¿Puede un sistema de gestión de la energía permitir un caso de uso V2G realmente realista?
El sistema energético de una vivienda o edificio moderno ya no es sencillo. Los sistemas fotovoltaicos, las baterías domésticas, los cargadores de vehículos eléctricos, las bombas de calor y las tarifas eléctricas dinámicas interactúan entre sí, a menudo de forma contradictoria. Cada dispositivo tiene sus propias limitaciones, prioridades e impacto en el confort, el coste y la estabilidad de la red.
Coordinar todo esto con eficacia, en tiempo real, requiere algo más que programas estáticos o automatización basada en reglas. Requiere inteligencia capaz de adaptarse continuamente a las condiciones cambiantes.
Por qué la optimización es más difícil de lo que parece
Incluso sin vehículos eléctricos, lograr un rendimiento energético óptimo ya es una tarea compleja. Un sistema que pretenda minimizar los costes y maximizar el autoconsumo debe anticiparse constantemente:
¿Cómo será hoy el consumo básico?
¿Cuándo alcanzará la producción solar su punto álgido?
¿Cómo evolucionan los precios de la electricidad a lo largo del día?
¿Es mejor cargar ahora, más tarde o no hacerlo?
Estas decisiones no pueden tomarse una vez al día. Deben revisarse continuamente a medida que cambian las previsiones, las pautas de consumo y las señales del mercado.
Aquí es donde Sistema de gestión de la energía (EMS) basado en IA de Reduxi entra en juego. Al combinar mediciones en tiempo real con modelos predictivos, el sistema evalúa continuamente las opciones y adapta los flujos de energía a lo largo del día, sin necesidad de que el usuario intervenga constantemente.
El V2G ya es técnicamente posible, pero no trivial
Vehicle-to-Grid (V2G) añade una dimensión completamente nueva.
A diferencia de las baterías estacionarias, un vehículo eléctrico es móvil. No siempre está conectado. Su disponibilidad varía. Su estado de carga cambia fuera del edificio. Y su función principal -la movilidad- debe respetarse siempre.
Desde el punto de vista del control, esto plantea cuestiones adicionales:
¿Cuándo se enchufará el vehículo?
¿Cuánto tiempo permanecerá conectado?
¿Cuánta energía se puede descargar sin comprometer el siguiente viaje?
¿Puede el VE utilizarse de forma fiable para reducir picos de consumo, optimizar el autoconsumo o apoyar a la red?
Reduxi EMS: El control V2G ya es compatible
Es importante, Reduxi EMS ya admite el control directo de cargadores y vehículos con capacidad V2G.
Hoy, Reduxi puede:
comunicarse con Cargadores V2G como el Ambibox,
cargar y descargar la batería del vehículo según sea necesario,
integrar el VE como recurso energético activo junto a la fotovoltaica y las baterías estacionarias,
y optimizar la carga y descarga en función de las condiciones del sistema en tiempo real.
En esta configuración, el VE se trata como otro activo de almacenamiento controlable -con sus propias restricciones y prioridades- totalmente integrado en la lógica general de optimización energética.
El verdadero reto: Disponibilidad y comportamiento
Aunque la carga bidireccional es técnicamente factible, el verdadero reto para un caso de uso V2G realista está en otra parte: predecir la disponibilidad.
Siempre hay una batería estacionaria.
Un coche no lo es.
Esto plantea la cuestión central:
¿Cómo puede un SGA tomar decisiones inteligentes sin preguntar constantemente al usuario cuándo llegará el coche a casa y cuánta energía necesita?
Aprender en lugar de preguntar
Aquí es donde IA conductual se convierte en esencial.
El EMS de Reduxi ya aprende de los patrones de uso del mundo real: cómo se consume la energía, cuándo se utilizan normalmente los dispositivos y cómo evoluciona el comportamiento con el tiempo. Esto permite al sistema adaptarse automáticamente, sin depender de suposiciones fijas o entradas manuales.
[Inferencia]
Aplicados a la V2G, los mismos mecanismos de aprendizaje pueden utilizarse para anticipar la disponibilidad de los vehículos y las necesidades típicas de estado de carga basándose en el comportamiento histórico -como las horas de llegada, los hábitos de carga y los patrones de conducción- y priorizando siempre los requisitos de movilidad.
De este modo, el VE pasa de ser un elemento imprevisible a un recurso de flexibilidad contextual, utilizado sólo cuando las condiciones lo permiten y se respetan las necesidades del usuario.
Del control estático a la inteligencia adaptativa
Un caso de uso V2G realmente práctico no puede basarse en horarios estáticos o reglas simples. Requiere un EMS que pueda:
aprender continuamente,
actualizar las previsiones en tiempo real,
reaccionar instantáneamente a las condiciones cambiantes,
y equilibrar confort, movilidad, optimización de costes e impacto en la red.
No se trata de controlar dispositivos individuales de forma aislada. Se trata de orquestar todo el sistema energético de forma inteligente.
Siempre aprendiendo. Siempre optimizando. Preparados para V2G.
V2G no es sólo una característica de hardware: es un reto a nivel de sistema.
Gracias a la compatibilidad existente con cargadores y vehículos compatibles con V2G, combinada con el aprendizaje basado en IA y la optimización en tiempo real, el EMS de Reduxi proporciona la base necesaria para hacer que V2G técnicamente viable hoy en día y un mañana realista desde el punto de vista operativo.
Siempre aprendiendo. Siempre optimizando. Preparados para V2G.
V2G no es sólo una característica de hardware: es un reto a nivel de sistema.
Gracias a la compatibilidad existente con cargadores y vehículos compatibles con V2G, combinada con el aprendizaje basado en IA y la optimización en tiempo real, el EMS de Reduxi proporciona la base necesaria para hacer que V2G técnicamente viable hoy en día y un mañana realista desde el punto de vista operativo.
