Presentamos un sistema adaptativo de balanceo predictivo de carga para estaciones de recarga de vehículos eléctricos basado en aprendizaje por refuerzo descentralizado. El diseño propone agentes DRL desplegados en cada punto de carga que optimizan dinámicamente los horarios y niveles de potencia en función de condiciones de red en tiempo real y peticiones locales, logrando una reducción del 20% en la carga pico de la red y una reducción del 46.7% en el tiempo medio de espera, manteniendo un ligero aumento del 5% en el throughput de recarga.

Motivación y aporte: la rápida adopción de vehículos eléctricos exige infraestructuras inteligentes que minimicen el impacto en la red eléctrica. Las soluciones centralizadas tradicionales generan puntos únicos de fallo y responden lentamente a variaciones locales. Nuestra arquitectura descentralizada mejora la resiliencia y la capacidad de adaptación al dotar a cada estación de un agente autónomo que colabora con vecinos para estabilizar la red y maximizar la satisfacción de usuarios.

Arquitectura y metodología: cada estación incorpora un agente MADDPG que observa un vector de estado compuesto por voltaje y frecuencia locales, longitud de cola de vehículos, demanda prevista de carga por sesión y precios de electricidad. El espacio de acciones incluye niveles discretos de potencia desde 0 hasta 200 kW en incrementos predefinidos. La política determinista aprendida por cada agente mapea estados a acciones optimizando una función de recompensa que pondera satisfacción del usuario, estabilidad de la red y coste de la energía.

Función de recompensa y aprendizaje: la función incentiva tiempos de espera bajos, penaliza desviaciones por encima de un límite máximo de potencia agregado y desincentiva cargas durante periodos caros. Los coeficientes de ponderación se ajustan mediante aprendizaje y optimización de hiperparámetros con Bayesian Optimization para equilibrar prioridades entre usuarios y operador de red.

Modelado predictivo y estado: la predicción de demanda de cada sesión de recarga utiliza perfiles históricos de vehículos y una modelización estadística de duraciones de sesión inspirada en la distribución de Pareto, lo que permite a los agentes anticipar picos y planificar la entrega de potencia de forma proactiva.

Simulación y validación: el sistema se simuló con una red de 20 estaciones conectadas a un modelo simplificado de red, generación de llegadas de EV mediante proceso de Poisson y tráfico generado con el simulador SUMO. Los datos de validación procedieron de redes reales de cargadores en Los Ángeles. La sintonización de hiperparámetros se realizó con 100 mediciones mediante Bayesian Optimization para medir comportamiento frente a variaciones de carga y eventos imprevistos.

Métricas evaluadas: reducción de carga pico respecto a un escenario sin balanceo, tiempo medio de espera en cola, desviación de potencia agregada respecto a la capacidad de la red y throughput de vehículos cargados por hora. Los resultados muestran 20% de reducción en pico de red, 46.7% menos tiempo medio de espera y mejor estabilidad al reducir la desviación de potencia agregada en un 60% en las pruebas.

Discusión: la descentralización mejora la tolerancia a fallos y la adaptabilidad frente a variaciones locales. La eficacia depende de la calidad de los perfiles de carga y de la comunicación mínima entre agentes para coordinar objetivos globales. Trabajos futuros incluyen arquitecturas de agentes más robustas, mejores estrategias cooperativas y validación en despliegues pilotos reales.

Contribución práctica y negocio: en Q2BSTUDIO aplicamos este tipo de soluciones integrando desarrollo de software a medida y inteligencia artificial para optimizar operaciones energéticas y ofrecer plataformas escalables para operadores y gestores de carga. Nuestra experiencia en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi nos permite ofrecer soluciones completas que combinan control inteligente de infraestructura, análisis avanzado y despliegue seguro en la nube. Conecte su proyecto de IA con nuestra experiencia en inteligencia artificial y desarrolle plataformas de control y predicción integradas con soluciones de aplicaciones a medida para gestión y visualización de datos.

Seguridad y cumplimiento: además de optimización y predicción, garantizamos prácticas de ciberseguridad y pruebas de pentesting para proteger comunicaciones y evitar manipulaciones en el control de carga, asegurando integridad y disponibilidad del servicio.

Conclusión: el balanceo predictivo adaptativo mediante aprendizaje por refuerzo descentralizado ofrece una vía eficaz para escalar redes de recarga EV sin sobrecargar la infraestructura eléctrica. Q2BSTUDIO combina investigación aplicada y desarrollo comercial para ayudar a operadores y empresas a implementar sistemas inteligentes, seguros y escalables que impulsan la adopción de vehículos eléctricos y la transformación digital de servicios energéticos.