si un conductor ingresó
un plan de viaje que mostraba que el vehículo no iba a
necesitarse nuevamente hasta la mañana siguiente, su
carga ocurriría durante la noche, cuando aplicaba el
precio más bajo. Si no se daban instrucciones, el vehículo
se cargaría completamente sin importar la tarifa
(incluso durante el periodo máximo).
✔ GreenFlux: a partir del estudio 2, se habilitó un botón
de prioridad alta en la aplicación cuando había
una sesión de carga activa. El sistema de GreenFlux
asignó corriente a todos los eventos de carga en los
que se había indicado la prioridad alta anteriormente.
La corriente restante procedió a
asignarse a todas las demás sesiones de
carga. Debido a la cantidad de corriente
disponible y el uso relativamente bajo
de la función de prioridad alta, que
funcionó como un sistema de exclusión
voluntaria. La funcionalidad de la aplicación
se amplió en el estudio 3 para
ofrecer a los participantes tres preferencias
de carga, que establecían las horas
de operación del cargador de su hogar;
por ejemplo, pausaba la carga durante
el periodo entre las 4:30 p.m. y las 10
p.m., cuando el precio era elevado. Una
vez que el usuario seleccionó una preferencia
de carga, esta aplicaba a todas
las sesiones de carga usando su cargador
inteligente.
Durante el estudio, se registraron
figura 1. Áreas habilitadas de Western Power Distribution (sombreado verde,
sudeste de Inglaterra, Gales del Sur y las Tierras Medias Orientales y Occidentales)
y los participantes de Electric Nation (puntos rojos).
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150,105 eventos de carga con valores de
periodo iguales a 1.2 millones de horas.
Estos datos revelan mucha información
sobre el comportamiento de carga de los
julio/agosto 2021
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