En el debate sobre movilidad eléctrica urbana, más si cabe cuando tenemos un vehículo eléctrico, solemos fijarnos en lo visible: cuántos puntos de recarga hay instalados, dónde se ubican, qué potencias ofrecen o cuántos vehículos eléctricos circulan ya por las calles de nuestra ciudad. Sin embargo, una parte decisiva del éxito de esta transición en la que estamos inmersos depende de algo mucho menos evidente: la capacidad de las ciudades para prever la demanda de recarga.
Electrificar la movilidad implica, en esencia, gestionar energía casi en tiempo real. Cada decisión de recarga (dónde conectar el vehículo, durante cuánto tiempo y a qué potencia) se traduce directamente en una demanda específica sobre la red eléctrica. Por eso, el verdadero reto no es solo cuántos puntos de recarga instalamos, sino si somos capaces de anticipar cuándo y dónde se va a necesitar esa energía, y si la infraestructura urbana está preparada para responder a esa demanda.
Desequilibrios en el consumo energético
En los últimos años se ha hecho un esfuerzo importante por desplegar puntos de recarga, tanto en espacios públicos como privados. Sin embargo, cuando esa planificación se basa en criterios relativamente estáticos como son la densidad de población, tipo de vía, cercanía a equipamientos o áreas comerciales, aparecen ciertos desequilibrios: estaciones con niveles de utilización muy bajos en algunas zonas de la ciudad, saturación en otras y episodios de recarga simultánea que generan tensiones puntuales en la red de distribución.
Este fenómeno refleja una limitación importante: conocemos cada vez mejor el mapa de la infraestructura instalada, pero todavía entendemos de forma incompleta el mapa real de la demanda de recarga.
Anticipar esa demanda exige combinar varias capas de información: patrones de movilidad, hábitos de uso del vehículo, contexto energético y, por supuesto, características del entorno urbano. Aquí la inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos están empezando a jugar un papel relevante.
A partir de los historiales de uso de las estaciones, de la información de la red y de los datos que describen la ciudad, es posible construir modelos que estimen cuánta energía se necesitará para recargar en cada zona y franja horaria, y cómo podrían cambiar esos patrones si se introducen nuevas restricciones, servicios o infraestructuras.
Planificar y operar
Desde el ITE estamos trabajando en este tipo de modelos aplicados a la movilidad urbana sostenible, bajo el proyecto MUSol -financiado por el IVACE+i-, con el objetivo de ofrecer a administraciones y empresas las herramientas que les permitan pasar de un enfoque reactivo basado en instalar y observar a un enfoque proactivo basado en planificar y operar.
Los primeros resultados que estamos obteniendo muestran que, incluso con datos parciales, ya se pueden identificar tendencias útiles: áreas donde la demanda crecerá previsiblemente a corto plazo, horarios especialmente críticos o ubicaciones en las que la potencia disponible será insuficiente si no se actúa con antelación.
Contar con estas capacidades predictivas es una necesidad práctica. Permite planificar nuevas ubicaciones con más criterio, dimensionar adecuadamente la potencia en cada punto y anticipar en qué momentos del día es más probable que se produzcan picos de ocupación.
Sobre esa base se pueden diseñar estrategias de gestión de la demanda, desde la modulación de potencia hasta señales de precio o sistemas de reserva que reduzcan la sensación de saturación y mejoren la experiencia del usuario. Además, facilita coordinar la recarga con la disponibilidad de generación renovable y detectar con antelación dónde será necesario reforzar la red o incorporar soluciones de gestión energética más avanzadas.
Analizar e integrar los datos
El siguiente paso consiste en integrar estas herramientas en los procesos reales de toma de decisiones. No basta con disponer de buenos modelos. Es fundamental traducir sus resultados en indicadores claros, mapas y escenarios comprensibles para quienes deben decidir dónde invertir, cómo operar la infraestructura o qué actuaciones priorizar.
Igualmente importante es integrarlos en las plataformas de datos urbanos, de modo que la movilidad eléctrica deje de gestionarse de forma aislada y pueda coordinarse con información sobre tráfico, transporte público o planificación urbana.
Si avanzamos en esa dirección, los beneficios serán compartidos. Las ciudades podrán alinear mejor sus políticas de movilidad y energía con los objetivos de clima y calidad del aire. Los operadores optimizarán el uso de sus infraestructuras y reducirán riesgos. Las empresas dispondrán de entornos de recarga más fiables para sus flotas. Y, sobre todo, los usuarios encontrarán una red de recarga más predecible y accesible, reduciendo una de las principales barreras a la adopción del vehículo eléctrico.
El despliegue de puntos de recarga ha sido solo el primer paso. El verdadero desafío, todavía poco visible, es entender y anticipar cómo se comportará la demanda de recarga en nuestras ciudades. No se trata únicamente de instalar infraestructura, sino de ser capaces de prever cuándo, dónde y con qué intensidad se necesitará la energía.
Para lograrlo, es necesario mirar más allá del propio punto de recarga y empezar a integrar datos de movilidad, energía y comportamiento de los usuarios. Apoyarse en modelos analíticos y predictivos permitirá pasar de una gestión reactiva a una planificación realmente inteligente de la infraestructura. Solo así la movilidad eléctrica urbana podrá desarrollarse de forma equilibrada: con redes de recarga mejor utilizadas, sistemas energéticos más estables y ciudades que avancen de manera más ordenada hacia un modelo de movilidad más limpio, eficiente y sostenible.