El avance en la integración de vehículos eléctricos (VE) en las microredes representa una transición crítica hacia un sistema energético más sostenible. En particular, la gestión de su carga en el contexto de redes inteligentes y la optimización de su programación son puntos clave en la evolución de las infraestructuras eléctricas. El modelo de optimización en tiempo discreto, utilizado para programar la carga de los vehículos eléctricos, se enfoca en la gestión eficiente de la energía, teniendo en cuenta las variaciones en la disponibilidad de energía renovable, la demanda de los usuarios y las restricciones de las infraestructuras de almacenamiento y generación.

El problema de programación de la carga de los vehículos eléctricos puede definirse como una cuestión de optimización discreta en la que se busca asignar el tiempo y la cantidad de carga necesaria a cada vehículo eléctrico dentro de un intervalo de tiempo determinado. La decisión sobre la longitud del intervalo de tiempo es crucial, pues influye directamente en el número de variables de decisión y restricciones, lo que a su vez afecta al tiempo de resolución del problema de optimización. Este tipo de problemas, que se insertan dentro de los sistemas de gestión de energía (EMS), no solo abarcan los vehículos eléctricos, sino también las fuentes de energía renovables y los sistemas de almacenamiento.

En la mayoría de los modelos actuales de EMS, los vehículos eléctricos se consideran cargas estáticas previstas, sin tener en cuenta aspectos más dinámicos como las decisiones relacionadas con su programación según la llegada, el nivel de energía deseado y los plazos establecidos. Este enfoque es comprensible dado que, en la actualidad, la cantidad de vehículos eléctricos es aún relativamente baja, y la falta de servicios de reserva y la escasa infraestructura de carga limitan el alcance de la programación. Sin embargo, con el incremento previsible de vehículos eléctricos en el futuro, será necesario gestionar el proceso de carga de manera más estructurada. Esto es particularmente importante en el contexto de los programas de respuesta a la demanda, donde los gestores de la red de distribución pueden necesitar desplazar la demanda de electricidad en función de las condiciones de la red o, en algunos casos, de acuerdo con incentivos económicos proporcionados por los agregadores de mercado.

Los sistemas EMS basados en modelos de optimización han demostrado ser útiles para la gestión operativa de sistemas de producción y almacenamiento de energía, así como para la gestión de programas de respuesta a la demanda. Sin embargo, los vehículos eléctricos se suelen tratar como cargas adicionales en estos modelos, sin una programación detallada. En estos contextos, el objetivo principal de los EMS es optimizar la gestión operativa considerando tanto el coste como el rendimiento medioambiental de una serie de tecnologías interconectadas, como las energías renovables, los vehículos eléctricos, las fuentes tradicionales de energía y los sistemas de almacenamiento. En este sentido, diferentes metodologías de carga y estrategias han sido exploradas. Por ejemplo, el trabajo de Allard et al. compara el impacto de una estrategia de carga inteligente en la estabilidad de las redes con una gran penetración de renovables, mientras que otros estudios analizan la flexibilidad en la gestión de la carga para optimizar los flujos de energía y la calidad del sistema.

El modelo de optimización descrito en este capítulo se basa en la integración de vehículos eléctricos en las microredes dentro de un marco de optimización. El problema de decisión se centra en la definición de estrategias óptimas de carga para alimentar los vehículos eléctricos, así como la programación de plantas de producción y sistemas de almacenamiento. En este enfoque, la estación de carga (CS) se trata como una "máquina" que debe gestionar diferentes "trabajos" (los vehículos eléctricos), cuyo orden de secuencia es fijo (según el orden de llegada), aunque el patrón de carga y el tiempo de carga deben ser definidos. Esta perspectiva es similar a la de los sistemas de fabricación inteligente, donde se gestionan trabajos que deben ser realizados en tiempos específicos.

El problema de optimización resultante es determinista, no lineal y comprende tanto variables continuas como binarias. Además, se basa en previsiones de demandas de energía y disponibilidad de energía renovable. Un enfoque de control de horizonte móvil ha sido implementado para abordar este problema, recopilando datos en tiempo real para la actualización de las previsiones. La selección de los horizontes de optimización y simulación depende de la información disponible sobre parámetros inciertos, como los estados actuales, las demandas previstas y los precios de la energía. Este enfoque permite una actualización continua de la información, ajustándose a los nuevos datos disponibles en cada momento.

