Quantifying Realizable Flexibility Limits in Fast and Ultra-Fast EV Charging Using Real-World Data

Resumen Técnico: Cuantificación de los Límites de Flexibilidad Realizable en la Carga de VE Rápida y Ultra-Rápida mediante Datos del Mundo Real

1. Planteamiento del Problema

La rápida electrificación del transporte ha posicionado a los Vehículos Eléctricos (VE) como recursos de energía distribuida críticos capaces de apoyar la estabilidad de la red, la integración de energías renovables y la mitigación de la congestión. Sin embargo, la literatura existente suele modelar la flexibilidad de los VE como un recurso de potencia libremente despachable, basándose en supuestos simplificados como la carga de potencia constante o desplazamientos temporales arbitrarios. Estos modelos no tienen en cuenta las restricciones físicas intrínsecas de la carga de CC rápida y ultra-rápida, donde la trayectoria de carga está estrictamente gobernada por el Sistema de Gestión de la Batería (BMS) del vehículo, la química de la batería y los límites de protección.

El problema central abordado es la falta de un marco realista para cuantificar la flexibilidad físicamente alcanzable de las sesiones de carga rápida y ultra-rápida. Los enfoques actuales pasan por alto la naturaleza no lineal y dependiente del estado de la relación Potencia–Estado de Carga (SoC) y el papel crítico de la disponibilidad de tiempo de inactividad. En consecuencia, los operadores del sistema y los agregadores pueden sobreestimar la controlabilidad de las flotas de VE, lo que conduce a una programación infactible y a una potencial degradación de la batería.

2. Metodología

El artículo propone un marco basado en datos y consciente de la trayectoria para cuantificar la flexibilidad de los VE como un proceso limitado por la energía y restringido en el tiempo. La metodología se construye sobre los siguientes pilares:

• Conjunto de Datos del Mundo Real: El estudio utiliza 252 sesiones de carga de CC reales de Fastned, que cubren 52 marcas de VE y 141 comportamientos distintos de Potencia–SoC. Estos perfiles abarcan capacidades de batería desde 18.7 kWh hasta 111.2 kWh y potencias de carga máxima desde 35 kW hasta 403 kW.
• Reconstrucción de Perfiles: Para garantizar la coherencia, los datos de telemetría incompletos se reconstruyen en trayectorias completas de SoC del 1 al 100%. Se aplica una extrapolación lineal en los límites con un suelo de potencia mínimo para preservar las tendencias sin realizar supuestos artificiales.
• Modelado de Descarga Sintética: Dada la escasez de datos reales de Vehículo-a-Red (V2G), se generan perfiles de descarga sintéticos. Estos se derivan de las curvas de carga medidas utilizando un modelo de batería limitado por voltaje. El método emplea un mapeo de espejo alrededor de un SoC central (50%), escalado de amplitud, un recorte suave de potencia máxima (percentil 90) y limitación de la tasa de rampa para crear envolventes de descarga físicamente plausibles y conservadoras.
• Formulación de la Flexibilidad:
  • Flexibilidad Unidireccional: Definida como la máxima energía de carga desplazable dentro de una ventana de tiempo específica ($\Delta t$) manteniendo el SoC objetivo final. Un análisis de ventana deslizante identifica los límites superior e inferior de la energía que puede redistribuirse temporalmente.
  • Flexibilidad Bidireccional: Definida como la máxima energía de descarga extraíble seguida de una recarga al SoC objetivo. Esto está limitado por:
    1. Viabilidad Temporal: La descarga y la recarga subsiguiente deben caber dentro del tiempo de inactividad disponible.
    2. Protección de la Batería: Las restricciones incluyen un límite de SoC mínimo ($SoC_{prot}$) y una profundidad de descarga máxima ($\Delta SoC_{max} = 60\%$) por sesión para evitar la degradación excesiva.
• Agregación a Nivel de Flota: El marco agrega los resultados de VE individuales para generar límites de flexibilidad, mapas de viabilidad e indicadores estadísticos a nivel de flota (por ejemplo, tasas de viabilidad, flexibilidad normalizada).

