Impactos de la Conexión de Vehículos Eléctricos en Sistemas de Potencia - Revisión Literaria

Impactos de la Conexión de Vehículos Eléctricos en Sistemas de Potencia - Revisión Literaria J. Caicedo #1, M. Mamaní #2, S. López #3, A. A. Romero #4, H. Zini #5, G. Rattá #6 #

1

Instituto de Energía Eléctrica, Universidad Nacional de San Juan – CONICET San Juan, Argentina

[email protected], 2 [email protected], 3 [email protected], 4 [email protected], 5 [email protected], 6 [email protected]

Abstract— Air pollution in large cities and high prices of oil (nonrenewable resource) are signs that the current mobility model is unsustainable. The expectations have been set in plugin electric vehicles (EVs). EVs are penetrating markets and, soon, will be part of the alternatives of mobility in countries of Latin America. Therefore, efforts are needed in research and development to understand how the massive connection of EVs will impact the way in which power systems operate. This paper presents a literature review about this topic. The paper has focused on three main impacts: on network planning, on power quality and on markets and tariff schemes. After a quantitative analysis of the available literature, each issue is separately developed. Finally, conclusions are presented. Resumen— La contaminación del aire en las grandes ciudades y los altos precios del petróleo (recurso no renovable) son señales de que el actual modelo de movilidad es insostenible. Las expectativas se han puesto en vehículos eléctricos conectables a la red (EVs). Los EVs están penetrando los mercados y serán parte de las alternativas de movilidad en los países de Latinoamérica. Por lo tanto, es necesario realizar esfuerzos de investigación y desarrollo para entender cómo la conexión masiva de EVs impactará en la forma en que operan los sistemas eléctricos de potencia. Este trabajo presenta una revisión literaria al respecto. El documento se ha centrado en tres impactos principales: en la planificación de la red, en la calidad del producto eléctrico y en los mercados y esquemas tarifarios. Luego de un análisis cuantitativo de la literatura disponible, cada tema se desarrolla por separado. Por último, se presentan las conclusiones.

I. INTRODUCCIÓN Con los Acuerdos de Cancún, en 2010, uno de los objetivos declarados fue reducir las emisiones de gases de efecto invernadero para mantener el aumento de la temperatura media global por debajo de 2 ºC al 2050 [1]. La Agencia Internacional de Energía establece que para alcanzar tal objetivo se requiere limitar la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera en menos de 450 partes por millón equivalentes de dióxido de carbono [2]. Sin embargo, la comunidad científica estima que, incluso si las tasas de emisión globales se estabilizan en los niveles de hoy en día y con cero emisiones a partir de 2030, hay una probabilidad de 25 % de que el calentamiento sea superior a 2 °C [3]. Cada año de retraso en la acción aumenta las posibilidades de superar los 2 ºC de calentamiento. Desde el punto de vista económico, en los diferentes escenarios previstos para el futuro, una característica común es el aumento de los precios del petróleo [2]. Estos dos hechos, ambiental y económico han impulsado el desarrollo de vehículos eléctricos conectables (EVs). Los EVs obtienen su energía conectándose a la red eléctrica. Por

lo tanto, se espera que la conexión masiva de EVs impacte en la forma en que la infraestructura eléctrica se utiliza y se planifica, en su confiabilidad, en los modelos del negocio, etc. Son cientos los estudios respecto a los impactos de los EVs. Sin embargo, en los países en desarrollo los trabajos son escasos. Por lo tanto, deben realizarse importantes esfuerzos de investigación y desarrollo con el fin de facilitar la transición entre la tecnología actual, de los vehículos con motor de combustión interna, a la nueva tecnología de movilidad eléctrica, de una manera eficiente. Este trabajo representa un esfuerzo en esta dirección, ya que se desarrolla una revisión de la literatura en el tema. El documento se centra en tres impactos principales: en la planificación de la red, en la calidad del producto eléctrico y en los esquemas tarifarios. Al dar una visión general sobre estos temas, se muestran las posibles direcciones de las investigaciones a desarrollar; dando así un marco de referencia para los investigadores interesados en tratar con los problemas asociados a esta nueva tecnología. II. BASE DE CONOCIMIENTO: “ELECTRIC VEHICLE” La revisión literaria es un paso esencial en cualquier proyecto de investigación [4]. Se debe asegurar la obtención de la información más relevante en el campo de estudio a partir de una base de conocimiento, que por lo general es muy grande. Para la investigación bibliográfica se definió un conjunto de reglas de búsqueda que se aplicaron sobre el catálogo de citas Scopus de la Editorial Elsevier [5]. El número de referencias halladas con cada regla se muestra en la Tabla I. TABLA I NÚMERO DE REFERENCIAS OBTENIDAS CON DIFERENTES REGLAS DE BÚSQUEDA EN SCOPUS Tipo de documento Total Artículo de Libro Artículo Revisión Otro (*) Conferencia “electric vehicle” 36 7670 429 13159 1711 23005 “electric vehicle” 0 304 16 439 99 858 AND planning “electric vehicle” 377 AND “power 0 111 5 244 17 quality” “electric vehicle” AND (tariff OR 275 0 107 0 162 6 profitability OR “time of use”) (*) Otro: Capítulo de libro, Revisión de conferencia, Nota, Consulta corta, Artículo de negocios, Reporte, Carta, Resumen de reporte, Editorial, Erratum, Artículo en prensa. Fecha de consulta: 14/03/2014. Regla de búsqueda