En cuanto al modelo del sistema, este consiste en una zona local que incluye los siguientes elementos: producción de recursos renovables (como turbinas eólicas y paneles fotovoltaicos), generadores de combustión interna, sistemas de almacenamiento eléctrico, una conexión con la red principal, una estación de carga para vehículos eléctricos y cargas eléctricas. Las previsiones de la producción de energía renovable, tales como la irradiación solar y la generación eólica, se calculan a través de modelos meteorológicos o técnicas de aprendizaje automático.

Es importante comprender que la optimización de la carga de los vehículos eléctricos no se trata simplemente de distribuir la energía de manera aleatoria entre los vehículos. Se requiere un enfoque integral que considere la interacción entre las diferentes fuentes de energía, las fluctuaciones en la oferta y la demanda, y las limitaciones técnicas de la infraestructura existente. Además, aunque los modelos de optimización actuales son sofisticados, siempre existe un margen de mejora, especialmente en la forma en que se integran los vehículos eléctricos en las estrategias de gestión de demanda y en su impacto sobre la estabilidad de la red.

¿Cómo optimizar la programación de carga de vehículos eléctricos en una microred?

La programación de carga de vehículos eléctricos (EV) es un desafío crucial dentro del contexto de las microredes, especialmente cuando se consideran factores como la integración de energías renovables y la variabilidad de los costos de la energía. La optimización de la programación tiene como objetivo garantizar que los vehículos se carguen de manera eficiente, cumpliendo con las demandas energéticas y, al mismo tiempo, minimizando los costos y maximizando la utilización de recursos disponibles.

En términos generales, la programación óptima de carga implica decidir sobre el momento y la secuencia en la que los vehículos deben ser cargados, considerando las limitaciones de los recursos, tales como la disponibilidad de la infraestructura de carga y las fuentes de energía disponibles. Esta programación también debe tener en cuenta la integración de recursos externos, como las fuentes de energía renovable, y los costos fluctuantes de la electricidad.

Para la programación de carga de EV en una microred, existen enfoques basados en control predictivo, que utilizan información futura disponible para ajustar la programación de manera dinámica. Sin embargo, lo que distingue al enfoque propuesto en este capítulo es su capacidad para optimizar la programación en función de las condiciones predecibles del sistema y de las fuentes de energía no manipulables, tales como la energía proveniente de fuentes renovables y las demandas externas locales.

El modelo de optimización propuesto se basa en una serie de decisiones relacionadas con el tiempo, y la solución se construye a través de un marco de eventos discretos, donde se analizan las predicciones de la carga, la producción de energía renovable y los precios de compra/venta de energía en momentos específicos. En cada paso de control, se plantea y resuelve el mismo problema de optimización, pero con una actualización de las previsiones de entrada, lo que garantiza que las decisiones se tomen con la información más precisa posible.

Este modelo se aplica a un caso real, el campus de Savona de la Universidad de Génova, que está conectado a la red eléctrica principal y cuenta con diversas fuentes de energía renovable, un sistema de almacenamiento eléctrico, una planta convencional para la generación de energía y una estación de carga para vehículos eléctricos. La programación de carga aquí se realiza en función de la disponibilidad de energía renovable, los precios de la energía, y la demanda local, buscando siempre minimizar el coste total de la carga, sin incumplir los plazos establecidos para la finalización del servicio.

El proceso de programación de la carga sigue una secuencia que se puede dividir en varias etapas. Primero, se recopilan los datos en intervalos de tiempo discretos, tales como las previsiones de producción de energía renovable, las cargas previstas y los precios de compra/venta de energía. Además, se recopila información relacionada con los vehículos eléctricos, como los tiempos de llegada, los plazos de entrega y las solicitudes de energía. A partir de estos datos, se formulan los problemas de optimización necesarios para determinar la mejor forma de cargar los vehículos, gestionando de manera eficiente los recursos disponibles.

En este contexto, los vehículos eléctricos son tratados como un recurso limitado que debe ser asignado a una estación de carga en función de su disponibilidad. Sin embargo, la programación de carga de vehículos eléctricos presenta algunas particularidades. Además de las restricciones tradicionales de programación de recursos, en este caso, se debe considerar la variabilidad de los costos de la energía y la integración de dispositivos de carga dentro de estructuras más complejas, como las microredes que incluyen fuentes de energía renovable intermitentes. Por ello, el enfoque requiere el desarrollo de estrategias específicas y eficaces para abordar este tipo de problemas de programación.

