Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

Sobre nuestro Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

El Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red explora la planificación y optimización de la infraestructura de carga para vehículos eléctricos (EV). Se enfoca en el análisis de la demanda energética, el modelado de escenarios de carga y la integración de fuentes renovables. El diplomado aborda el diseño de la red de carga, considerando la ubicación de estaciones, la capacidad de la red eléctrica y las estrategias de gestión de la energía. Se utilizan herramientas de simulación y optimización para evaluar la viabilidad y eficiencia de los proyectos de expansión.

El programa capacita para analizar datos de mercado, predecir patrones de uso de EVs y desarrollar estrategias de despliegue que maximicen la cobertura y la rentabilidad. Se presta especial atención a la normativa vigente y las tendencias del sector, preparando para roles como planificadores de redes de carga, analistas de demanda energética y consultores en movilidad eléctrica. Se exploran temas de eficiencia energética y sostenibilidad, promoviendo soluciones innovadoras para el futuro de la movilidad.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): modelado de demanda, vehículos eléctricos (EV), expansión de red, carga EV, análisis de demanda, planificación de red, simulación, optimización, movilidad eléctrica.

Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Modelado de Demanda EV y Estrategias de Expansión de Redes de Carga.

  • Comprender los principios fundamentales del modelado de la demanda de vehículos eléctricos (EV).
  • Identificar y analizar los factores clave que influyen en la demanda de carga de EV, incluyendo patrones de uso, perfiles de carga y tarifas de energía.
  • Evaluar diferentes metodologías para la proyección de la demanda de carga de EV, como modelos estadísticos, simulación y análisis de escenarios.
  • Explorar las estrategias óptimas para la expansión de redes de carga, considerando la ubicación de estaciones, capacidad de carga y tipos de conectores.
  • Analizar la viabilidad económica y financiera de los proyectos de infraestructura de carga de EV, incluyendo el análisis de costos, ingresos y retorno de la inversión (ROI).
  • Diseñar e implementar planes de expansión de redes de carga que se ajusten a las necesidades del mercado y a las políticas gubernamentales.
  • Evaluar el impacto de la infraestructura de carga de EV en la red eléctrica, incluyendo la gestión de la carga, la integración de energías renovables y la estabilidad de la red.
  • Aprender sobre las tecnologías de carga de EV más recientes, como la carga rápida, la carga inalámbrica y la carga bidireccional.
  • Estudiar las regulaciones y normativas relevantes para la infraestructura de carga de EV, incluyendo estándares de seguridad, interoperabilidad y privacidad.
  • Desarrollar habilidades en la utilización de herramientas y software de modelado y simulación para el análisis de la demanda de EV y la planificación de redes de carga.

2. Modelado Avanzado de la Demanda de Vehículos Eléctricos y Planificación Estratégica de la Expansión de Infraestructura de Carga.

  • Comprender y aplicar metodologías avanzadas de modelado de la demanda de vehículos eléctricos (VE).
  • Analizar datos del mercado de VE, incluyendo factores socioeconómicos, preferencias de los consumidores y tendencias tecnológicas.
  • Desarrollar modelos predictivos para la demanda de VE a corto, mediano y largo plazo, utilizando técnicas de regresión, series temporales y aprendizaje automático.
  • Evaluar el impacto de las políticas gubernamentales y los incentivos en la adopción de VE.
  • Diseñar y optimizar estrategias de planificación de la expansión de la infraestructura de carga para VE.
  • Identificar ubicaciones óptimas para estaciones de carga, considerando la demanda, la disponibilidad de energía y la viabilidad económica.
  • Modelar y simular el flujo de tráfico de vehículos eléctricos en la red de carga, utilizando herramientas de simulación de tráfico.
  • Evaluar la rentabilidad y la sostenibilidad de diferentes modelos de negocio para la infraestructura de carga.
  • Desarrollar planes estratégicos para la expansión de la infraestructura de carga, incluyendo la gestión de proyectos, la asignación de recursos y la gestión de riesgos.
  • Analizar el impacto ambiental de la infraestructura de carga y las estrategias para minimizar la huella de carbono.
  • Explorar las últimas tendencias en tecnología de carga, incluyendo la carga rápida, la carga inalámbrica y la integración de la infraestructura de carga con la red eléctrica inteligente.
  • Comprender los aspectos regulatorios y legales relacionados con la infraestructura de carga, incluyendo las normas de seguridad y los estándares técnicos.
  • Familiarizarse con las herramientas de software y las bases de datos relevantes para el modelado de la demanda de VE y la planificación de la infraestructura de carga.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos prácticos y estudios de caso del mundo real.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.