La regla de búsqueda “electric vehicle”, arroja 23005 resultados, lo que indica que la base de conocimiento en este

tema es extensa. En la Fig. 1, se presenta la evolución temporal del número de documentos por tipo. Se observa cómo la investigación en movilidad eléctrica está aumentando en forma exponencial. Además, como se muestra en la Fig. 2, la mayor parte de la investigación desarrollada se concentra en Estados Unidos y China, y sólo unos pocos documentos proceden de países Latinoamericanos, de hecho sólo 216 referencias (0,9 %).

contexto, se analiza cómo el incremento de la corriente puede aumentar la temperatura al interior del transformador de distribución y reducir su vida útil. El programa entrega los resultados en forma gráfica, donde se observa la vida consumida en función de la duración de carga del EV, la temperatura ambiente, el grado de penetración de los EVs.

4000

Total Libro Artículo Artículo de conferencia

Número de documentos

3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1950

1960

1970

1980

1990

2000

2014

País

Año Fig. 1. Evolución temporal de la producción de documentos en el tema “vehículos eléctricos”. Estados Unidos China Japón Alemania Reino Unido Corea del Sur Francia Canadá Italia India … Lat inoamérica 0

216 1000

2000

3000

4000

5000

Publicaciones Fig. 2. Producción científica por país.

Por otra parte, aunque numerosos en la temática general, solo un 5,7 % de los trabajos están relacionados con los tres impactos que se tratan en este artículo, ver Tabla I. A continuación se analizan los documentos científicos más importantes en cada tema, los cuales fueron identificados mediante técnicas bibliométricas que permiten construir redes de citaciones directas con Bibexcel [6] – [7]. III. IMPACTOS EN LA PLANIFICACIÓN La conexión a gran escala de EVs en un sistema de potencia implica impactos significativos en la demanda de electricidad, y por lo tanto en la planificación de la expansión de los sistemas de generación, transmisión y distribución. Empleando la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND planning, y limitando la base de conocimiento a artículos de revista se construyó la red de la Fig. 3, que permite identificar los trabajos de mayor impacto, de acuerdo con la cantidad de citaciones. El artículo más citado es [8], con ocho citaciones, como lo indica tamaño de los vértices y el número en su interior. En [8], Gómez y Morcos desarrollan un programa para la planificación y gestión del sistema de distribución. Este trabajo evalúa el efecto que producen los cargadores de baterías de los EVs sobre los activos físicos de la red. En este

Fig. 3. Red de citaciones directas a partir de la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND planning. La red se limita a los artículos citados en dos o más ocasiones por los documentos pertenecientes a la base de conocimiento específica.

En [9], Peltain et al., realizan un estudio de planificación aplicado a dos grandes sistemas de distribución. La metodología modela el sistema de distribución, luego plantea escenarios de penetración considerando los patrones de carga de los EVs en horarios de pico y fuera de pico de demanda. Finalmente se aplica el modelo de planeamiento basado en el concepto de red óptimamente adaptada (optimally adapted network). Los resultados en este trabajo muestran cuantitativamente como los costos de inversión son dependientes de las estrategias de carga de los EVs adoptadas en cada escenario de penetración. Hajimiraha et al., proponen en [10] una técnica para analizar los sectores de transporte y electricidad en un marco económico y medioambiental integrado. Además, investigan la factibilidad técnica y económica de la utilización de la red eléctrica durante los horarios fuera de pico de demanda. Se desarrolla un modelo de optimización robusta para el planeamiento en la transición hacia los EVs. Para ello se propuso una metodología basada en análisis de sensibilidad y simulaciones de Monte Carlo para identificar los parámetros más influyentes en el modelo. La optimización consiste en una función objetivo que minimiza el valor presente de los costos de emisión y electricidad sujeto a restricciones como capacidad de transporte del sistema de transmisión, límites de generación, etc. El estudio es aplicado al sistema de Ontario en Canadá. En [11], Weiller explora los efectos de diferentes comportamientos de carga de EVs sobre perfiles de demanda y uso de la energía considerando la hora del día y la ubicación. El trabajo se basa en estadísticas de conducción de EVs en Estados Unidos, para desarrollar a partir de ellas un algoritmo de simulación para estimar los perfiles de demanda que experimentará el sistema. Este modelo permite simular diferentes estrategias de gestión de la red considerando la disponibilidad del EV. Tales estrategias contemplan la carga en lugares públicos, los niveles de potencia de carga, aplicación de normativas, programación

