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Por Portal Movilidad
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«Aunque no sabemos exactamente cuándo se producirá el punto de inflexión, las flotas de vehículos de carga rápida van a cambiar la forma en que las ciudades y las empresas eléctricas gestionan su infraestructura eléctrica», dijo Michael Kintner-Meyer, ingeniero de sistemas eléctricos del grupo de Infraestructura Eléctrica del PNNL y autor principal del estudio. «No es una cuestión de si, sino de cuándo».

El estudio integra múltiples factores no evaluados antes, como los camiones eléctricos para entregas y largos recorridos, así como estrategias de carga inteligente de vehículos eléctricos.

Según EV Hub, cerca de 1,5 millones de vehículos eléctricos (EV), en su mayoría autos y SUVs, están actualmente en las carreteras de los Estados Unidos. Los investigadores del PNNL evaluaron la capacidad de la red eléctrica en el oeste de los EE.UU. durante la próxima década a medida que las crecientes flotas de vehículos eléctricos de todos los tamaños, incluyendo camiones, se vayan conectando a estaciones de carga en hogares y empresas y en las rutas de transporte.

Para su estudio, los autores utilizaron los mejores datos disponibles sobre la futura capacidad de la red eléctrica del Consejo Coordinador de Electricidad del Oeste, o WECC. El análisis reveló la carga máxima de EV que la red podría acomodar sin necesidad de construir más centrales eléctricas y líneas de transmisión.

Las estrategias de carga inteligentes pueden ayudar a manejar las cargas en la red y suavizar la curva del pato.

La buena noticia es que hasta el 2028, el sistema de energía en general, desde la generación hasta la transmisión, parece suficiente hasta 24 millones de vehículos eléctricos, cerca del 9% del tráfico actual de vehículos de uso bajo en los Estados Unidos.

Sin embargo, a partir de unos 30 millones de EVs, las cosas se ponen difíciles. A nivel local, pueden surgir problemas con cifras de adopción de vehículos eléctricos aún menores. Eso se debe a que un EV de carga rápida puede extraer tanta carga como hasta 50 hogares. Si, por ejemplo, todas las casas de una manzana tienen un EV, un transformador de potencia no podrá manejar varios vehículos eléctricos que se carguen al mismo tiempo.

Como se detalla en el informe, la planificación actual de la red no tiene en cuenta adecuadamente la afluencia masiva de vehículos eléctricos. Esa omisión exacerba una situación ya de por sí estresante… la temida curva del pato.

La curva del pato es un perfil de 24 horas de carga en el sistema de energía, y normalmente ocurre en áreas con muchas instalaciones fotovoltaicas o solares en los techos. La curva se basa en una carga moderada por la mañana, una carga baja durante el día cuando las unidades solares transmiten electricidad a la red, y una carga alta por la noche cuando la gente llega a casa del trabajo y el sol se pone.

Cuando la demanda sube, el voltaje cae en picado. Esta severa oscilación es dura para las operaciones del sistema que no fueron diseñadas para encenderse y apagarse como un interruptor de luz. Y con más vehículos eléctricos enchufados para cargar por la noche, la subida se hace aún más pronunciada y aumenta los costes de electricidad.

Según el estudio, las estrategias de carga inteligentes, que evitan la carga durante las horas punta de la mañana y las primeras horas de la noche, pueden suavizar los picos de demanda y rellenar la curva del pato. El enfoque tiene dos ventajas. Primero, aprovecharía la energía solar relativamente limpia durante el día. También reduciría o eliminaría las pendientes de la noche cuando la energía solar se desvanece y otras fuentes se activan para compensar la diferencia.

A partir de los datos del WECC, el equipo desarrolló y modeló escenarios plausibles para 2028. Los escenarios fueron examinados con los líderes empresariales e incluyeron una mezcla de vehículos ligeros (pasajeros), medios (camiones y furgonetas de reparto) y pesados (semirremolques y carga) en la carretera. El PNNL también desarrolló un modelo de transporte de carga en la carretera, con estaciones de carga en autopistas interestatales cada 50 millas para las tres clases de vehículos.

Los escenarios incluían la evolución de la red y su capacidad a nivel estatal y regional. El equipo se centró en los escenarios con mayor potencial de impactos de la red.

Los cuellos de botella debidos a la nueva carga de los EV aparecieron más en áreas de California, incluyendo Los Ángeles, que planea volverse totalmente eléctrica en su flota ciudadana para el 2030. El pellizco provino del crecimiento de los coches de carga rápida y de las flotas comerciales de camiones eléctricos.

Estos vehículos pueden consumir 400 amperios a través de un circuito durante 45 minutos, en lugar de los 15 o 20 amperios que consume la mayoría de los vehículos eléctricos actuales durante 6 u 8 horas.

Dennis Stiles supervisa la investigación sobre eficiencia energética y energía renovable del PNNL. Dijo que los vehículos de carga rápida y la integración de las cargas móviles – flotas en movimiento – están entre los mayores desafíos para los planificadores actuales.

«Nunca antes habían tenido que pensar en los EV, pero algunas ciudades ya están buscando controles inteligentes y otras formas de modificar sus sistemas de distribución y operaciones», dijo Stiles. «La clave es averiguar ahora cómo evitar grandes desembolsos de capital en el futuro. Añadir un nuevo transformador aquí y allá es muy diferente a la revisión de una subestación».

Pero el desafío no se limita a grandes áreas como Los Ángeles. Kintner-Meyer dijo que las ciudades más pequeñas con recursos limitados necesitan ayuda para planificar su infraestructura de carga y capacidad de alojamiento. Ese es el siguiente paso.

En un estudio de seguimiento, los investigadores examinarán más de cerca las formas de integrar los vehículos eléctricos en los sistemas de distribución de energía locales y regionales en todo el país.

«Tenemos los datos y el método para ejecutar escenarios hipotéticos», dijo Kintner-Meyer. «Con los datos de las empresas eléctricas sobre los alimentadores y la infraestructura, podemos construir los modelos y luego entregarlos para que puedan adelantarse a la curva». (Fuente: NCYT Amazings)

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