Carga ultrarrápida masiva, ¿está preparada la red? Desde la Universidad de Mondragón nos dan las claves

El avance del vehículo eléctrico está acelerando una transformación que va más allá de los coches, la de la propia infraestructura energética. El reto, advierten desde la Universidad de Mondragón, no se limita a instalar más puntos de recarga, sino a garantizar que el sistema pueda soportar una demanda cada vez mayor y más exigente, especialmente cuando se busca carga ultrarrápida, o al menos rápida.

Unai Iraola, coordinador del grupo de investigación de Sistemas de Almacenamiento, y Jon del Olmo, coordinador del Máster de Sistemas Inteligentes de Energía de esta Universidad, lo tienen claro. Es necesario una estrategia que combine renovables, almacenamiento y gestión inteligente para acompañar el crecimiento del vehículo eléctrico.

Carga ultrarrápida: electrolineras autosuficientes

“Teniendo en cuenta que cada vez habrá más vehículos eléctricos en funcionamiento y que cada vez se demandan procesos de carga más rápidos, las estaciones de recarga van a tener que estar preparadas para dar en un punto concreto de la red potencias muy grandes en función de los coches que se quieran cargar al mismo tiempo. La red actual puede no estar preparada para suministrar esas potencias y requerir soluciones distintas en cuanto a infraestructura eléctrica”, explica Unai Iraola. Hablamos sobre todo de la carga ultrarrápida.

Ante este escenario, Iraola defiende un enfoque que convierta las electrolineras en pequeños sistemas energéticos distribuidos, capaces de reducir su dependencia de la red. La clave, combinar generación renovable local —como la solar— con almacenamiento en baterías. De este modo una parte de la energía se produce y consume en el mismo punto, mientras que el excedente se guarda para momentos de máxima demanda.

Dimensionando adecuadamente la generación solar y el buffer de energía que supone la batería. La idea, “sería tender a la generación distribuida, es decir, a que se genere la energía en el mismo punto donde se va a consumir, sin necesidad de transportarla, ya que en ese transporte hay pérdidas que reducen la eficiencia del sistema. Por tanto, la idea debería de ser un nivel de autosuficiencia completo de este tipo de sistemas», señala Iraola.

La gestión inteligente de la energía, bienvenida IA

A este modelo se suma un tercer pilar: la gestión inteligente de la energía. En lugar de operar de forma rígida, la electrolinera podría adaptarse al uso real mediante datos y algoritmos que anticipen la demanda y optimicen la potencia disponible.

«La propia electrolinera puede recoger datos sobre cuántos vehículos llegan, qué tipo de batería tienen o en qué momento de la semana se produce más demanda. Con inteligencia artificial se puede planificar mejor cuánta energía y potencia necesita tener disponible en cada momento», explica Iraola. En este ámbito, recuerda que este tipo de soluciones ya se han explorado en proyectos como BRAINEN, en los que ha participado Mondragon Unibertsitatea.

Nuevos perfiles profesionales

La necesidad de este tipo de infraestructuras también está impulsando la formación de nuevos perfiles profesionales. Jon del Olmo, coordinador del Máster de Sistemas Inteligentes de Energía, destaca que el objetivo es preparar ingenieros capaces de integrar renovables, almacenamiento, electrónica de potencia y control avanzado en escenarios reales.

«El máster ha sido creado para dar respuesta a los problemas energéticos actuales y futuros. Desde la escuela de ingeniería hemos visto que las empresas están apostando por la gestión inteligente de la energía, más allá del diseño de los sistemas, buscando que sean eficientes durante toda su vida útil y que aporten valor añadido a través del análisis de datos», afirma.

Formación de nuevos profesionales en electromovilidad

Ese enfoque híbrido —energía e inteligencia artificial— gana peso a medida que el sector dispone de más información operativa. «La disponibilidad de datos sobre el funcionamiento de sistemas energéticos está permitiendo dar un salto cualitativo en su análisis y mejora. Comprender los hábitos de los usuarios del vehículo eléctrico y sus necesidades se tiene que fundamentar en esos datos, y la inteligencia artificial es una herramienta fundamental para hacerlo», añade Del Olmo.

La formación se apoya en una metodología práctica y orientada a proyecto, en contacto con empresas del sector. «El alumnado trabaja desde el inicio en metodologías basadas en proyectos. Por ejemplo, diseñan y ponen en marcha packs de baterías con sistemas avanzados de gestión eléctrica y térmica, o desarrollan algoritmos para estimar el estado de carga y salud de las baterías», explica. Además, parte del estudiantado realiza prácticas remuneradas y trabajos fin de máster en áreas como electrónica de potencia, simulación avanzada o sistemas de almacenamiento, conectando el aula con necesidades industriales concretas.

Para los investigadores, la electrificación del transporte será determinante en la transición energética, pero su viabilidad dependerá de acompañar el crecimiento del parque eléctrico con infraestructuras más autónomas, inteligentes y eficientes, y con profesionales preparados para diseñarlas y operarlas. En ese contexto, las electrolineras dejan de ser solo «enchufes» y se perfilan como auténticos nodos energéticos dentro del sistema eléctrico.