de carga en periodos fuera del pico de la demanda y medidas políticas para promover la adopción de EVs. En [12], Bae y Kwasinski presentan un modelo espacial y temporal de la demanda de un EV circulando en una vía rápida. Se desarrolla un modelo matemático de carga basado en el modelo de tráfico de fluido dinámico y la teoría de colas. El modelo es útil para planificar la localización de estaciones de carga rápida en los accesos de una autopista. Galus et al., destacan en [13] la importancia de integrar de manera eficiente a los EVs dentro del sistema de potencia. Además, identifican los actores del sistema cuyas actividades operacionales se verán afectadas por la integración de los EVs y se discuten las actividades de planificación de corto y largo plazo. Asimismo se realiza una descripción de los modos de funcionamiento de los EVs desde el punto de vista del sistema eléctrico, considerando la recarga controlada y no controlada. IV. IMPACTO EN LA CALIDAD DEL PRODUCTO ELÉCTRICO La integración de los EVs en el sistema de potencia podría afectar la calidad del producto eléctrico y causar problemas técnicos en la red de distribución [14]. La mayoría de estudios, de impactos en la calidad del producto eléctrico debido a los EVs, tienen que ver con armónicos, y en menor medida con perturbaciones como desbalances, caídas de tensión y ruido. Se construyó la red de citaciones directas de la Fig. 4 a partir de la base de conocimiento generada por la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND “power quality”.

Fig. 4. Red de citaciones directas a partir de la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND “power quality”, ordenada cronológicamente.

La red contiene a los artículos citados por otros documentos dentro de la base de conocimiento específica, y en este caso, no se limitó la red a los artículos citados. En [8], descrito brevemente en la sección anterior, además del impacto en la planificación del sistema de distribución, se muestra el efecto de los armónicos de corriente sobre la vida útil del transformador. El estudio es un ejemplo de la estrecha relación entre la planificación de la expansión y la calidad del producto eléctrico. En 2011, Sortomme et al., proponen en [15] una metodología para la coordinación de recarga de EVs como una alternativa de solución a los problemas técnicos asociados a la conexión masiva de EVs en el sistema de distribución, incluyendo la calidad del producto eléctrico. Para esto, emplearon métodos de optimización para minimizar las pérdidas en los alimentadores. En la metodología se estudia la relación entre las pérdidas en el

alimentador, el factor de carga y la variación de carga. Como conclusión, determinaron que maximizar el factor de carga es aproximadamente igual a minimizar las pérdidas. También en 2011, White y Zhang estudian en [16] las posibilidades de la tecnología V2G (EV a la red) para la regulación de frecuencia y la disminución de la demanda pico del sistema. En 2012, Zhang et al., presentan en [17] modelos de cargadores de baterías y estaciones de recarga de EVs. Los modelos se utilizaron para analizar mediante simulaciones el impacto de los armónicos de corriente inyectados por estos dispositivos a la red de distribución. En las simulaciones, se consideró el efecto de la potencia de carga y la cantidad de cargadores. A partir de los resultados, se determinó la relación de estos parámetros con la distorsión armónica de corriente y el factor de potencia. Los demás artículos de 2012: [18] – [21], como lo muestra la Fig. 4, no han sido citados dentro de la base de conocimiento. Sin embargo, es importante considerarlos, dado que todos han citado a [8], evidenciando una relación con el tema objeto de estudio. En [18], Lu et al., presentan el diseño de un sistema de monitoreo de la calidad del producto eléctrico y protección para un cargador de baterías de EVs bidireccional. Además, presentan el desarrollo de un cargador de baterías y analizan los resultados de un caso de estudio sobre una batería de EV disponible comercialmente. Similarmente, en [19], Onar et al., describen el diseño e implementación de un convertidor bidireccional para recarga de EVs, que garantiza niveles bajos de armónicos de corriente inyectados a la red. En [20], Jouybari-Moghaddam et al., estudian el impacto de la conexión de EVs sobre la vida útil de los transformadores de distribución. Para esto, desarrollaron un método estocástico para predecir la penetración de EVs, y a partir de un caso de estudio demostraron que la carga descontrolada de EVs causa un cambio significativo en el factor K del transformador. En [21], Tara et al., demuestran la importancia de modelar las características dinámicas de los EVs en las simulaciones en programas de transitorios electromagnéticos. En [22], Kuperman et al., estudian un cargador rápido de baterías de EVs disponible comercialmente y diseñado para cumplir con los límites de factor de potencia y THD. Además, describen la topología del cargador como un convertidor AC–DC con capacidad de funcionar en los modos de carga de corriente constante, tensión constante y potencia constante. Finalmente, verifican el funcionamiento del cargador mediante simulaciones y pruebas de laboratorio. Yilmaz y Krein presentan en [23] una exhaustiva revisión literaria del impacto de la tecnología V2G sobre redes de distribución. La revisión estudia algunos aspectos sobre pérdidas eléctricas y calidad del producto eléctrico, y analiza conceptos, servicios, requerimientos, costos y beneficios de la tecnología V2G. En [24], Jin et al., proponen dos métodos de optimización para programar los horarios de recarga en agregadores de EVs, considerando las ventajas de la comunicación bidireccional usuario–red para obtener información en tiempo real de precios de la energía y carga. En [25], Xiao et al., estudian las instalaciones requeridas para la incorporación de microredes y EVs a los sistemas de potencia actuales. El estudio considera aspectos sobre la

