Uso Inteligente de Plazas para Vehículos Eléctricos | Urbiotica

El aumento de vehículos eléctricos impulsa la instalación de puntos de recarga, pero también resalta un problema: la ocupación indebida de las plazas. La IA en sistemas de gestión de estacionamiento permite detectar en tiempo real si un vehículo ocupa una cuando no debería y alertar a quienes sean responsables de intervenir para resolver tan pronto como sea posible. 

Gracias a esta gestión inteligente, las administraciones pueden mejorar la disponibilidad de las plazas y maximizar el rendimiento de la inversión al mismo tiempo que ofrecer un servicio más eficiente a los usuarios, favoreciendo así el desarrollo de una movilidad eléctrica sostenible.

Un problema casi invisible: plazas de recarga ocupadas indebidamente

Administraciones de todo el mundo invierten en electrificación del transporte con el objetivo de facilitar la transición hacia una movilidad más sostenible y reducir emisiones contaminantes. Sin embargo, conforme crece el número de puntos de recarga eléctrica, surgen complicaciones operativas como la ocupación de dichas plazas por vehículos que no están haciendo uso real o la permanencia excesiva en el lugar una vez finalizada la recarga. 

Los datos analizados en un proyecto piloto han mostrado que aproximadamente un 23% de las rotaciones corresponden a vehículos que ocupan la plaza indebidamente. Además, casi la mitad de estas ocupaciones, un 48%, se prolongan más de 20 minutos, mientras que otras superan una hora. Esto disminuye la disponibilidad de cargadores, causa esperas innecesarias, reduce la rotación de vehículos, empeora la experiencia y minimiza el retorno de la inversión. 

Dado que es un problema estructural, poner a disposición más cargadores no asegura un mejor servicio, es necesario optimizar el uso de los existentes a través de sistemas inteligentes capaces de detectar incidencias y facilitar la gestión de las plazas.

Casuística del uso ineficiente de las plazas de recarga 

1. Vehículo no eléctrico ocupando una plaza de recarga

Un vehículo no enchufable ocupa una plaza de recarga eléctrica, impidiendo su uso a usuarios autorizados. En ocasiones, esto se debe al desconocimiento de la normativa vigente por parte de conductores: las plazas son exclusivas para vehículos eléctricos. 

2. Vehículo eléctrico estacionado sin iniciar la recarga

Similar al punto anterior, a pesar de tratarse de un vehículo enchufable en este caso, se ocupa una plaza de recarga y no inicia ninguna sesión de carga durante un tiempo superior al periodo de gracia establecido. Esta situación también puede deberse a un fallo en la conexión.

3. Vehículo con la recarga finalizada

El vehículo eléctrico puede haber completado la carga, pero sigue estacionado en el mismo espacio durante más tiempo del necesario. La infraestructura se ha utilizado correctamente en un inicio, sin embargo, la permanencia prolongada reduce la rotación de vehículos.

4. Falta de supervisión operativa

En ausencia de un sistema capaz de supervisar el buen uso de las plazas de recarga, es más fácil que las ocupaciones indebidas pasen desapercibidas. Las incidencias se detectan presencialmente o a partir de avisos de los propios usuarios. 

5. Ausencia de información integrada

Sin datos fiables sobre la ocupación y el estado de las plazas, los administradores carecen de una visión completa del funcionamiento de la infraestructura. Esto dificulta tanto la detección de incidencias como la evaluación del servicio proporcionado y la planificación futura. 

Arquitectura de la solución inteligente

Capa 1. Captura de datos

Los sensores instalados en cada una de las plazas detectan la presencia de vehículos, el inicio y el fin del estacionamiento, la duración de la estancia y las rotaciones, al mismo tiempo que se obtienen datos sobre el estado de los conectores mediante APIs del operador. En la prueba piloto, esta información se consultaba periódicamente cada diez minutos.

Capa 2. Integración de datos

La segunda capa combina la información procedente de distintas fuentes para determinar si la plaza está ocupada, si hay algún conector disponible, si los puertos están realizando una sesión de carga, el tiempo transcurrido desde el estacionamiento y las incidencias detectadas. Sobre esta información se implementan reglas que detectan si se está usando u ocupando. 

Por ejemplo, si los sensores detectan que la plaza está ocupada y, pasados 5 minutos, ninguno de los conectores inicia sesión, el sistema genera una alerta automática. 

Capa 3. Inteligencia artificial

La IA permite pasar de una gestión reactiva a una predictiva y automatizada, amplía las capacidades del sistema al actuar tanto sobre datos históricos como en tiempo real. Es capaz de detectar automáticamente posibles anomalías, predecir ocupación futura, clasificar patrones de comportamiento de usuarios, priorización de incidencias y apoyar a la toma de decisiones. 

Los resultados obtenidos por estos modelos se envían directamente a centros de control, entre otras alternativas, para una respuesta rápida y coordinada de los recursos de inspección. 

Capa 4. Funcionamiento operativo

La última capa describe el flujo de gestión de una posible incidencia desde su detección hasta la actuación por parte de los responsables. Toda la información generada se almacena para calcular indicadores de rendimiento (KPIs) y alimentar los modelos de inteligencia artificial.

