INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
INNOVARE
Revista de Ciencia y Tecnología
Disponible en CAMJOL - Sitio web: www.unitec.edu/innovare/
1
Autor corresponsal: ozzydamedo@gmail.com, Universidad Nacional Autónoma de Honduras, Tegucigalpa, Honduras
Disponible en: http://dx.doi.org/10.5377/innovare.v12i2.16603
© 2023 Autores. Este es un artículo de acceso abierto publicado por UNITEC bajo la licencia https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Artículo Original
Evaluando el impacto de la conexión de vehículos eléctricos en una red
de baja tensión de Honduras
Assessing the impact of electric vehicles´ connection to a low-voltage network of Honduras
Kirvi Rodríguez
a
,
Emilio Briceño
a
, Humberto Amador
a
, Ozy D. Melgar-Domínguez
a,b,1
a
Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional Autónoma de Honduras, UNAH,
Tegucigalpa, Honduras
b
Dirección de Planificación de Expansión del Sistema, Operador del Sistema Eléctrico - Centro Nacional del Despacho,
CND, Tegucigalpa, Honduras
Historia del artículo:
Recibido: 8 marzo 2023
Revisado: 7 mayo 2023
Aceptado: 6 agosto 2023
Publicado: 30 agosto 2023
Palabras clave
Electricidad
Recursos renovables
Vehículo automotor
Keywords
Electricity
Motor vehicles
Renewable resources
RESUMEN. Introducción. La tendencia mundial apunta al uso de vehículos eléctricos (VEs) y conlleva a la necesidad
de realizar estudios para estimar la capacidad de las redes de distribución al incorporar estas nuevas cargas. El objetivo
de este trabajo fue analizar el posible impacto de la conexión de VEs a una red de distribución de baja tensión en
Honduras. Métodos. Se obtuvo información de consumos energéticos de los abonados y características de las líneas
de distribución entre otros, utilizando datos de una red de baja tensión. Con la representación de una red de distribución
de baja tensión, se analizó el posible crecimiento tanto en el consumo energético como en los picos de potencia debido
a la conexión de VEs, estimando el incremento de la demanda con respecto a la capacidad instalada de la red. Se
capturaron diferentes patrones de conducción, los cuales definieron la energía requerida para ser cargados y el horario
de conexión y desconexión. Dicho impacto fue evaluado mediante un análisis de flujo de potencia cuando se alcanzaron
picos de consumo. Resultados. Basado en los resultados obtenidos en la simulación, se observó que cuando se alcanzó
una penetración de VEs de 50%, límites técnicos, como ser límites mínimos de tensión, podrían verse negativamente
impactados. Conclusión. A medida la integración de VEs incremente en la red de distribución será necesario
repotenciar la red eléctrica para suplir las nuevas necesidades de la demanda.
ABSTRACT. Introduction. The world trend points to the use of electric vehicles (EVs), and this leads to the need to
carry out studies to estimate the capacity of the distribution networks when incorporating these new loads. The aim of
this work was to analyze the possible impact of connecting EVs to a low-voltage distribution network in Honduras.
Methods. Information was obtained on the energy consumption of network users, characteristics of the distribution
circuits, among others, using read data from a small low-voltage network. With the representation of a low-voltage
distribution network, the possible growth in both energy consumption and power peaks were analyzed, estimating the
increase in demand with respect to capacity of installed network transformers. Different driving patterns were captured,
which defined the energy required to be charged and the connection and disconnection times. Such impact was
evaluated through a power flow analysis when consumption peaks were reached. Results. Based on the data obtained
in the simulation, it was observed that when an EV penetration of 50% was reached, technical limits, such as minimum
voltage limits, could be negatively impaired. Conclusion. As the integration of EVs increases in the distribution
network, it will be necessary to update the electrical network to meet the new needs of the demand.