calidad del producto, asociados a la conexión de EVs, como la importancia de monitorear la calidad del producto eléctrico en el proceso de carga y descarga, las ventajas en la regulación de frecuencia y el desarrollo de normas para prueba y medida de los parámetros de la calidad del producto. En [26], Jiang et al., proponen un método probabilístico basado en simulación de Monte Carlo para evaluar el impacto de los EVs en el sistema de distribución. Para esto, consideran la aleatoriedad en el tiempo, duración de carga y la ubicación de los EVs. El método fue validado con dos casos de estudio, evidenciando en el primero, el efecto de los armónicos producidos por los cargadores; y en el segundo, el efecto del aumento de la tensión de neutro por causa de la conexión de EVs. V. IMPACTO EN LOS MERCADOS Y ESQUEMAS TARIFARIOS La conexión masiva de EVs a la red originará cambios sustanciales que deben ser estudiados en detalle, incluyendo un análisis del impacto económico que producirá la penetración de EVs y el desarrollo de modelos y metodologías tarifarias adecuadas para su implementación, todo esto considerando las posibilidades tecnológicas que ofrecen las redes inteligentes. En la revisión bibliográfica realizada, se destacan aspectos como las posibles aplicaciones de los EVs en el mercado de la regulación de tensión y frecuencia, las posibilidades que ofrecen para suavizar el perfil de carga para optimización del uso de los recursos energéticos. Se construyó la red de citaciones directas de la Fig. 5 a partir de la base de conocimiento generada por la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND (tariff OR “profitability” OR “time of use”). En este caso, fue necesario incluir las palabras clave adicionales “profitability” y “time of use”, dado que en principio, el número de referencias era insuficiente para construir la red.

Fig. 5. Red de citaciones directas a partir de la fórmula de búsqueda “electric vehicle” AND (“tariff” OR “time of use” OR “profitability”), ordenada cronológicamente. La red contiene únicamente los artículos con dos o más citaciones.

En [27], se analizan las posibilidades de los EVs en la regulación de tensión y frecuencia, considerando el impacto favorable que podría obtenerse por su naturaleza distribuida en la red. Se evaluó el potencial económico de dos flotas de baterías de EVs, para suministrar energía a un mercado regional de servicios de regulación en los Estados Unidos. Los dos casos son: (a) 100 EVs Th!nk City y (b) 252 EVs