Un aspecto fundamental en la optimización de la carga de vehículos eléctricos es el concepto de "penalización por retraso". Esta penalización tiene como objetivo reducir la insatisfacción de los usuarios, quienes prefieren que la carga de sus vehículos se complete en el tiempo previsto, evitando así cargos adicionales por demoras. Los parámetros de penalización se introducen para reflejar los costos asociados con los retrasos en la carga de los vehículos, de modo que el sistema de optimización busque no solo satisfacer la demanda de energía, sino también cumplir con los plazos de servicio establecidos.

Para cada vehículo eléctrico que requiere servicio de carga, se tienen en cuenta parámetros como el tiempo de llegada (cuando el vehículo está disponible para cargar), la fecha límite (cuando debe finalizar la carga), la cantidad de energía requerida para la carga, y las penalizaciones por retrasos, entre otros. Esta información es esencial para calcular el tiempo exacto de inicio y duración de la carga, de modo que se pueda completar de acuerdo con los requisitos establecidos.

El sistema se compone de varios elementos que influyen en la toma de decisiones. Estos incluyen la energía proveniente de fuentes renovables, la producción de energía desde generadores de combustibles fósiles, la energía comprada o vendida a la red principal, la demanda eléctrica no diferible, y la energía almacenada. En este contexto, el flujo de energía es bidireccional, permitiendo que la energía fluya tanto hacia como desde la microred, lo que añade una capa adicional de complejidad en la programación.

En este modelo, el flujo de energía se considera desde varias fuentes: la estación de carga de vehículos eléctricos (que solo puede cargar un vehículo a la vez), la red principal (que permite la compra o venta de energía), las fuentes renovables (que incluyen tanto energía solar como eólica), y las plantas de generación convencional. El almacenamiento de energía también juega un papel fundamental, ya que permite gestionar los desequilibrios entre la producción y la demanda de energía.

El modelo formaliza las decisiones a tomar con respecto al tiempo y la duración de la carga de cada vehículo. La programación de la carga se realiza con el objetivo de satisfacer completamente las solicitudes de energía de los vehículos, mientras se minimizan los costos y se evitan los retrasos en el servicio, que pueden generar penalizaciones económicas.

Además, al considerar un sistema de microredes, es importante entender que la integración de fuentes de energía renovable, como la solar y la eólica, implica una variabilidad significativa en la oferta energética, lo que hace que la programación de carga de vehículos eléctricos sea un desafío aún mayor. La incertidumbre en la disponibilidad de estas fuentes requiere de una planificación flexible y dinámica, capaz de adaptarse a las condiciones cambiantes del sistema.

Optimización de la Carga de Autobuses Eléctricos en Redes Inteligentes: Un Enfoque de Eventos Discretos

En los últimos años, el análisis y la optimización de la carga de autobuses eléctricos (EB) ha cobrado gran relevancia debido a la creciente penetración de vehículos eléctricos en las flotas urbanas y la necesidad de integrar estos vehículos en una infraestructura energética más eficiente y sostenible. A pesar de las numerosas investigaciones y avances en la tecnología de los autobuses eléctricos, existen aún múltiples desafíos en cuanto a la planificación de su carga, especialmente cuando se tienen en cuenta factores como la capacidad de las baterías, los horarios operativos estrictos y las fluctuaciones de la demanda de energía en la red.

Una de las cuestiones más críticas es la forma en que los autobuses eléctricos deben ser cargados en grandes depósitos. En algunos casos, se requiere que se carguen dentro de un periodo de tiempo específico, lo que puede ejercer una presión considerable sobre la red eléctrica y requiere una gestión detallada para evitar sobrecargas o ineficiencias. En este sentido, varios estudios han propuesto modelos de optimización que buscan reducir la carga simultánea de múltiples vehículos, de manera que la infraestructura de la red no se vea saturada. Por ejemplo, el trabajo presentado en [2] muestra cómo una flota heterogénea de autobuses eléctricos puede ser más eficiente si se optimiza tanto la ruta como el horario de carga.