1. Introducción
La creciente popularidad de los vehículos eléctricos
(VEs) en el mercado internacional y las direcciones que
muestra la política energética nacional conlleva a la
necesidad de realizar estudios para estimar la capacidad
de las redes de distribución al incorporar estas nuevas
cargas (García-Valle & Lopes 2012). Los estudios
eléctricos deben contemplar el comportamiento de la
demanda eléctrica en el sector residencial, mediante el
análisis de las curvas de carga, agregando el efecto de VEs
y considerando de forma los diferentes patrones de
conducción (Flath et al., 2014). Esa evaluación estima la
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
2
penetración máxima de VEs que la red de distribución
puede hospedar con la infraestructura actual o, en otros
casos, el operador de la red podría buscar alternativas que
permitan modernizar dicha red y viabilizar dicha
integración (Melgar-Domínguez et al., 2022).
En la literatura especializada, se ha investigado que
grandes penetraciones de VEs podrían comprometer tanto
la operación segura de las redes de distribución como la
calidad de la energía suministrada a los usuarios (Hu et al.,
2016). Para viabilizar esa incorporación, autores han
propuesto una técnica basada en índices de sensibilidad
para estimar los valores marginales de incrementar la
demanda de VEs en determinadas localizaciones de una
red eléctrica (Alturki & Khodaei, 2018). Otras propuestas
innovadoras han surgido con el concepto de “Regiones de
Carga de VEs”, donde se evalúa la capacidad de
alojamiento máximo de VEs en cada nodo de la red (Zhao
et al., 2017).
En otros estudios, se han estimado diferentes niveles de
penetración de VEs, encontrando valores en los que los
transformadores se sobrecargan por largos períodos de
tiempo. Dicha integración puede ser viabilizada mediante
dispositivos controladores de tensión (Lillebo et al.,
2019). Algunos autores proponen una estrategia para
evaluar la capacidad de alojamiento de VEs, utilizando un
método probabilístico de flujos de potencia (Wang et al.,
2019). En el trabajo presentado por Kamruzzaman &
Benidris (2020), se propone un método de respuesta a la
demanda, incorporando la carga de los VEs en una
valoración de confiabilidad en un sistema compuesto,
asumiendo patrones de conducción en términos de
ubicación, tiempos y períodos de carga.
Los trabajos discutidos anteriormente muestran la
importancia de realizar estudios eléctricos para estimar la
conexión de forma segura de los VEs a una red de
distribución. No obstante, se han realizados estudios en
los que los VEs no son considerados solamente como
cargas, siendo también explorada su capacidad de inyectar
potencia a la red (Kamruzzaman et al., 2019). Asimismo,
el trabajo propuesto en da Silva et al. (2021) explora las
oportunidades que brinda un esquema controlado de carga
y descarga de VEs conectados de forma masiva en la red.
Por lo tanto, nuevas posibilidades surgen desde la
perspectiva de los usuarios, los cuales podrían optar por
ingresos extras, siempre que se realice una gestión
adecuada de las baterías de los VEs para evitar picos de
potencia en la red (Lazzeroni et al., 2019).
Los objetivos principales de esta investigación fueron:
1. Desarrollar una metodología para evaluar la
capacidad de una red de distribución de baja tensión
para hospedar VEs como una nueva carga, la cual
depende de patrones de conducción de sus usuarios.
Los patrones de conducción son los requerimientos
de potencia de cada VE para ser cargado, siendo los
horarios de conexión y desconexión, estado inicial de
carga y final de carga. Como resultado, se generan
curvas de carga de VEs que son adicionadas a las
curvas típicas de consumo residencial y mediante una
herramienta de flujo de potencia, estudios eléctricos
son realizados.
2. Analizar, de forma anticipada, el posible impacto que
diferentes niveles de penetración de VEs pudieron
causar en una red de distribución de baja tensión del
país. Por lo tanto, fue posible estimar el nivel
adecuado de penetración de VEs, sin impactar
negativamente la seguridad ni la calidad del servicio
ofrecido a los usuarios.
2. Métodos
Una red de distribución de energía eléctrica está
compuesta por varias partes, como ser la subestación,
alimentada por líneas de distribución en una
configuración radial, siendo que la energía tiene un solo
camino por recorrer desde la subestación hasta el usuario
final (Kersting, 2018). La subestación reduce el voltaje a
un nivel apropiado para los lugares de consumo. En
Honduras, se cuenta con valores de tensión de 13.8 kV y
34.5 kV (Comisión Reguladora de Energía Eléctrica
[CREE], 2016).