Toyota RAV4. Las variables importantes son: (a) el valor del mercado de los servicios de regulación, (b) la capacidad de potencia (kW) de las conexiones eléctricas y el cableado, y (c) la capacidad de energía (kWh) de la batería del vehículo. Los resultados muestran que las flotas de baterías de EVs constituyen fuentes de ingresos significativas como V2G. En este contexto, en [28] se examinan las posibles consecuencias económicas de la utilización de baterías de EVs para almacenar electricidad generada en las horas fuera de pico, para su posterior uso durante las horas pico. Se utilizaron precios de la electricidad por hora en tres ciudades de Estados Unidos para llegar a los valores de ganancia diaria, mientras que las pérdidas económicas asociadas con la degradación de la batería se calcularon sobre la base de los datos recogidos de las células de la marca A123 (Sistemas LiFePO4/Graphite) probadas en modo conducción y en modo V2G. Para un paquete de baterías de EVs de 16 kWh (57,6 MJ), el beneficio máximo anual con información de mercado perfecto y sin costo de degradación de la batería, oscila aproximadamente entre U$ 140 y U$250, en las tres ciudades, debido a la relativamente pequeña variación presente en LMPs (Locational Marginal Pricing). Si se considera la degradación de la batería, el beneficio máximo anual (si los costos de reemplazo de la batería son de U$ 5000 para una batería de 16 kWh) disminuye hasta aproximadamente U$ 10–U$ 20. Parece poco probable que por sí solos estos beneficios sean un incentivo suficiente para que el propietario del EV utilice el paquete de baterías para el almacenamiento de la energía eléctrica y luego entregarla a la red. También se estimaron los beneficios sociales netos de la red, al evitar la construcción y el uso de un máximo de generadores, los cuales pueden derivarse hacia el propietario del EV, encontrando que estos son similares en magnitud a las ganancias de arbitraje de la energía. Si se conectan en gran escala los EVs, sin control, aumenta la carga pico significativamente y la red puede ser sobrecargada. En [29] se proponen dos algoritmos para resolver este problema. Ambos se basan en una previsión de los precios futuros de la electricidad y utilizan programación dinámica para encontrar la solución económicamente óptima para el propietario del EV. El primero optimiza los tiempos y los flujos de energía de carga, reduciendo el costo de la electricidad diaria sustancialmente, y sin aumento de la degradación de la batería. También tiene en cuenta al vehículo para soporte de la red, como un medio de generación de beneficios adicionales mediante la participación en los mercados de servicios complementarios. Las restricciones causadas por la utilización del vehículo, así como las limitaciones técnicas se tienen en cuenta. El análisis, basado en datos del gestor de red independiente de California, indica que el tiempo de carga inteligente reduce los costos de electricidad al día, durante la conducción de U$ 0,43 a U$ 0,2. La provisión de regulación de potencia mejora sustancialmente la economía de los EVs y los beneficios diarios son de U$ 1,7. Si una parte de la energía es suministrada por fuentes basadas en recursos fluctuantes, como el eólico o el solar, se facilita su almacenamiento en los EVs. En [30] se evaluó a los EVs como proveedores de regulación de energía en la forma de control de frecuencia

primaria, secundaria y terciaria; se investigó en qué condiciones los EVs pueden generar ingresos considerando los precios y las activaciones de la regulación de la frecuencia de Suecia y Alemania en 2008. Se modeló a los vehículos de una flota de forma individual, sujeto a un patrón de movimiento simulado. Además, se realizó un análisis para identificar las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas (FODA) de los EVs como proveedores de regulación de frecuencia. Los resultados de la simulación indican que las ganancias medias máximas generadas en los mercados de Alemania están en el rango de 30 € a 80 € por vehículo en un mes en el que los mercados de energía de regulación suecos no dan ningún beneficio. Con base en los resultados de la simulación y el análisis FODA, se presentan las características de un mercado de regulación de frecuencia ideal para los EVs. Con respecto a la infraestructura necesaria para que los EVs puedan actuar en los mercados de regulación de frecuencia, las simulaciones demuestran que la construcción de la infraestructura es más importante en los lugares donde los EVs están estacionados durante la noche, en lugar de donde se estacionan en el día. Una forma adecuada para empezar a introducir los EVs para la regulación de frecuencia podría ser la de ofrecer sólo la regulación hacia abajo (cuando se produce más electricidad de la que consume, la frecuencia tiende a subir y se necesita de regulación hacia abajo, medios de regulación hacia abajo o bien un aumento del consumo de electricidad o reducción de la producción). V2G se ha propuesto como una manera de aumentar la tasa de adopción de los EVs. El flujo de potencia en V2G puede ser tanto unidireccional y bidireccional, aunque en V2G unidireccional sólo servicios como la regulación de frecuencia se proporcionan a la red. Varios estudios han demostrado que se requieren agregadores para determinar los beneficios de V2G. El V2G unidireccional es especialmente atractivo ya que requiere poca infraestructura adicional aparte de la comunicación necesaria entre el EV y el agregador. El agregador a su vez combina la capacidad de muchos EVs para hacer una oferta en los mercados energéticos. Por ello, en [31] se desarrolló un algoritmo para la regulación de frecuencia usando un agregador. Varios algoritmos de carga inteligentes se utilizan para elegir puntos de referencia. El algoritmo de maximización de beneficios del agregador utiliza la selección de punto de referencia que se formula con restricciones opcionales análogas a las condiciones en los algoritmos de carga. Las simulaciones realizadas sobre un grupo hipotético de 10000 EVs en el noroeste del Pacífico, comprueban los diferentes beneficios en los participantes, pero sólo los algoritmos optimizados proporcionan importantes beneficios a todos los participantes; clientes, agregadores y servicios públicos. Para los clientes, maximiza la carga de las baterías en el período seleccionado y reduce al mínimo el costo de carga. Para el agregador, maximiza los beneficios bajo las condiciones del sistema dinámico, sus ingresos provienen de dos fuentes, un porcentaje fijo de los ingresos de regulación, y un margen de beneficio fijo sobre el precio mayorista de la energía suministrada al consumidor. Para los servicios públicos, tiende a mejorar el funcionamiento y control del sistema eléctrico al proporcionar una flexibilidad adicional