Indicadores clave de rendimiento

1. KPIs de ocupación

El porcentaje de ocupación, el tiempo medio de rotación y el número de rotaciones son los KPIs que permiten conocer el grado de utilización de la infraestructura. Detectan franjas horarias más demandadas, capacidad real de la infraestructura y posibles casos de infrautilización.

Porcentaje de ocupación	Tiempo que la plaza queda ocupada respecto al periodo analizado.
Tiempo medio de rotación	Duración media de cada ocupación de la plaza.
Número de rotaciones	Número de vehículos que usan la plaza en un periodo determinado.

En el proyecto piloto se vio que al día suele haber al menos una de las dos plazas de recarga analizadas queda libre. Sin embargo, cuando el análisis se hace por franjas horarias y días de la semana, ambas llegan al 100% de ocupación. 

En cuanto al tiempo medio de rotación, los vehículos permanecen en las plazas de recarga unos 50 minutos. Por otra parte, en condiciones normales, las plazas analizadas registraron entre 10 y 30 rotaciones diarias, lo que viene a ser un uso elevado a lo largo del día. 

2. KPIs de control

Indicadores como el número de alertas, la duración media de las infracciones y el porcentaje de ocupaciones indebidas calculan el grado de cumplimiento de las condiciones de uso de las plazas de recarga. En definitiva, valoran la eficiencia de las medidas de supervisión.

Número de alertas	Total de ocupaciones indebidas detectadas en el periodo analizado.
Duración media de las infracciones	Tiempo medio durante el cual una plaza permanece ocupada sin realizar una sesión de recarga.
Porcentaje de ocupaciones indebidas	Relación entre el número de infracciones detectadas y el número total de rotaciones.

En este caso, el análisis del número de alertas en la prueba piloto muestra que, de media, el 23% de los vehículos estacionados ocupa una plaza de recarga sin usar el conector. En lo que respecta a la duración de dichas infracciones, se registraron 22,6 minutos de media.

Del total de incidencias detectadas, el 48% superó los 20 minutos de duración, por lo que un porcentaje importante de las ocupaciones indebidas no corresponde a situaciones puntuales, sino a un comportamiento recurrente con impacto sobre la disponibilidad del servicio.

3. KPIs estratégicos

A medida que aumenta el número de plazas de recarga para vehículos eléctricos gestionadas, la información recopilada permite generar indicadores orientados a la toma de decisiones: disponibilidad efectiva de las plazas, eficiencia operativa del sistema, tasa de reincidencia de las ocupaciones, distribución espacial y temporal de la demanda. 

Estos indicadores facilitan la planificación de inversiones y la optimización de los recursos de inspección, además de valorar el impacto de las políticas públicas de movilidad eléctrica.

La inteligencia artificial cambia la gestión de las plazas de recarga

A través de modelos con machine learning es posible predecir la ocupación por hora, día o barrio, además de la demanda futura. Por ejemplo, el caso piloto muestra que viernes y fin de semana suele haber mayor ocupación, mientras que de noche hay una clara infrautilización. También crece la actividad en tardes de días laborables. 

Más allá de detectar el uso indebido, los algoritmos dan pie a clasificar el comportamiento de los usuarios, agrupándolos bajo perfiles de uso.

Usuario correcto	Estaciona el vehículo, inicia la sesión de recarga y abandona la plaza una vez finalizada.
Usuario oportunista	Ocupa inicialmente la plaza sin iniciar la recarga, aunque conecta el vehículo dentro del periodo de gracia establecido.
Usuario infractor	Estaciona el vehículo y no inicia ninguna sesión de recarga durante toda su permanencia.
Usuario reincidente	Acumula múltiples ocupaciones indebidas a lo largo del tiempo, evidenciando un patrón recurrente de incumplimiento.

También hay que considerar que no todas las situaciones tienen la misma importancia, y que gracias a la inteligencia artificial es posible priorizar aquellas con mayor impacto. Variables como la duración de la infracción, el historial de incidencias del usuario o de la ubicación, la demanda prevista para la franja horaria y la disponibilidad de plazas de recarga cercanas, entre otras, son esenciales para optimizar los recursos de inspección.

Beneficios del uso inteligente de plazas de recarga

Beneficios para las administraciones públicas

Reducir las ocupaciones indebidas mejora la rotación de usuarios y aumenta la capacidad del servicio sin necesidad de instalar nuevos cargadores. La instalación de puntos de recarga supone una inversión importante y un sistema inteligente maximiza el rendimiento al mismo tiempo que consigue un mayor beneficio con los mismos recursos.

Los responsables municipales pueden conocer en todo momento el estado de miles de plazas desde una única plataforma. Actúan con mayor rapidez sin necesidad de ir presencialmente. Además, dicha información ayuda a comprender el uso real de la infraestructura, favoreciendo una asignación racional de los recursos disponibles.

Beneficios para los usuarios

Para empezar, aumenta la probabilidad de que encuentren plaza disponible en poco tiempo. Por otra parte, la información que reciben sobre el estado de los puntos de recarga eléctricos es más fiable y está actualizada en tiempo real gracias a los sistemas inteligentes: hay menos esperas y mayor confianza en la infraestructura pública.