[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.

[en] This thesis proposes the utilization of two optimization algorithms to simulate the implementation of a Vehicle-to-Grid system for providing peak shaving services to an office building. The primary objective of the first algorithm is to generate an optimized daily reference demand that aims to reduce electricity demand peaks at the lowest possible cost, thereby minimizing both electricity and capacity costs. Subsequently, the second algorithm utilizes the generated reference demand to determine the optimal power that each electric vehicle should inject or store at different time intervals throughout the day. These two algorithms have been coupled and simulated for all days of the year to evaluate the effectiveness of the Vehicle-to-Grid system and the algorithms across different seasons. Additionally, the study has calculated the achieved economic savings and evaluated the associated battery degradation based on research papers that have investigated battery degradation in similar Vehicle-to-Grid scenarios. The findings indicate significant reductions in demand peaks, particularly in the months near winter, primarily due to lower photovoltaic production during these months. As a result, demand peaks tend to be more concentrated around midday, increasing the likelihood of having electric vehicles connected to the parking facility to provide peak shaving services. Consequently, the algorithms have enabled an average monthly peak reduction of 25.4 kW, resulting in capacity savings of approximately 674 € and an additional annual energy cost of only 6.6 €. These cost savings are achieved by modifying the net demand, taking into account not only the capacity tariff but also the energy tariff, thereby optimizing the overall cost structure. Lastly, it has been concluded that providing peak shaving through a Vehicle-to-Grid system without taking into account battery degradation cost in the algorithms may result in a loss of EVs battery life of approximately two years.