contrarrestando la variabilidad de las fuentes de energía renovables. VI. CONCLUSIONES Los impactos sobre el sistema de potencia provocados por los EVs deben ser tenidos en cuenta en la planificación de la expansión. En esta revisión se han encontrado diversos enfoques de optimización aplicados a la planificación en distribución y metodologías estocásticas sobre la transmisión y generación. Las metodologías de los artículos consultados, son diversas, algunas contemplan el estudio exhaustivo de la infraestructura necesaria dentro de un periodo de planificación, otras evalúan impactos directos sobre los activos físicos de la red y están aquellas que consideran técnicas probabilísticas sobre los parámetros más influyentes de las incertidumbres de la futura demanda los EVs. En cuanto a la calidad del producto eléctrico, los armónicos son el tema más estudiado. Otros aspectos como los desbalances, las desviaciones de tensión y el aumento de pérdidas han sido analizados en menor grado. La mayoría de estos estudios revelan que el impacto sobre la calidad será significativo para escenarios futuros de alta penetración de EVs, afectando principalmente a la red de distribución. En cuanto al impacto en los Mercados y en los esquemas tarifarios, desde la perspectiva del sector de la energía eléctrica, EVs se constituyen en una nueva fuente de alta calidad para la regulación de la red. Para los propietarios de EVs este es un importante flujo de ingresos que mejoraría la economía y fomentaría aún más la adopción de este tipo de vehículos. Es evidente que la prestación de servicios complementarios puede ser una alternativa a los costosos subsidios fiscales. Por el contrario en el análisis de almacenamiento de energía, los resultados sugieren que no es probable que los propietarios de EVs reciban suficientes incentivos para decidir inyectar energía a la red a costa de la degradación de la batería del EV. REFERENCIAS [1]

United Nations, Framework Convention on Climate Change. Available:https://unfccc.int/key_steps/cancun_agreements/items/6132 [2] (2011). World energy outlook. Available: http://www.iea.org/ publications/freepublications/publication/WEO2011_WEB.pdf [3] N. Ian, R. Bindschadler, P. Cox, N. de Noblet, M. England, J. Francis et al. (2011). The Copenhagen Diagnosis: Updating the world on the latest climate science. Available: http://www.prweb.com/releases/ 2011/11/prweb8948198.htm [4] M. Tamayo. (2001). El proceso de la investigación científica (4º ed.). [5] Scopus. Available: http://www.scopus.com/ [6] BibExcel. Available: http://www8.umu.se/inforsk/Bibexcel/ [7] O. Personn, R. Danell, and J. W. Schneider, "How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis," Celebrating Scholarly Communication Studies-A Festschrift for Olle Persson at his 60th Birthday: Special volume of the e-zine of the ISSI, vol. 5, pp. 5-12, 2009. [8] J. C. Gómez and M. M. Morcos, "Impact of EV battery chargers on the power quality of distribution systems, IEEE Trans. Power Delivery, vol. 18, pp. 975-981, 2003. [9] L. Pieltain Fernández, T. Gómez San Román, R. Cossent, C. Mateo Domingo, and P. Frías, "Assessment of the impact of plug-in electric vehicles on distribution networks," IEEE Trans. on Power Systems, vol. 26, pp. 206-213, 2011. [10] A. H. Hajimiragha, C. A. Cañizares, M. W. Fowler, S. Moazeni, and A. Elkamel, "A robust optimization approach for planning the transition to plug-in hybrid electric vehicles," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, pp. 2264-2274, 2011. [11] C. Weiller, "Plug-in hybrid electric vehicle impacts on hourly electricity demand in the United States," Energy Policy, vol. 39, pp. 3766-3778, 2011.