3. Principales Contribuciones

El artículo realiza cuatro contribuciones principales al estado del arte:

1. Conjunto de Datos Integral Consciente del BMS: La creación de un conjunto de datos unificado de 141 trayectorias de Potencia–SoC distintas derivadas de 252 sesiones de carga rápida/ultra-rápida reales, categorizadas en tres grupos según su capacidad de carga (Carga Rápida Estándar, Carga Rápida de Alta Potencia y Ultra-Rápida).
2. Evaluación Sistemática del Rendimiento: Un análisis sistemático del rendimiento de carga a través de diversas clasificaciones de cargadores (7–480 kW), cuantificando los rendimientos decrecientes de la mayor potencia del cargador debido a la saturación del BMS, particularmente en el rango de SoC del 80–100%.
3. Métricas de Flexibilidad Intra-Sesión Basadas en Datos: La introducción de métricas de ventana deslizante para estimar la energía desplazable y la flexibilidad de SoC normalizada, proporcionando una evaluación empírica del potencial de flexibilidad sin depender de supuestos arbitrarios de control de potencia.
4. Marco de Flexibilidad Bidireccional Acotado: Un método novedoso para estimar los límites de la flexibilidad bidireccional utilizando únicamente datos de carga. Al combinar envolventes de descarga simétricas escaladas con métricas de ventana, el estudio proporciona límites realistas para la energía extraíble bajo restricciones de tiempo de inactividad y protección de la batería.

4. Resultados Clave

• Dinámicas de Carga: El tiempo de carga en el rango de SoC del 20%–80% cae más de un 60% en comparación con el ciclo completo, y la potencia media aumenta hasta un 40%. Sin embargo, la carga más allá del 80% de SoC ofrece ganancias limitadas en velocidad debido al recorte de potencia impuesto por el BMS.
• Flexibilidad Unidireccional: La flexibilidad no es una reserva de potencia fija, sino una capacidad limitada por la energía. Las ventanas de inactividad cortas (5–10 minutos) permiten variaciones de unos pocos puntos porcentuales del SoC, mientras que las ventanas de 20 minutos o más expanden significamente el rango factible de desplazamiento de energía.
• Flexibilidad Bidireccional: La máxima energía de descarga extraíble depende altamente del momento de activación y del tiempo de inactividad disponible. El estudio encuentra que la energía extraíble puede exceder el doble de su valor dependiendo de cuándo se inicie la maniobra de flexibilidad.
• Restricciones: Las restricciones de protección de la batería (específicamente el límite de profundidad de descarga del 60%) y el tiempo de inactividad son los factores limitantes dominantes. Para tiempos de inactividad cortos, la viabilidad está limitada por el tiempo; para tiempos de inactividad más largos, está limitada por la batería.
• Heterogeneidad de la Flota: Existe una variabilidad significativa a través de la flota. Algunos vehículos de carga ultra-rápida exhiben un potencial bidireccional limitado incluso con tiempos de inactividad prolongados, mientras que otros pueden extraer sustancialmente más energía, lo que resalta la necesidad de la agregación a nivel de flota.

5. Significado y Reivindicaciones

El artículo sostiene que la flexibilidad de los VE en contextos de carga rápida y ultra-rápida no debe interpretarse como un recurso de potencia controlable, sino como una capacidad de energía acotada, dependiente del estado y acoplada al tiempo.

• Realidad Operativa: El estudio afirma que la flexibilidad físicamente alcanzable está determinada conjuntamente por las características de Potencia–SoC específicas del VE, el tiempo de conexión disponible más allá de la duración obligatoria de carga y los límites de protección de la batería.
• Límites Accionables: El marco propuesto proporciona límites inferiores y superiores (LB/UB) accionables para la flexibilidad. Estos límites definen la región factible para cualquier trayectoria de carga o descarga admisible, ofreciendo a los operadores del sistema y agregadores límites realistas para la programación, el corte de picos y los servicios de flexibilidad de corta duración.
• Implicación Estratégica: Los hallazgos sugieren que las estrategias para extraer valor de la flexibilidad de los VE deben priorizar la gestión de la conexión (por ejemplo, gestionar el tiempo de inactividad) sobre el simple aumento de las clasificaciones de potencia de los cargadores. Además, los servicios de energía dirigidos a VE de carga rápida deben diseñarse alrededor de la ventana de SoC intermedia (20–80%), donde los niveles de potencia son altos y las limitaciones del BMS son menos restrictivas.
• Cambio Metodológico: Al cambiar la perspectiva de "potencia controlable" a "límites de energía realizables", el marco ofrece una base físicamente consistente para la integración de los VE en estudios a nivel de sistema, evitando los errores de sobreestimación de la capacidad de despacho inherentes a los modelos simplificados.

El artículo concluye que, si bien el marco permite la cuantificación práctica de la flexibilidad sin mediciones directas de V2G, se requiere trabajo futuro para traducir estos límites en herramientas operativas en tiempo real y para extender el análisis a aplicaciones de electrificación de carga pesada y portuaria.