4. Análisis Predictivo de la Demanda EV y Optimización de la Expansión de la Red de Carga.

4. Análisis Predictivo de la Demanda EV y Optimización de la Expansión de la Red de Carga.

  • Dominio de técnicas avanzadas para el análisis de la demanda de vehículos eléctricos (EV), incluyendo modelos predictivos basados en datos históricos y factores socioeconómicos.
  • Evaluación y pronóstico de la demanda de carga de vehículos eléctricos a nivel geográfico y temporal, considerando diferentes escenarios de adopción de EVs.
  • Aplicación de algoritmos de optimización para la planificación estratégica y la expansión eficiente de la red de carga de EVs, minimizando costos y maximizando la cobertura.
  • Análisis de datos de telemetría de vehículos eléctricos y estaciones de carga para identificar patrones de uso, cuellos de botella y oportunidades de mejora.
  • Evaluación del impacto de las políticas gubernamentales y los incentivos en la demanda de EVs y la viabilidad de la expansión de la red de carga.
  • Implementación de herramientas de simulación para modelar el flujo de energía y la congestión en la red de carga, permitiendo la optimización de la infraestructura.
  • Diseño de estrategias para la gestión inteligente de la carga, incluyendo la optimización de la capacidad de la red y la integración de energías renovables.
  • Evaluación de la rentabilidad y la sostenibilidad de las inversiones en la infraestructura de carga de EVs.
  • Conocimiento de las últimas tendencias y tecnologías en el mercado de los vehículos eléctricos y la infraestructura de carga.
  • Desarrollo de habilidades para la toma de decisiones informadas en la planificación y expansión de la red de carga de EVs, considerando factores técnicos, económicos y ambientales.

1. Modelado de la Demanda de Vehículos Eléctricos y Diseño Estratégico de la Expansión de Redes de Carga.

  • Dominarás las técnicas para el pronóstico de la demanda de vehículos eléctricos (VE), incluyendo el análisis de factores socioeconómicos, tendencias del mercado y políticas gubernamentales.
  • Aprenderás a construir modelos de simulación para evaluar el impacto de diferentes escenarios de adopción de VE en la demanda de carga.
  • Te capacitarás en el análisis de datos y el uso de herramientas de software para interpretar y visualizar los resultados de los modelos de demanda.
  • Desarrollarás habilidades en el diseño estratégico de la infraestructura de carga, considerando la ubicación óptima de estaciones, la capacidad de carga y la gestión de la red.
  • Comprenderás los aspectos técnicos y económicos de las diferentes tecnologías de carga, incluyendo carga rápida, carga inalámbrica y soluciones de almacenamiento de energía.
  • Explorarás las estrategias de expansión de las redes de carga, incluyendo la planificación a largo plazo, la selección de sitios y la negociación con stakeholders.
  • Analizarás los modelos de negocio y las opciones de financiamiento para el despliegue de la infraestructura de carga.
  • Estudiarás las regulaciones y políticas relacionadas con la infraestructura de carga de VE, incluyendo estándares técnicos, permisos y subsidios gubernamentales.
  • Te familiarizarás con las tendencias futuras en la industria de VE y la infraestructura de carga, como la integración de la red, la gestión inteligente de la energía y la movilidad eléctrica.
  • Aprenderás a aplicar los conocimientos adquiridos para tomar decisiones estratégicas informadas en el diseño y la expansión de las redes de carga de VE.

6. Modelado de Demanda de Vehículos Eléctricos y Planificación Estratégica para la Expansión de la Red de Carga.

Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

Módulo 1 — Modelado de Demanda EV y Expansión de Redes

1.1 Fundamentos del mercado de vehículos eléctricos: análisis de tendencias y factores clave.
1.2 Recopilación y análisis de datos: fuentes de datos relevantes y técnicas de modelado de demanda.
1.3 Modelado de la demanda de vehículos eléctricos: métodos y herramientas de pronóstico.
1.4 Estrategias de expansión de redes de carga: ubicación óptima de estaciones y diseño de infraestructura.
1.5 Evaluación de la viabilidad económica: análisis de costos y beneficios de la expansión de la red.
1.6 Impacto de la demanda EV en la red eléctrica: gestión de la carga y almacenamiento de energía.
1.7 Modelado de escenarios: simulación de diferentes escenarios de demanda y estrategias de expansión.
1.8 Implementación de soluciones de carga: tipos de cargadores y tecnologías emergentes.
1.9 Integración de energías renovables: estrategias para una red de carga sostenible.
1.10 Estudios de caso: ejemplos prácticos y mejores prácticas en la expansión de redes de carga.

2.2 Modelado de la demanda de vehículos eléctricos: Fundamentos y variables clave.
2.2 Análisis de datos: Recopilación, limpieza y preparación de datos para el modelado.
2.3 Técnicas de modelado de demanda: Modelos estadísticos y de aprendizaje automático.
2.4 Factores influyentes: Identificación y análisis de variables económicas, demográficas y de comportamiento.
2.5 Estrategias de expansión: Selección de ubicaciones y dimensionamiento de estaciones de carga.
2.6 Planificación de la infraestructura: Diseño y optimización de la red de carga.
2.7 Modelos de simulación: Evaluación del impacto de diferentes escenarios de demanda.
2.8 Sostenibilidad: Integración de energías renovables y gestión de la demanda.
2.9 Análisis financiero: Evaluación de la viabilidad económica de la expansión.
2.20 Estudio de caso: Aplicación práctica del modelado y la planificación estratégica.

