Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado una herramienta que permite conocer en qué punto de las ciudades son necesarias -y lo serán en un futuro- estaciones de recarga de vehículos eléctricos basándose en técnicas de inteligencia artificial.
En su desarrollo, denominado Movindeci, participan también tres empresas, dos españolas (Global Energy Trading y Gecival) y una peruana (Green Energy). El primer prototipo de la herramienta se desarrolló en la ciudad de Valencia, y ahora, se trabaja en una segunda versión de la herramienta para Lima (Perú), pudiéndose aplicar a cualquier lugar del mundo. En concreto, Movindeci permite analizar el estado general del transporte y la movilidad en la ciudad para poder tomar decisiones estratégicas en dichos ámbitos. Como explica Vicente Julián, investigador del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV, «nuestro objetivo es proporcionar un sistema inteligente que facilite la planificación de la localización de estas infraestructuras de recarga, tanto a corto como a medio y largo plazo». «Movindeci», añade, «es una herramienta de gran utilidad para, en función de la evolución del transporte, el número de vehículos eléctricos, y la población y la movilidad en la ciudad, situar de manera óptima los puntos de recarga, añadiendo nuevas estaciones o suprimiendo las que no sean eficientes». En la actualidad, en España hay unos 1.700 puntos de recarga públicos para unos 35.000 vehículos eléctricos, y se prevé que será necesario disponer de una red de unos 80.000 en 2030 para la recarga de los aproximadamente 4 millones previstos. Por su parte, el Plan del Vehículo Eléctrico y Despliegue de la infraestructura de Recarga de la Comunidad Valenciana estima que, en 2030, el 25% de los nuevos vehículos sean eléctricos, haciendo necesaria la instalación de unos 2.500 puntos de recarga públicos. La herramienta, desarrollada por la UPV, ayudará a planificar en el tiempo tanto la ubicación de esos puntos en España como los que se prevea instalar en cualquier ciudad del mundo. Además, Movindeci ayudará también a las empresas eléctricas en su planificación y desarrollo de red, y a garantizar el suministro de electricidad a las infraestructuras de carga de baterías de los vehículos eléctricos en las ciudades, así como a optimizar la inversión en infraestructuras y puntos de recarga y contribuir adicionalmente a la participación de la demanda en la eficiencia del sistema eléctrico, «lo que redunda en una mayor sostenibilidad», añade Javier Palanca, investigador también del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV. La herramienta cuenta con un algoritmo de inteligencia artificial que de manera totalmente automática evalúa posibles localizaciones de las estaciones de recarga y establece cual es la más aconsejable en función de una serie de criterios que podrán ser impuestos por el usuario. Entre estos criterios, se encuentra la densidad de la zona, la movilidad urbana, la estimación del tiempo que los vehículos pasan en un determinado punto, las principales actividades económicas de la zona o el coste desde el punto de vista eléctrico que tendría llevar la energía necesaria desde una subestación al punto de recarga. Junto a todo ello, entra en juego también otro parámetro: la actividad en redes sociales de cada punto de la ciudad. «Dicha actividad», explica Palanca, «nos da una idea aproximada de en qué términos se desplazan las personas por la ciudad, permitiendo sacar el máximo partido a la huella digital de los usuarios en internet, es decir, utilizando dicha información para conocer mejor sus hábitos de conducta, desde la perspectiva del transporte y la movilidad».