[12] S. Bae and A. Kwasinski, "Spatial and temporal model of electric vehicle charging demand," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 3, pp. 394403, 2012. [13] M. D. Galus, M. Zima, and G. Andersson, "On integration of plug-in hybrid electric vehicles into existing power system structures," Energy Policy, vol. 38, pp. 6736-6745, 2010. [14] R. García-Valle. (2013). Electric vehicle integration into modern power networks, Berlin, Germany: Springer, 2013, p. 298. [15] E. Sortomme, M. M. Hindi, S. D. J. MacPherson, and S. S. Venkata, "Coordinated charging of plug-in hybrid electric vehicles to minimize distribution system losses," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 2, pp. 186193, 2011. [16] C. D. White and K. M. Zhang, "Using vehicle-to-grid technology for frequency regulation and peak-load reduction," J. Power Sources, vol. 196, pp. 3972-3980, 2011. [17] Q. Zhang, W. Han, J. Yu, C. Li, and L. Shi, "Simulation model of electric vehicle charging station and the harmonic analysis on power grid," Diangong Jishu Xuebao, vol. 27, pp. 159-164, 2012. [18] X. Lu, K. L. V. Iyer, K. Mukherjee, and N. C. Kar, "A dual purpose triangular neural network based module for monitoring and protection in Bi-directional off-board level-3 charging of EV/PHEV," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 3, pp. 1670-1678, 2012. [19] O. C. Onar, J. Kobayashi, D. C. Erb, and A. Khaligh, "A bidirectional high-power-quality grid interface with a novel bidirectional noninverted buck-boost converter for PHEVs," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 61, pp. 2018-2032, 2012. [20] H. Jouybari-Moghaddam, A. Alimardani, and S. H. Hosseinian, "Influence of electric vehicle charging rates on transformer derating in harmonic-rich battery charger applications," Arch. Electr. Eng., vol. 61, pp. 483-497, 2012. [21] E. Tara, S. Filizadeh, J. Jatskevich, E. Dirks, A. Davoudi, M. Saeedifard, K. Strunz, and V. K. Sood, "Dynamic average-value modeling of hybrid-electric vehicular power systems," IEEE Trans. Power Delivery, vol. 27, pp. 430-438, 2012. [22] A. Kuperman, U. Levy, J. Goren, A. Zafransky, and A. Savernin, "Battery charger for electric vehicle traction battery switch station," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 60, pp. 5391-5399, 2013. [23] M. Yilmaz and P. T. Krein, "Review of the impact of vehicle-to-grid technologies on distribution systems and utility interfaces," IEEE Trans. Power Electron., vol. 28, pp. 5673-5689, 2013. [24] C. Jin, J. Tang, and P. Ghosh, "Optimizing electric vehicle charging with energy storage in the electricity market," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 4, pp. 311-320, 2013. [25] X. Xiao, Z. Chen, and N. Liu, "Integrated mode and key issues of renewable energy sources and electric vehicles' charging and discharging facilities in microgrid," Diangong Jishu Xuebao, vol. 28, pp. 1-14, 2013. [26] C. Jiang, R. Torquato, D. Salles, and W. Xu, "Method to assess the power-quality impact of plug-in electric vehicles," IEEE Trans. Power Delivery, vol. 29, pp. 958-965, 2014. [27] J. Tomić and W. Kempton, "Using fleets of electric-drive vehicles for grid support," J. Power Sources, vol. 168, pp. 459-468, 2007. [28] S. B. Peterson, J. F. Whitacre, and J. Apt, "The economics of using plug-in hybrid electric vehicle battery packs for grid storage," J. Power Sources, vol. 195, pp. 2377-2384, 2010. [29] N. Rotering and M. Ilic, "Optimal charge control of plug-in hybrid electric vehicles in deregulated electricity markets," IEEE Trans. Power Syst., vol. 26, pp. 1021-1029, 2011. [30] S. L. Andersson, A. K. Elofsson, M. D. Galus, L. Göransson, S. Karlsson, F. Johnsson, and G. Andersson, "Plug-in hybrid electric vehicles as regulating power providers: Case studies of Sweden and Germany," Energy Policy, vol. 38, pp. 2751-2762, 2010. [31] E. Sortomme and M. A. El-Sharkawi, "Optimal charging strategies for unidirectional vehicle-to-grid," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 2, pp. 119-126, 2011. [32] C. Gao and L. Zhang, "A survey of influence of electrics vehicle charging on power grid," Power System Technology, vol. 35, pp. 127131, 2011. [33] Z. Luo, Z. Hu, Y. Song, X. Yang, K. Zhan, and J. Wu, "Study on plug-in electric vehicles charging load calculating," Dianli Xitong Zidonghua, vol. 35, pp. 36-42, 2011. [34] C. Gao, L. Zhang, F. Xue, and H. Liu, "Grid planning considering capacity and site of large-scale centralized charging stations," Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao, vol. 32, pp. 40-46, 2012.