2.1. Obtención de red bajo de tensión
Para este estudio se obtuvo una base de datos completa
del polígono de una red de distribución de baja tensión, la
cual fue adquirida gracias a la colaboración del
departamento de distribución de la Empresa Nacional de
Energía Eléctrica (ENEE) de Honduras. El polígono de la
red se muestra en la Figura 1.
De esta base, se obtuvo información relevante:
• Cantidad de clientes.
• Consumo energético y factura de 12 meses.
• Voltajes de baja tensión.
• Calibre de los conductores.
• Capacidades de los transformadores.
• Distancia entre nodos.
Con esa información, se extrajo el circuito mostrado en
la Figura 2, dónde se presenta el diagrama unifilar de la
red. Para cada nodo se calculó su potencia conectada,
según la cantidad de abonados, mostrada en el Cuadro 1.
Se identificó que para el nodo 4 se encuentra un único
abonado, siendo este una bomba que suministra agua al
polígono, por lo que no se conectaron VEs.
54
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
3
Figura 1. Polígono Residencial Los Eucaliptos.
2.2. Estimación de curva de carga
Para el análisis, se tomó en cuenta una curva de carga
residencial típica (Alvarado, 2017), tomando sus valores
como un porcentaje respecto a su valor máximo. A partir
de una curva de carga, fue posible obtener la energía
consumida. Esto es clave para obtener los picos de
potencia (Pflugradt, & Muntwyler, 2017). La energía está
definida como se muestra en la ecuación (1).
(1)
dónde: w es la energía eléctrica en un intervalo de tiempo
P(t) es la potencia en función del tiempo. Dada la
naturaleza de las integrales, la energía no es más que el
área bajo la curva de carga.
Seguidamente, se realizó un muestreo de datos que
permitió conocer el porcentaje de carga para diferentes
intervalos de tiempo. Estos valores fueron divididos en
cuatro partes para poder aproximar la forma de la curva
de carga mediante una regresión polinómica de grado 4.
Con las funciones definidas, se procedió a realizar la
integración de las funciones en sus respectivos intervalos,
las áreas resultantes fueron sumadas y se obtuvo el área
de la curva de carga en términos del porcentaje de la
demanda máxima esperada por minuto.
Con la información de los consumos energéticos
mensuales de los abonados, se calculó la energía
promedio diaria con unidades de kWh. A continuación, se
hizo una igualdad de áreas, encontrando que el área
mediante integrales difirió en unidades del área de energía
promedio diaria. Para igualar las áreas, se multiplicó el
área porcentual por la potencia máxima esperada, dando
por resultado la expresión (2).
(2)
Con la obtención de la potencia máxima, se aproximó
la curva de carga para cada abonado. En seguida, para
cada nodo se sumaron las energías diarias de los clientes,
para luego estimar la curva de carga a lo largo del día.
Posteriormente, se sumaron las curvas de cargas
pertenecientes a cada transformador para obtener sus
curvas equivalentes y determinar el caso base sin la
penetración de VEs.
2.3. Incorporación de VEs
La incorporación de VEs consideró diferentes patrones
de conducción, identificados como la hora de llegada del
vehículo y la carga de su batería. A la capacidad total se
restó la energía de llegada para dividirla entre la capacidad
nominal del cargador de cada VE. Así se obtuvieron las
horas necesarias de carga y se multiplicó por 60 para
obtener el tiempo en minutos. Se utilizaron características
técnicas de VEs del modelo Nissan Leaf, con una batería
de capacidad de 56 kWh y un cargador de 6.6 kW (Nissan
USA, 2023). Este modelo dispone de excelentes
prestaciones, las cuales se han perfeccionado últimas
versiones y, además, cuenta con un precio competitivo
(Saunders, 2018). Además, este modelo dispone de
diferentes niveles de carga, las cuales se pueden adaptar a
las instalaciones residenciales típicas de Honduras. Sin
embargo, vale la pena destacar que el análisis presentado
puede ser extendido usando otros modelos de VE.
