[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.

[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.