IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - July/August 2021 - 27

Los resultados del proyecto Electric Nation comprobaron la
capacidad de la carga inteligente de aprovechar la flexibilidad
disponible de la carga de VE en el contexto de un estudio.
otros periodos del estudio. El resto de esta sección describe
cómo se logró esto.
La tarifa ToU simulada se basó en los precios de Octopus
Agile (un proveerdor de energia del Reino Unido) de la
tarifa. La tarifa se aplicó únicamente a la energía utilizada
por el cargador de VE de los participantes y se otorgó en
forma de un valor de recompensa, que se convirtió en una
tarjeta de regalo o cupón al final del estudio. Cada participante
comenzó el estudio 3 con un valor de recompensa
de £10. La tabla 4 resume la tarifa y el impacto que tiene la
carga en diferentes periodos sobre el valor de recompensa de
los participantes.
Los participantes de GreenFlux podían descargar una
aplicación para teléfonos inteligentes que les permitía configurar
una preferencia de carga (que designaba los momentos
del día en los que podía operar el cargador de su hogar), que
estaba vinculada a los periodos de tarificación de la tabla 4.
El 82 % de los participantes descargaron la aplicación al final
del estudio 3. La aplicación tenía un sistema de set-and-forget
(configurar y olvidar), es decir que la preferencia aplicaba
a todos los eventos de carga del cargador del hogar hasta que
se cambiara la configuración. La tabla 5 detalla las tres preferencias
y las estadísticas del nivel de uso de cada una.
Hacia el final del estudio 3, el 61 % de los participantes
habían usado la aplicación al menos una vez para cambiar
su preferencia de carga. Los resultados clave del estudio 3
fueron los siguientes:
✔ No hubo diferencias estadísticamente significativas
entre las horas en las que los participantes conectaban
sus vehículos durante el estudio 3 (comparado con el
resto del estudio). Se usaron la aplicación o los temporizadores
para evitar la carga durante la hora pico.
✔ Los participantes que usaron la aplicación lograron
los mayores cambios en su comportamiento de carga
durante el pico vespertino. Antes del estudio 3, el
44 % de los eventos de carga de los días de semana
de este grupo comenzaban entre las 4 p.m. y las 7:59
p.m., que se redujo al 18 % durante el estudio 3.
✔ Una menor proporción de los eventos de carga del 77
% de los participantes ocurrían en el periodo vespertino
de los días de semana en el estudio 3, en comparación
con el resto del proyecto.
✔ Era mucho más probable que los grupos a continuación
utilizaran las preferencias de carga que ofrecía
la aplicación para evitar hacer cargar durante el pico
vespertino, en comparación con la población como
un todo:
julio/agosto 2021
* aquellos que compraron su vehículo (el 68 % frente
al 53 %)
* los participantes cuyas motivaciones para comprar
un VE incluían " costos de funcionamiento más bajos "
(64 %), el " deseo de tener la última tecnología "
(72 %), y un " manejo más fácil/más fluido " (73 %)
* aquellos que también cargaban su vehículo en el trabajo
(83 %).
✔ Durante un grupo de debate al final del estudio, se
preguntó a los participantes qué porcentaje de reducción
del costo de carga de sus VE los incentivarían
a continuar utilizando la carga inteligente. Las respuestas
indicaron que aproximadamente el 15 % sería
aceptable. Usando los datos del consumo de energía
para cargar VE, esto equivale a entre £21 y £108 anual
(una reducción del 15 % según el consumo de energía
entre 970 y 5,000 kWh porque el consumo de energía
varía significativamente dependiendo de la capacidad
de la batería). Las recompensas que se ofrecieron en el
81 % 81 % 80 % 82 %
85 % 82 % 80 % 84 %
14 % 15 % 16 % 12 %
5 %
4 %4 % 6 %
12 % 15 % 14 %
3 %3 % 6 %
2 %
14 %
CrowdCharge
GreenFlux
1-4
5-7
8-10
figura 9. El nivel de satisfacción con los acuerdos de
carga durante cada etapa del estudio (10 = " Completamente
satisfecho " ).
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Carga a voluntad
Estudio 1
Estudio 2
Estudio 3
Carga a voluntad
Estudio 1
Estudio 2
Estudio 3
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