Se consideró que los patrones de conducción son
diferentes para cada usuario, siendo caracterizados según
los datos obtenidos por Santos et al. (2011) y mediante la
implementación de funciones de probabilidad
desarrolladas por los autores Yao et al. (2013).
2.4. Análisis de flujos de potencia
Diferentes VEs fueron localizados en la red de baja
tensión. Gradualmente se incrementó el porcentaje de
penetración de 0%, 25%, 50%, 75% hasta 100% y se
simularon flujos de potencia usando MATPOWER
(Zimmerman & Murillo 2020). Esta herramienta es de
acceso libre para la simulación y optimización de sistemas
eléctricos de potencia.
3. Resultados
Cada transformador tuvo una capacidad de 50 KVA
siendo que al evaluar cada transformador cuando la
penetración de vehículos sea máxima, se espera que su
capacidad se exceda en 142.65% y 158.88%.
55
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
4
Figura 2. Diagrama unifilar de la red.
Una vez obtenidos los respectivos picos de potencia que
se alcanzaron mediante el análisis por nodo, así como las
impedancias de las líneas, se procedió a realizar el análisis
de flujos de potencia para evaluar las caídas de tensión en
la red una vez se conecten los VEs.
Para implementar la metodología propuesta, cinco
casos fueron analizados en detalles.
3.1. Resultados del caso I
En este caso no existieron VEs conectados, por lo que
la red se encontró en condiciones normales, con su curva
de carga típica como la que se muestra en Agudelo et al.
(2014). Los resultados mostraron que las caídas de tensión
no superaron el 2% en los nodos. Por lo tanto, los niveles
de tensión de la red se encontraron dentro de los límites
establecidos de 0.95 a 1.05pu.
3.2. Resultados del caso II
En este caso la penetración de VEs alcanzó un 25%.
Los abonados comenzaron a adquirir sus vehículos con
sus respectivos cargadores. Al simular los flujos de
potencia, analizando los picos de cada nodo se evidenció
que, en los nodos más cercanos al transformador, las
caídas de tensión fueron mínimas, aún sin superar el 2%.
Sin embargo, entre más alejados estuvieron los nodos,
como ser los voltajes de los nodos 6, 7 y 8, se observaron
caídas de tensión que sobrepasaron el 2%, al compararse
con el caso I.
3.3. Resultados del caso III
Seguidamente se evaluó el caso III. Con un porcentaje
de 50%, se consideró que la mitad de los abonados
contaron con un VE. Para este caso, se observó que para
la tensión en los nodos 1, 2 y 3 se encontraron dentro de
los límites establecidos. No obstante, los niveles de
tensión de los nodos 6, 7 y 8 alcanzaron caídas críticas, en
particular el nodo 8 con caída superior al 5%, con un valor
de 0.946 pu, operando por debajo del límite inferior
establecido. Esto podría impactar en la calidad de la
energía suministrada a los abonados.
3.4. Resultados del caso IV
El caso III consideró que la mitad de los abonados
contaban con un VE, siendo que a ese nivel de penetración
ya se presentaban afectaciones en la red de distribución.
Para el caso IV, los nodos 7 y 8 alcanzaron caídas de
tensión críticas, llegando a 0.941 y 0.934,
respectivamente. Con este resultado, en particular un total
de 8 abonados, conectados en estos nodos, podrían verse
negativamente impactados por la calidad del servicio
prestado en estas condiciones.
3.5. Resultados del caso V
Finalmente, se consideró el caso V en el que todos los
abonados dispusieron de un VE, 100% de penetración de
VEs. De los resultados obtenidos, se obtuvieron niveles
bajos de tensión y el nodo 6 estuvo al borde de violaciones
del límite inferior de tensión, llegando a operar en
0.952pu, mientras que los nodos 7 y 8 ya se encontraron
en caídas de tensión porcentuales superiores al 6%.
56
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
5
Cuadro 1
Potencia total en kW para cada nodo agrupando el número de abonados.
