[ca] La tesi proposa l'ús de dos algoritmes d'optimització per simular la implementació d'un sistema Vehicle-to-Grid per proporcionar serveis de reducció de pics a un edifici d'oficines. El primer algoritme busca generar una demanda de referència diària optimitzada per reduir els pics de demanda d'electricitat al cost més baix possible. El segon algoritme utilitza aquesta demanda de referència per determinar la potència òptima que cada vehicle elèctric ha d'injectar o emmagatzemar en diferents intervals de temps. Aquests algoritmes s'han simulat per a tots els dies de l'any per avaluar l'eficàcia del sistema Vehicle-to-Grid i els algoritmes en diferents estacions. S'han calculat els estalvis econòmics aconseguits i s'ha avaluat la degradació de les bateries basant-se en investigacions prèvies en escenaris similars de Vehicle-to-Grid. Els resultats indiquen reduccions significatives en els pics de demanda, especialment en els mesos propers a l'hivern, principalment a causa de la menor producció fotovoltaica durant aquests mesos. Com a resultat, els pics de demanda tendeixen a concentrar-se més al voltant del migdia, augmentant la probabilitat que hi hagi vehicles elèctrics connectats a l'aparcament per proporcionar serveis de reducció de pics. En conseqüència, els algoritmes han possibilitat una reducció mitjana mensual de 25,4 kW en els pics, amb uns estalvis de capacitat d'aproximadament 674 € i un cost energètic anual addicional de només 6,6 €. Aquests estalvis de costos s'aconsegueixen mitjançant la modificació de la demanda neta, tenint en compte no només la tarifa de capacitat sinó també el cost energètic, optimitzant així l'estructura de cost global. Finalment, s'ha conclòs que proporcionar serveis de reducció de pics a través d'un sistema Vehicle-to-Grid sense tenir en compte el cost de degradació de les bateries en l'estratègia de Vehicle-to-Grid pot comportar una pèrdua de vida útil de les bateries dels vehicles elèctrics d'aproximadament dos anys.

[es] Esta tesis propone el uso de dos algoritmos de optimización para simular la implementación de un sistema Vehicle-to-Grid en un edificio de oficinas. El primer algoritmo busca generar una demanda de referencia diaria optimizada que reduzca los picos de demanda eléctrica al menor costo posible. El segundo algoritmo utiliza esta demanda de referencia para determinar la potencia óptima que cada vehículo eléctrico debe inyectar o almacenar en diferentes momentos del día. Estos algoritmos se han simulado para evaluar la efectividad del sistema y los algoritmos en diferentes estaciones. También se han calculado los ahorros económicos logrados y evaluado la degradación de las baterías en situaciones similares de Vehicle-to-Grid. Los hallazgos indican reducciones significativas en los picos de demanda, especialmente en los meses cercanos al invierno, principalmente debido a una menor producción fotovoltaica durante estos meses. Como resultado, los picos de demanda tienden a concentrarse más alrededor del mediodía, aumentando la probabilidad de tener vehículos eléctricos conectados a la instalación de estacionamiento para proporcionar servicios de reducción de picos. En consecuencia, los algoritmos han permitido una reducción promedio mensual de 25,4 kW en los picos, lo que se traduce en ahorros de capacidad de aproximadamente 674 € y un costo energético anual adicional de solo 6,6 €. Estos ahorros de costos se logran mediante la modificación de la demanda neta, teniendo en cuenta tanto la tarifa de capacidad como la tarifa energética, optimizando así la estructura de costos en general. Por último, se ha concluido que proporcionar servicios de reducción de picos a través de un sistema Vehicle-to-Grid sin tener en cuenta el costo de degradación de las baterías en la estrategia de Vehicle-to-Grid puede resultar en una pérdida de vida útil de las baterías de los vehículos eléctricos de aproximadamente dos años.