Además, debido a la naturaleza y tamaño de los autobuses eléctricos, algunos estudios han sugerido la posibilidad de utilizar estos vehículos como recursos en sistemas como el V2G (Vehicle-to-Grid), lo que implica una regulación activa entre los autobuses y la red eléctrica. Este enfoque permite una mayor flexibilidad, dado que los autobuses pueden devolver energía a la red cuando no están en operación. No obstante, la eficiencia de la batería, la salud del sistema de carga, las condiciones del tráfico y el número de pasajeros pueden influir significativamente en el consumo energético y, por ende, en la optimización de la carga.

Para abordar estos desafíos, un modelo propuesto en [3] introduce una estrategia de programación multiobjetivo para la carga y programación de una flota de autobuses eléctricos. Esta estrategia busca minimizar los costos operativos y los impactos ambientales de las emisiones de CO2 asociadas con el proceso de carga. Los resultados muestran que una correcta programación y coordinación en los horarios de carga puede llevar a una optimización tanto en los costos como en las emisiones.

Es importante señalar que los autobuses eléctricos tienen un comportamiento intrínsecamente periódico debido a su programación fija. Esto representa una diferencia clave con respecto a otros enfoques de programación de vehículos eléctricos, como se observa en el trabajo de [5]. La naturaleza repetitiva de las rutas y los horarios de los autobuses hace que el problema de la programación de la carga sea único y más complejo de lo que se ve en los modelos de carga de vehículos eléctricos convencionales.

El modelo matemático que se utiliza para la optimización de la carga de los autobuses eléctricos contempla varios flujos de energía, incluidos aquellos provenientes de la red principal, de una unidad de almacenamiento eléctrico y del propio autobús. A través de un enfoque de eventos discretos, los investigadores calculan los tiempos óptimos de carga, lo que incluye las ventanas de tiempo específicas durante las cuales un autobús debe recibir energía. Este enfoque no solo optimiza los tiempos de carga, sino que también minimiza los costos operativos, como el precio de la energía y las emisiones de CO2.

El sistema propuesto contempla variables como el tiempo de llegada del autobús, el consumo de energía necesario para su carga y las ventanas de tiempo disponibles para dicha carga. La función objetivo de este modelo busca minimizar los costos asociados con el flujo de energía desde la red, así como las emisiones resultantes del consumo de energía. Las decisiones clave incluyen los tiempos de inicio y finalización de la carga, así como el tiempo entre el final de una carga y el inicio de la siguiente.

Al considerar las diferentes fuentes de energía y las restricciones de la red, el modelo también tiene en cuenta la eficiencia de los elementos de almacenamiento eléctrico, que varía dependiendo de si el dispositivo está cargando o descargando. Esta variabilidad es crucial, ya que influye directamente en la cantidad de energía que se puede almacenar o proporcionar a la red en un momento dado, y, por lo tanto, en la optimización global del sistema.

Uno de los aspectos más relevantes de este enfoque es la inclusión de un modelo de optimización robusta para la planificación de estaciones de carga rápida, que toma en cuenta la incertidumbre en el consumo energético de los autobuses eléctricos. La correcta planificación de estas estaciones es fundamental para garantizar que la infraestructura de carga esté disponible de manera eficiente, especialmente en zonas urbanas con alta demanda de transporte público eléctrico.

Es importante entender que la eficiencia de los autobuses eléctricos no solo depende de la carga de sus baterías, sino también de la correcta sincronización con las redes eléctricas inteligentes. La integración de los autobuses en estas redes requiere una coordinación precisa entre los diferentes actores involucrados, desde las autoridades del transporte público hasta los operadores de la red eléctrica. Además, la infraestructura de carga debe ser diseñada y gestionada de manera que minimice los costos y maximice la disponibilidad y fiabilidad de los vehículos eléctricos.

¿Cómo influye el factor de la "comunalidad" en la planificación de estaciones de carga para vehículos eléctricos?

La planificación de estaciones de carga para vehículos eléctricos (EV) se ha vuelto un tema crucial en la transición hacia una movilidad más sostenible. La asignación de tráfico en redes de transporte, teniendo en cuenta tanto vehículos convencionales como eléctricos, se aborda mediante modelos de equilibrio estocástico de usuarios (SUE), los cuales permiten optimizar tanto el flujo de tráfico como la distribución de la demanda energética de manera eficiente. Sin embargo, un aspecto clave en este proceso es la introducción de factores adicionales que afectan la toma de decisiones de los usuarios, como el "factor de la comunalidad".