En la Figura 3, para cada nivel de penetración de VEs
se muestra el comportamiento del voltaje en cada nodo de
la red, identificándose los niveles con mayor impacto. Es
evidente que a medida se conectaron más VEs a la red, los
picos de potencia se incrementaron como se aprecia en la
Figura 4. Ese incremento llevó a un aumento en las
pérdidas de la red. Como esperado las pérdidas máximas
se alcanzaron con un 100% de VEs, siendo estas de 8.34
kW.
4. Discusión
Dada la creciente popularidad de los VEs se esperaría
que en los próximos años se vuelvan más accesibles para
el mercado hondureño, lo que provocará un aumento en la
carga de las redes de distribución. Es necesario evaluar las
limitaciones existentes para una mejor toma de decisión a
futuro. Basados en los resultados obtenidos para la red en
estudio se observó que, al existir un 50% de penetración
de VEs se alcanzaron violaciones al límite mínimo de
tensión en los nodos más alejados de los transformadores.
Se evidenció que, con el aumento de la carga por la
conexión de los VEs, se obtuvieron caídas de tensión más
pronunciadas, excediendo así las capacidades instaladas
de los transformadores existentes.
A partir de los resultados, se observó que la red
consiguió soportar hasta una penetración del 25%. Vale la
pena resaltar que, para esta investigación se consideró que
existe únicamente un vehículo eléctrico por abonado. Este
escenario tiene una alta probabilidad de ocurrencia dada
la cantidad de vehículos que actualmente circulan en el
municipio del Distrito Central. Este valor puede estar en
523,190 vehículos, según el censo proporcionado por el
Instituto de la Propiedad de Honduras. Evidentemente,
analizar un caso en el cual un abonado podría tener más
de un VE, se traduce a picos de potencia más
pronunciados o mayores períodos de carga que los
estudiados en este trabajo.
Se han realizado diferentes estudios en los que se
analiza el impacto a la red de distribución cuando se
conectan VEs. En dichos estudios, se demuestra que
algunas redes de distribución pueden tolerar hasta un 20%
de penetración de VEs sin exceder los límites técnicos y
hasta un 50% de penetración dependiendo de las
características físicas de la red (Lillebo et al., 2019).
Dependiendo de las regulaciones de cada país, las
violaciones de voltaje pueden ser consideradas cuando se
alcanza un 10% de caída con respecto al valor nominal.
Además, se ha evaluado que los límites de potencia de los
transformadores instalados se sobrepasaran, una vez que
se alcanza el 100% de penetración de VEs. Para el caso,
el estudio de sobrecarga se obtuvo a partir del 50%.
Otros trabajos han explorado alternativas para evitar
que las capacidades de los transformadores sean
excedidas cuando la demanda de los abonados alcance
altas penetraciones de VEs. Por ejemplo, alternativas
orientadas a gestionar la carga de los VEs (da Silva et al.,
2021), las cuales podrían evitar la necesidad de
repotenciar la red de distribución. No obstante, cuando
estas alternativas no son suficientes, la repotenciación
asegura un servicio eléctrico más fiable, de mayor calidad
y una reducción de pérdidas técnicas de la red (Melgar-
Domínguez et al., 2022).
A partir de esta discusión, se identificaron
oportunidades de mejora, las cuales involucraron el uso de
curvas de cargas reales dado que se adoptaron curvas
típicas. Estas aproximaron los hábitos de consumo de los
abonados. Es necesario realizar estudios para estimar los
patrones de conducción de acorde a la realidad actual del
país. Estos patrones de carga podrían ser más precisos.
Además, se puede explorar alternativas de gerenciamiento
de carga y/o descarga (vehicle-to-grid) para estimar la
máxima capacidad de VEs con la infraestructura actual de
las redes del país. Finalmente, este trabajo podría servir de
base para realizar un análisis costo-beneficio si se contara
con un centro de carga comunitario.
