PLATAFORMA DE
ELECTROMOVILIDAD

Para ilustrar la magnitud de la demanda de energía asociada a transporte, se pueden citar los casos de Irlanda (SEAI, 2016) y USA (EIA, 2016). En Irlanda, el 2015 el transporte representó el 35% del total de energía primaria (TPER, por sus siglas en inglés) y el 42% del consumo total de energía final (TFC, por sus siglas en inglés), siendo el principal sector consumidor de energía. Del total de energía final utilizada en transporte, el 43% es debido a autos particulares. En USA, el 2016 el transporte correspondió al 29% del TPER (NationalGrid, 2017). Para poner estas cifras en contexto, se puede comparar con el TPER del sector eléctrico en estos países, 39% en USA (EIA, 2016) y 32% en Irlanda (SEAI, 2016). Es decir, el suplir la demanda de todos los vehículos particulares por energía eléctrica, implica un crecimiento sustantivo de la demanda eléctrica. Más aún, es previsible que esta demanda produzca peaks diarios importantes que cambian el perfil actual.

Esto ya es reconocido como un desafío importante por la National Grid, operador de sistema de transmisión eléctrico en UK (NationalGrid, 2017). Es deseable que este incremento en la demanda sea suplido por energías renovables no contaminantes, lo que a su vez agrega variabilidad a la generación.

Por otra parte, también es cierto que estas cargas, los vehículos eléctricos a batería (BEV, por sus siglas en inglés) cuentan con almacenamiento interno que hace posible desplazarlas para acomodar mejor los peaks de generación variable de fuentes de energía renovable no convencionales (ERNC). Esto, potencialmente, permite aplanar la demanda e incluso maximizar el aprovechamiento de la potencia variable generada por fuentes ERNC. Dicho de otra forma, la solución a los desafíos de alimentar el parque futuro de BEV, si bien son complejos, podrían contribuir al aprovechamiento óptimo de las fuentes de energía renovables, si son bien abordados.

La matriz de generación de electricidad es cada vez más renovable, es decir, incorpora cada vez más, como recursos energéticos primarios, el sol y el viento (Energia2.0, 2017). En escenarios futuros, de alta penetración de vehículos eléctricos en el sistema eléctrico, la energía eléctrica que los alimenta será proporcionada por estas energías renovables. Si la carga de vehículos eléctricos se realiza a plena potencia justo al atardecer, cuando los paneles solares están reduciendo su potencia, o en momentos donde la velocidad del viento en los parques eólicos disminuye, la carga neta que el resto del parque generador (recursos convencionales) tendría que abastecer sería muy elevada. Esto obligaría a instalar más generación, aumentar la capacidad de transmisión, adecuar las redes de distribución y considerar nuevos servicios complementarios para el sistema eléctrico (Liansheng Liu, 2015).

Para lograr el máximo aprovechamiento de la generación renovable, tanto centralizada como distribuida, es necesario estudiar y comprender las variaciones de la generación y los hábitos de consumo de energía para transporte en el contexto local. Este último aspecto, el comportamiento de los consumidores, es susceptible de ser modificado (IEADSM, 2016). En este contexto, es muy probable que las experiencias extranjeras no sean directamente aplicables a la realidad chilena, debido a las particularidades de nuestra red. Por ejemplo, en muchos países, la tarifa eléctrica de noche es más baja para aprovechar los excesos de potencia base en horas de menor consumo.

En Chile, los clientes regulados domiciliarios tienen, en su mayoría, una tarifa plana por consumo de electricidad (algunos tienen la tarifa THR), lo que, a la gran mayoría, no le ofrece ningún tipo de incentivo para modificar los patrones de consumo, por lo cual, se debería considerar la utilización de tarifas TOU (Time-of-Use). Esto se presta muy bien para la carga lenta (nocturna) de los vehículos eléctricos en casa. Con el incremento de la generación fotovoltaica en Chile, y dado su aún mayor potencial, es probable que las sobreofertas se produzcan de día y que, por el contrario, el consumo nocturno adicional, producto de carga domiciliaria de vehículos eléctricos, deba ser abastecido con generación convencional, con la consiguiente generación de CO2. Como la energía solar fotovoltaica tiene su máximo de generación cercano al mediodía, es más compatible con la carga durante el día. Esto puede ser factible si se dispone masivamente de cargadores estándar (carga más rápida) de acceso público durante el día, en los lugares de trabajo o en estacionamientos públicos, provistos con los apropiados medios de pago (más aún si se cuenta con tarifas diferenciadas). Así podría lograrse un mejor aprovechamiento del recurso fotovoltaico. Esto también ayudaría a los conductores, con la llamada range anxiety, entre otros beneficios (NREL). Este ejemplo ilustra la necesidad de investigación y estudio local que apoye la formulación de políticas públicas y el diseño de incentivos para la creación de una infraestructura adecuada, y para el fomento del consumo racional, que sean favorables a la penetración de mayor proporción de energía renovable al sistema.

Adicionalmente, existe una brecha de información asociada al entendimiento de las tarifas y el impacto que tendría cargar un vehículo eléctrico, por lo cual, los dueños de los vehículos eléctricos deben recibir la información adecuada respecto a cuánto les puede costar distintas formas de realizar la carga

Finalmente, el potencial de las tecnologías de información y comunicaciones, aplicadas a la gestión de la red eléctrica (Smart Grids) para lograr este objetivo, es enorme. Comunicación entre vehículos, cargadores y red eléctrica permitirán desplazar/postergar cargas o ajustar las corrientes de carga (carga más o menos rápida), dependiendo de la disponibilidad de potencia en el sistema, aprovechando sobreofertas de potencia de fuentes renovables (fotovoltaica y eólica) o evitando consumir en momentos en que el costo económico u ambiental es demasiado alto. Este concepto, conocido como Demand Side Management (DSM), es la modificación de la demanda de energía por parte de los consumidores, por ejemplo, como respuesta a incentivos económicos. DSM tiene la capacidad de aportar a la regulación del propio sistema, permitiendo mayores niveles de penetración de energías renovables no convencionales (Finn, Fitzpatrick, & Connolly, 2012). La gestión óptima de DSM, sin embargo, requiere de la predicción de disponibilidad de recursos energéticos a corto plazo, de una infraestructura eléctrica inteligente y de la solución de problemas de optimización que, a juzgar por la cantidad de literatura científica al respecto, aún no cuentan con soluciones maduras.