La creciente electrificación de la industria del automóvil está llevando a un amplio desarrollo de la electrónica de potencia vinculada a los vehículos eléctricos. La similitud de prestaciones con un coche de combustión convencional es esencial para los usuarios finales; por ello, la autonomía y el tiempo de carga de los vehículos eléctricos son un tema candente para las partes interesadas y se están realizando muchos esfuerzos de I+D en todo el mundo.
En cuanto a las tecnologías de conexión de las estaciones de carga, actualmente existen diferentes tipos de conectores, siendo los estándares CCS y CHAdeMO los más extendidos para la carga de corriente continua de alta potencia.
Es esencial que los EVSE no sólo alcancen una alta potencia de entrega (que reducirá el tiempo de carga del vehículo), sino que también implementen capacidades bidireccionales con el fin de extraer energía del vehículo eléctrico conectado cuando la infraestructura necesite mitigar los picos de demanda de alta potencia. Esto se conoce comúnmente como V2X (Vehicle-to-X), con particularizaciones como V2G (Vehicle-to-Grid) o V2V (Vehicle-to-Vehicle) entre otras.
Los vehículos eléctricos suelen estar aparcados en el exterior de una fábrica, empresa, aparcamientos comerciales, hogares, etc. durante un periodo de tiempo relativamente largo (entre 2 y 8 horas). Los EVSE bidireccionales con un algoritmo de machine-learning ofrecen la posibilidad de suavizar y subdimensionar la demanda global de la red eléctrica y, por tanto, la infraestructura necesaria, entre otras ventajas.
Epic Power ha desarrollado un Proyecto Piloto, con el apoyo del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico bajo el número de subvención PGE-MOVES-SING-2019-000070. Este proyecto demuestra cómo integrar nuestros convertidores bidireccionales DC/DC aislados (EPC) en un EVSE de 20 kW que es capaz de cargar y/o descargar dos vehículos al mismo tiempo (CCS y CHAdeMO uno cada uno). Para ello, se ha creado una pequeña microrred de CC con una cadena fotovoltaica que suministra hasta 4,6 kWp en un día soleado. Los paneles fotovoltaicos se conectan a la red de CC mediante otro convertidor EPC con capacidad MPPT.
En este proyecto se han implementado algunos algoritmos de machine-learning (en particular LSTM, redes de memoria a corto plazo) que toman decisiones en función de las siguientes predicciones:
- Demanda de energía de las instalaciones de la fábrica.
- Generación de energía solar fotovoltaica.
- Tiempo y duración de la conexión del vehículo eléctrico.
Puedes leer la Nota de Aplicación completa aquí: «Nota de Aplicación: Bidirectional EVSE (Electric Vehicle Supply Equipment)»
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