Nodos
Abonados
1
2
3
4
5
6
7
8
1
212
56
227
1017
324
210
265
193
2
298
162
224
127
198
250
158
3
292
264
306
187
384
214
153
4
195
152
139
296
164
128
5
105
179
165
227
255
332
6
282
272
199
285
168
7
329
283
8
100
Total
1384
1514
1260
1017
1729
1379
729
964
57
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
6
Figura 3. Perfil de voltaje para los nodos de la red para los casos de estudio.
5. Conclusión
Con este trabajo, se presentó un análisis del impacto
que tendrán los VEs una vez se integren a una red de
distribución. Se demostró que, cuando se incrementó el
porcentaje de penetración, los nodos más alejados al
transformador presentaron violaciones de tensión. Una
vez se comiencen a incorporar los VEs al mercado
hondureño, se debe repotenciar la red para garantizar el
servicio eléctrico y la calidad del mismo.
El presente trabajo evidenció la importancia de realizar
estudios eléctricos que permitan estimar el posible
impacto de nuevos elementos que serán conectados a una
red eléctrica. Para el análisis realizado, dichos estudios
podrían orientar a los tomadores de decisión para
encontrar propuestas que eviten los posibles impactos de
los VEs en las redes de distribución. Como alternativas se
podrían destacar, la realización de inversiones estatales
para la construcción de estacionamientos de carga
autónomas con aprovechamiento de la energía solar,
buscando cumplir con estándares de confiabilidad y
calidad del servicio eléctrico. Se podría explorar
inversiones que se podrían realizar en cercanías de locales
con grandes flujos de VEs.
6. Contribución de los Autores
KV y EB contribuyeron a la conceptualización del
problema, revisión de la literatura, obtención de datos,
desarrollo de la metodología, análisis y discusión de los
resultados y redacción del manuscrito. HB contribuyó al
análisis y discusión de los resultados, así como a la
supervisión y redacción del manuscrito. OMD contribuyó
a la conceptualización del problema, supervisión de la
revisión de la literatura y desarrollo de la metodología,
análisis y discusión de los resultados y redacción del
manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron la
última versión del mismo.
7. Reconocimientos
Al Profesor Dr. Dennis Rivera por su contribución en
la discusión del problema bajo estudio y al Ing. Milton
Espinoza por haber brindado los datos necesarios para la
realización de esta investigación.
8. Conflictos de Interés
Los autores declaran no tener ningún conflicto de
interés.
0.983
0.979
0.974
0.973
0.993
0.992
0.99
0.988
0.985
0.984
0.978
0.972
0.991
0.989
0.987
0.984
0.977
0.963
0.958
0.952
0.968
0.95
0.941
0.931
0.965
0.946
0.934
0.923
0.92
0.93
0.94
0.95
0.96
0.97
0.98
0.99
1
0% 25% 50% 75% 100%
Voltaje en pu.
Penetración de VEs
Nodo 1 Nodo 2 Nodo 3 Nodo 4
Nodo 5 Nodo 6 Nodo 7 Nodo 8
58
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
7
Figura 4. Curvas de carga considerando los diferentes niveles de penetración de VEs.
9. Referencias Bibliográficas
Agudelo, L., Velilla, E., & López, J. M. (2014). Estimación de la carga
de transformadores de potencia utilizando una red neuronal Artificial.
Información tecnológica, 25(2), 15-24.
https://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642014000200003
Alturki, M., & Khodaei, A. (2018). Marginal hosting capacity
calculation for electric vehicle integration in active distribution
networks. 2018 IEEE/PES Transmission and Distribution
Conference and Exposition (T&D), 1-9.
https://dx.doi.org/10.1109/TDC.2018.8440134
Alvarado, J. E. (2017, 30 de abril). Carga, demanda y energía eléctrica:
conceptos fundamentales para la distribución de electricidad. Sector
Electricidad. https://www.sectorelectricidad.com/17597/carga-
demanda-y-energia-electrica-conceptos-fundamentales-para-la-
distribucion-de-electricidad/
da Silva, E. C., Melgar-Domínguez, O. D., & Romero, R. (2021).
Simultaneous distributed generation and electric vehicles hosting
capacity assessment in electric distribution systems. IEEE Access, 9,
110927-110939. https://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3102684
Flath, C. M., Ilg, J. P., Gottwalt, S., Schmeck, H., & Weinhardt, C.