El factor de la comunalidad hace referencia a la relación o interacción que existe entre las rutas que los usuarios eligen dentro de un sistema de tráfico. En el caso de los vehículos eléctricos, su incorporación a los modelos tradicionales de asignación de tráfico presenta un desafío importante, ya que las decisiones de los conductores no solo dependen de las características de las rutas, sino también de la disponibilidad de estaciones de carga y otros factores contextuales como la duración de la batería, la proximidad de las estaciones y los costos asociados.

A través del análisis de diversas simulaciones y modelos de asignación de tráfico, se observa que la introducción de este factor modifica de manera significativa la distribución de los flujos de tráfico hacia el equilibrio en las redes. Por ejemplo, el uso de un modelo de Logit multinomial permite evaluar la probabilidad de que un conductor de un vehículo eléctrico elija una ruta en función de diferentes factores, como el tiempo de viaje y la ubicación de las estaciones de carga. Los resultados obtenidos indican que este modelo permite una asignación más precisa de los flujos de tráfico y la determinación de las rutas más eficientes.

Es importante destacar que este tipo de modelos no solo se aplican para mejorar la eficiencia en la distribución de los flujos de vehículos eléctricos, sino que también influyen en las decisiones relacionadas con la planificación de nuevas estaciones de carga. El uso de estos factores de comunalidad proporciona información valiosa sobre cómo las rutas compartidas entre vehículos convencionales y eléctricos deben optimizarse para garantizar una distribución adecuada de los recursos y una transición eficiente hacia la infraestructura de carga.

Por otro lado, el impacto de estos factores no se limita solo al ámbito del tráfico. La implementación de estaciones de carga debe ser considerada también desde una perspectiva energética. La interacción entre la demanda de energía en las estaciones de carga y la capacidad de las redes de distribución es un aspecto fundamental que debe tenerse en cuenta en cualquier modelo de planificación. El ajuste adecuado entre la oferta de energía y la demanda de carga es crucial para evitar cuellos de botella en la red eléctrica, lo que podría retrasar la adopción masiva de vehículos eléctricos.

Además de la eficiencia energética, la ubicación estratégica de las estaciones de carga en áreas de alta demanda de tráfico, como centros comerciales y zonas industriales, juega un papel determinante en la efectividad de la infraestructura. Los modelos de planificación que integran estos aspectos permiten no solo mejorar la cobertura geográfica de las estaciones de carga, sino también optimizar la operación de las mismas en función de los patrones de tráfico y los comportamientos de los conductores.

A medida que las tecnologías avanzan y la adopción de vehículos eléctricos crece, es fundamental que los modelos de asignación de tráfico sigan evolucionando para reflejar las necesidades cambiantes del sistema de transporte. Es necesario tener en cuenta la variabilidad de los flujos de tráfico en función de las horas del día, los patrones estacionales y otros factores externos, como las políticas gubernamentales o las tarifas de energía, que pueden influir en la decisión de los conductores al elegir sus rutas.

En conclusión, la planificación de estaciones de carga para vehículos eléctricos no puede considerarse de manera aislada, sino que debe estar integrada en un enfoque más amplio que considere la interacción entre el tráfico, las infraestructuras energéticas y las decisiones de los usuarios. La inclusión de factores como la comunalidad y la adaptación de modelos de equilibrio estocástico de usuarios permite una planificación más eficiente y realista, ayudando a maximizar la eficacia de la infraestructura de carga y a acelerar la transición hacia un transporte más sostenible.

¿Cómo influye la demanda de carga de vehículos eléctricos en la planificación de estaciones de carga?

En el contexto actual de la movilidad eléctrica, la planificación de estaciones de carga para vehículos eléctricos (EVs) se ha convertido en un desafío importante debido a la necesidad de considerar no solo las características del tráfico, sino también la demanda energética y la ubicación de las estaciones. A medida que la adopción de vehículos eléctricos crece, la interacción entre la asignación del tráfico y la demanda de carga se vuelve cada vez más compleja. Este fenómeno se aborda mediante la optimización del equilibrio de usuarios estocásticos (SUE, por sus siglas en inglés), que ha demostrado ser una herramienta eficaz para modelar estos sistemas mixtos de vehículos tradicionales y eléctricos.

