La integración de vehículos eléctricos en el sistema eléctrico introduce nuevos patrones de consumo que requieren una gestión más precisa de la demanda, especialmente en horarios de alta carga. La identificación de estos patrones a partir de datos agregados permite caracterizar el comportamiento de los usuarios y detectar la contribución específica de la carga de vehículos eléctricos en la red. A partir de una base de 20.241 clientes, se identificaron 419 usuarios con vehículos eléctricos, equivalentes al 2% del total, lo que evidencia la necesidad de herramientas analíticas capaces de detectar este tipo de consumo dentro de perfiles energéticos generales.

El proceso de análisis permitió refinar progresivamente la segmentación, identificando 233 usuarios que realizaban carga en horarios pico, lo que representa un riesgo potencial para la operación del sistema. Posteriormente, se focalizó la intervención en un grupo de 103 usuarios con alto impacto, responsables del 63% del potencial total de desplazamiento de carga. Este nivel de concentración demuestra que una proporción reducida de usuarios puede generar efectos significativos en la demanda, lo que refuerza la importancia de estrategias de segmentación avanzada en la gestión de la red. La implementación de programas de carga gestionada basados en telemetría permitió intervenir de manera directa sobre estos usuarios, optimizando los horarios de carga y reduciendo la presión sobre el sistema en momentos críticos. Los resultados obtenidos evidencian un desempeño superior frente a los valores típicos del sector, alcanzando niveles cercanos a 1 kW por vehículo en más de 20 eventos de gestión, mientras que los programas convencionales suelen registrar valores entre 0,2 y 0,3 kW por vehículo. Adicionalmente, el desempeño observado fue tres veces superior al promedio de la población analizada, lo que confirma la efectividad del enfoque basado en segmentación y focalización.

El uso de inteligencia artificial para la desagregación de carga permitió identificar de manera precisa los perfiles de consumo asociados a vehículos eléctricos, sin requerir infraestructura adicional de medición. Esta capacidad facilita la escalabilidad de las soluciones, permitiendo su implementación en sistemas con alta penetración de medidores inteligentes. La visibilidad sobre el comportamiento de la demanda permite anticipar eventos críticos y diseñar estrategias de gestión más eficientes, alineadas con la operación del sistema eléctrico. La gestión inteligente de la carga de vehículos eléctricos permite transformar un desafío operativo en una oportunidad para mejorar la flexibilidad del sistema. La capacidad de desplazar carga en horarios específicos contribuye a reducir picos de demanda, optimizar el uso de la infraestructura existente y mejorar la estabilidad de la red. La incorporación de herramientas digitales en la operación del sistema eléctrico permite avanzar hacia modelos más adaptativos, donde la demanda se convierte en un recurso gestionable que contribuye a la eficiencia y sostenibilidad del sistema energético.

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