(2014). Improving electric vehicle charging coordination through
area pricing. Transportation Science, 48(4), 619-634.
http://dx.doi.org/10.1287/trsc.2013.0467
García-Valle, R., & Lopes, J. A. P. (2012). Electric vehicle integration
into modern power networks. Springer Science & Business Media.
Hu, J., Morais, H., Sousa, T., & Lind, M. (2016). Electric vehicle fleet
management in smart grids: a review of services, optimization, and
control aspects. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 56,
1207-1226. https://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.014
Kamruzzaman, M. D., & Benidris, M. (2020). A reliability-constrained
demand response-based method to increase the hosting capacity of
power systems to electric vehicles. International Journal of
Electrical Power & Energy Systems, 121, 106046.
https://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2020.106046
Kamruzzaman, M. D., Bhusal, N., & Benidris, M. (2019). Determining
maximum hosting capacity of electric distribution systems to electric
vehicles. 2019 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting,
1-7. https://dx.doi.org/10.1109/IAS.2019.8911848
Kersting, W. H. (2018). Distribution system modeling and analysis. En
Electric power generation, transmission, and distribution (3er ed.,
pp. 26-58). CRC Press. https://dx.doi.org/10.1201/9781315222424-
27
Lazzeroni, P., Olivero, S., Repetto, M., Stirano, F., & Vallet, M. (2019).
Optimal battery management for vehicle-to-home and vehicle-to-
grid operations in a residential case study. Energy, 175, 704-721.
https://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2019.03.113
Lillebo, M., Zaferanlouei, S., Zecchino, A., & Farahmand, H. (2019).
Impact of large-scale EV integration and fast chargers in a
Norwegian LV grid. The Journal of Engineering, 2019(18), 5104-
5108. https://dx.doi.org/10.1049/joe.2018.9318
Melgar-Domínguez, O. D., Quijano, D. A., Sanches Mantovani, J. R., &
Chicco, G. (2022). A robust multiobjective strategy for short-term
distribution system upgrading to increase the distributed generation
hosting capacity. IEEE Transactions on Power Systems, 37(6), 4352-
4364. https://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2022.3155934
Nissan USA. (2023). 2024 Nissan LEAF.
https://www.nissanusa.com/vehicles/electric-cars/leaf.html
Pflugradt, N., & Muntwyler, U. (2017). Synthesizing residential load
profiles using behavior simulation. Energy Procedia, 122, 655-660.
https://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2017.07.365
Santos, A., McGuckin, N., Nakamoto, H. Y., Gray, D., & Liss, S. (2011).
Summary of travel trends. 2009 National Household Travel Survey.
United States Department of Transportation. Federal Highway
Administration. https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/50506
Saunders, M. (2018, 19 de enero). Nissan Leaf review.
https://www.autocar.co.uk/car-review/nissan/leaf
Wang, S., Li, C., Pan, Z., & Wang, J. (2019). Probabilistic method for
distribution network electric vehicle hosting capacity assessment
based on combined cumulants and Gram-Charlier Expansion.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Potencia (kW)
Tiempo en minutos
0% 25% 50% 75% 100%
59
K. Rodríguez, et al.
INNOVARE. Revista de Ciencia y Tecnología. Vol. 12, No. 2, 2023
8
Energy Procedia, 158, 5067-5072.
https://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2019.01.643
Yao, W., Zhao, J., Wen, F., Xue, Y., & Ledwich, G. (2013). A
hierarchical decomposition approach for coordinated dispatch of
plug-in electric vehicles. IEEE Transactions on Power Systems,
28(3), 2768-2778.
https://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2013.2256937
Zhao, J., Wang, J., Xu, Z., Wang, C., Wan, C., & Chen, C. (2017).
Distribution network electric vehicle hosting capacity maximization:
a chargeable region optimization model. IEEE Transactions on
Power Systems, 32(5), 4119-4130.
https://dx.doi.org/10.1109/TPWRS.2017.2652485
60