3.3 Introducción al modelado de demanda EV y conceptos clave.
3.2 Factores que influyen en la demanda de vehículos eléctricos.
3.3 Recopilación y análisis de datos para el modelado de la demanda EV.
3.4 Modelos de regresión y series temporales aplicados a la demanda EV.
3.5 Diseño estratégico para la expansión de la red de carga: ubicación y capacidad.
3.6 Herramientas y software para el modelado de demanda y planificación de infraestructura.
3.7 Estudio de casos: ejemplos reales de modelado de demanda y expansión de redes de carga.
3.8 Impacto de las políticas gubernamentales en la demanda EV y la expansión de la red.
3.9 Análisis de la rentabilidad y viabilidad económica de los proyectos de expansión.
3.30 Tendencias futuras en el modelado de demanda EV y el diseño de redes de carga.

4.4 Introducción al Análisis Predictivo de Demanda de Vehículos Eléctricos
4.2 Recopilación y Análisis de Datos para el Modelado de Demanda EV
4.3 Modelado de Demanda EV: Métodos y Técnicas Avanzadas
4.4 Pronóstico de la Demanda EV: Aplicaciones Prácticas
4.5 Optimización de la Expansión de la Red de Carga: Estrategias y Herramientas
4.6 Diseño de la Infraestructura de Carga: Ubicación y Dimensionamiento
4.7 Gestión y Operación de la Red de Carga: Eficiencia y Rentabilidad
4.8 Impacto de la Expansión de la Red de Carga en el Mercado EV
4.9 Sostenibilidad y Consideraciones Ambientales en la Expansión de la Red
4.40 Estudio de Casos: Implementación del Análisis Predictivo y Expansión de la Red

5.5 Fundamentos del Modelado de Demanda de Vehículos Eléctricos (EV)
5.5 Recopilación y Análisis de Datos para el Modelado de Demanda EV
5.3 Diseño de Estrategias de Expansión para Redes de Carga
5.4 Modelado de Demanda EV a Nivel Geográfico y Temporal
5.5 Consideraciones de Diseño para Estaciones de Carga
5.6 Optimización de la Ubicación de Puntos de Carga
5.7 Integración de Energías Renovables en la Red de Carga
5.8 Análisis de Viabilidad Económica de Proyectos de Carga EV
5.9 Evaluación del Impacto Ambiental de la Expansión de la Red
5.50 Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas

6.6 Factores Clave en el Modelado de la Demanda de Vehículos Eléctricos.
6.2 Técnicas de Recopilación y Análisis de Datos para la Demanda EV.
6.3 Modelado de la Demanda EV: Enfoques y Metodologías.
6.4 Planificación Estratégica de la Expansión de la Red de Carga: Criterios.
6.5 Diseño y Ubicación Óptima de Puntos de Carga.
6.6 Integración de Energías Renovables en la Red de Carga EV.
6.7 Análisis de Viabilidad Económica y Financiera de Proyectos de Carga.
6.8 Estrategias de Implementación y Gestión de la Red de Carga.
6.9 Impacto Ambiental y Sostenibilidad en la Expansión de la Red.
6.60 Estudios de Caso y Mejores Prácticas en la Expansión de la Red de Carga EV.

7.7 Fundamentos del Modelado de Demanda EV
7.2 Análisis de Datos y Tendencias del Mercado de Vehículos Eléctricos
7.3 Estrategias de Expansión de Redes de Carga: Selección de Ubicaciones
7.4 Diseño y Dimensionamiento de la Infraestructura de Carga
7.7 Modelado de la Demanda de Carga en Diferentes Escenarios
7.6 Planificación Estratégica para la Expansión de la Red de Carga
7.7 Análisis Financiero y Evaluación de la Viabilidad de Proyectos
7.8 Implementación de Tecnologías de Carga Inteligente
7.9 Consideraciones Regulatorias y Normativas
7.70 Casos de Estudio y Mejores Prácticas

8.8 Modelado de la Demanda de Vehículos Eléctricos: Fundamentos y Metodologías.
8.8 Análisis de Datos y Tendencias del Mercado de Vehículos Eléctricos.
8.3 Estrategias de Optimización para la Expansión de la Red de Carga.
8.4 Diseño de Redes de Carga: Ubicación, Capacidad y Tipos de Cargadores.
8.5 Evaluación Económica y Financiera de Proyectos de Infraestructura de Carga.
8.6 Modelado de la Demanda de Carga: Software y Herramientas.
8.7 Análisis de Impacto Ambiental y Sostenibilidad en la Expansión de la Red.
8.8 Integración de Energías Renovables en la Infraestructura de Carga.
8.8 Estudios de Caso: Ejemplos Prácticos y Mejores Prácticas.
8.80 Tendencias Futuras y Desafíos en la Expansión de la Red de Carga.

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósitoejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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