[35] J. Kiviluoma and P. Meibom, "Influence of wind power, plug-in electric vehicles, and heat storages on power system investments," Energy, vol. 35, pp. 1244-1255, 2010. [36] W. Kempton and T. Kubo, "Electric-drive vehicles for peak power in Japan," Energy Policy, vol. 28, pp. 9-18, 2000. [37] H. Xiong, T. Xiang, X. Rong, and H. Chen, "Optimal allocation of electric vehicle battery swap stations," Dianli Zidonghua Shebei, vol. 32, pp. 1-6, 2012. [38] A. Du, Z. Hu, Y. Song, and J. Wu, "Distribution network planning considering layout optimization of electric vehicle charging stations," Dianwang Jishu, vol. 35, pp. 35-42, 2011. [39] J. Kiviluoma and P. Meibom, "Methodology for modelling plug-in electric vehicles in the power system and cost estimates for a system with either smart or dumb electric vehicles," Energy, vol. 36, pp. 1758-1767, 2011. [40] J. C. Kelly, J. S. MacDonald, and G. A. Keoleian, "Time-dependent plug-in hybrid electric vehicle charging based on national driving patterns and demographics," Appl. Energy, vol. 94, pp. 395-405, 2012. [41] Z. Hu, Y. Song, Z. Xu, Z. Luo, K. Zhan, and L. Jia, "Impacts and utilization of electric vehicles integration into power systems," Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao, vol. 32, pp. 1-10, 2012. [42] I. Frade, A. Ribeiro, G. Gonçalves, and A. Antunes, "Optimal location of charging stations for electric vehicles in a neighborhood in Lisbon, Portugal," ed, 2011, pp. 91-98. [43] L. Lu, F. Wen, Y. Xue, and J. Xin, "Unit commitment in power systems with plug-in electric vehicles," Dianli Xitong Zido, vol. 35, pp. 16-20, 2011. [44] Y. Dashora, J. W. Barnes, R. S. Pillai, T. E. Combs, M. Hilliard, and M. S. Chinthavali, "The PHEV charging infrastructure planning (PCIP) problem," Int. J. Emerg. Electr. Power Syst., vol. 11, 2010. [45] K. Funk and A. Rabl, "Electric versus conventional vehicles: Social costs and benefits in France," Transp. Res. Part D Transp. Environ., vol. 4, pp. 397-411, 1999. [46] K. Qian, C. Zhou, M. Allan, and Y. Yuan, "Modeling of load demand due to EV battery charging in distribution systems," IEEE Trans.Power Syst., vol. 26, pp. 802-810, 2011. [47] J. Wang, K. Wu, Z. Liu, and W. Sun, "Impact of electric vehicle charging on distribution network load and coordinated control," Dianli Zidonghua Shebei, vol. 33, pp. 47-52, 2013. [48] E. Sortomme and M. A. El-Sharkawi, "Optimal scheduling of vehicle-to-grid energy and ancillary services," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 3, pp. 351-359, 2012. [49] V. V. Viswanathan and M. Kintner-Meyer, "Second use of transportation batteries: Maximizing the value of batteries for transportation and grid services," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 60, pp. 2963-2970, 2011. [50] B. Sun, Q. Liao, P. Xie, G. Zhou, Q. Shi, and H. Ge, "A cost-benefit analysis model of vehicle-to-grid for peak shaving," System Technology, vol. 36, pp. 30-34, 2012. [51] Z. Xu, Z. Hu, Y. Song, Z. Luo, K. Zhan, and H. Shi, "Coordinated charging of plug-in electric vehicles in charging stations," Dianli Xitong Zidonghua, vol. 36, pp. 38-43, 2012. [52] Y. Cao, S. Tang, C. Li, P. Zhang, Y. Tan, Z. Zhang, and J. Li, "An optimized EV charging model considering TOU price and SOC curve," IEEE Trans. Smart Grid, vol. 3, pp. 388-393, 2012. [53] X. Liu, Q. Zhang, and S. Cui, "Review of electric vehicle V2G technology," Diangong Jishu Xuebao, vol. 27, pp. 121-127, 2012. [54] W. P. Schill, "Electric vehicles in imperfect electricity markets: The case of Germany," Energy Policy, vol. 39, pp. 6178-6189, 2011. [55] S. Huang, B. M. S. Hodge, F. Taheripour, J. F. Pekny, G. V. Reklaitis, and W. E. Tyner, "The effects of electricity pricing on PHEV competitiveness," Energy Policy, vol. 39, pp. 1552-1561, 2011. [56] N. Hartmann and E. D. Özdemir, "Impact of different utilization scenarios of electric vehicles on the German grid in 2030," J. Power Sources, vol. 196, pp. 2311-2318, 2011. [57] F. Q. Zhou, Z. W. Lian, X. L. Wang, X. H. Yang, and Y. S. Xu, "Discussion on operation mode to the electric vehicle charging station," Dianli Xitong Baohu yu Kongzhi, vol. 38, pp. 63-66+71, 2010. [58] D. M. Lemoine, D. M. Kammen, and A. E. Farrell, "An innovation and policy agenda for commercially competitive plug-in hybrid electric vehicles," Environ. Res. Lett., vol. 3, 2008.