La asignación del tráfico bajo condiciones de SUE tiene un impacto directo en la distribución de la demanda de energía, lo que influye en la planificación de las estaciones de carga. Esta relación implica que las decisiones sobre el diseño y la ubicación de las estaciones de carga deben tomar en cuenta tanto el flujo vehicular como los patrones de demanda de recarga, lo que añade una capa de complejidad a la planificación de infraestructuras de recarga. Un enfoque particularmente útil para abordar este problema es el uso de arquitecturas de decisiones bi-nivel, como las que se encuentran en la literatura reciente, las cuales permiten modelar tanto la asignación de tráfico como la ubicación de las estaciones de carga en un solo marco de optimización.

En el ámbito de la planificación de las estaciones de carga, los modelos dinámicos que consideran condiciones de tráfico en tiempo real son esenciales para minimizar los costos asociados con la instalación y el mantenimiento de las estaciones. La simulación de flujos de tráfico en tiempo real permite tener una visión más precisa de la demanda de recarga, optimizando la red de estaciones de carga para satisfacer las necesidades tanto de los vehículos tradicionales como de los eléctricos. Algunos estudios incluso consideran redes de distribución de energía (PDN) junto con las redes de tráfico (TN) para una planificación integral de las estaciones de carga.

El diseño de estaciones de carga se enfrenta a diversas variables de optimización. Además de la ubicación de las estaciones, factores como el tamaño, los costos de instalación y la tarifa energética también deben ser optimizados. En un modelo de optimización bi-nivel, estos parámetros se ajustan según la demanda anticipada y la capacidad del sistema de tráfico, buscando minimizar el costo anual neto de las nuevas estaciones de carga. Los costos están asociados a varios factores, como los costos fijos de instalación, la capacidad del servicio y el costo por servicio brindado, que dependen de la demanda de tráfico en cada ruta.

Para formalizar el problema de optimización, se utilizan variables binarias para decidir si se selecciona una estación de carga en un lugar determinado, y variables continuas para modelar la capacidad de estas estaciones y la demanda de los usuarios. La optimización también debe cumplir ciertas restricciones operativas, como el número máximo de estaciones de carga que se pueden instalar, así como las restricciones de flujo de tráfico en cada enlace de la red.

La distinción entre vehículos tradicionales y vehículos eléctricos es crucial para calcular la demanda de recarga durante un viaje. El flujo de tráfico para cada tipo de vehículo debe ser modelado de manera separada, y se deben establecer relaciones entre las rutas de tráfico y las estaciones de carga disponibles. La demanda de vehículos eléctricos que requieren recarga en ruta está influenciada por la ubicación de las estaciones de carga existentes y las potenciales, lo que genera un conjunto de restricciones que definen el flujo de tráfico en la red. Estos flujos se deben ajustar dinámicamente según las condiciones de tráfico y la disponibilidad de estaciones de carga, garantizando que las rutas seleccionadas para los vehículos eléctricos sean las más eficientes en términos de costo y tiempo de viaje.

Los costos asociados con las rutas se calculan en función de varios factores, como el tiempo de viaje, el costo de la energía y la capacidad de las estaciones de carga. Estos costos son fundamentales para la toma de decisiones sobre la ubicación y la capacidad de las nuevas estaciones de carga, y deben ser minimizados para lograr una planificación eficiente y sostenible de la infraestructura de recarga de vehículos eléctricos.

El modelo de optimización propuesto ofrece una visión holística de la planificación de estaciones de carga, integrando tanto el tráfico como la distribución de energía, y permite la toma de decisiones informadas sobre la instalación y operación de las estaciones de carga en función de la demanda de tráfico y las condiciones de recarga. Esta metodología es fundamental para garantizar una transición exitosa hacia una movilidad más sostenible y eficiente.

Es importante destacar que, además de los aspectos técnicos relacionados con la optimización de la infraestructura de recarga, se deben considerar también los aspectos socioeconómicos, como el acceso equitativo a las estaciones de carga y la viabilidad económica de las soluciones propuestas. La aceptación pública y la disponibilidad de incentivos económicos también juegan un papel crucial en el éxito de la transición hacia los vehículos eléctricos. Además, la evolución de las tecnologías de baterías y la capacidad de carga rápida también influirán en la forma en que se debe planificar la infraestructura de recarga en el futuro cercano.

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