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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 de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre modelado de demanda ev y expansión de red desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M y Simcenter Amesim. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de ingeniero de baterías, especialista en BMS y ingeniero de electrónica de potencia en automoción, movilidad pesada y infraestructura de recarga.

Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red
Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 800 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 8

1.090 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Modelado de Demanda EV y Expansión de Red, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad), desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Gestión del trabajo técnico

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Diplomado en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

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.

01EspecializaciónTodo el programa es de Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad)

El temario, los casos y el proyecto final son de Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad). No es un diplomado genérico de ingeniería al que se le ha cambiado el título: cada módulo está escrito para este ámbito.

02NormativaQué norma aplica y cómo justificarlo

Un módulo completo dedicado al mapa normativo del ámbito: qué norma aplica a cada parte del trabajo y con qué jerarquía, cómo distinguir un requisito obligatorio de una buena práctica y cómo dejar esa decisión justificada por escrito.

03EvidenciaTrabajo trazable y defendible ante un auditor

Criterios de aceptación definidos antes de ejecutar y medidos después, registros y control de versiones, clasificación de no conformidades por criticidad y preparación de auditoría e inspección: qué te va a pedir el auditor y cómo tenerlo listo.

04Proyecto finalTerminas con una memoria técnica, no solo con un título

Defines el alcance sobre un caso real, documentas las hipótesis, desarrollas el cálculo o el diseño registrando cada iteración, lo validas frente a normativa y lo defiendes ante tu tutor. Es un trabajo que puedes enseñar en una entrevista.

05AcompañamientoUn tutor que corrige tu trabajo

Tienes tutor asignado durante todo el programa y es quien revisa y valida la defensa del proyecto final. El claustro es el que fija el calendario académico de cada formación.

06FormatoCompatible con una jornada completa

800 horas repartidas en 8 módulos y 64 submódulos, 100 % online y asíncrono: avanzas a tu ritmo, sin clases en directo a las que tengas que llegar. La fecha de inicio la fija el claustro.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Modelado de Demanda EV y Expansión de Redes (100 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Modelado de Demanda EV y Expansión de Redes
  • 1.2. Fundamentos del mercado de vehículos eléctricos: análisis de tendencias y factores clave.
  • 1.3. Recopilación y análisis de datos: fuentes de datos relevantes y técnicas de modelado de demanda.
  • 1.4. Modelado de la demanda de vehículos eléctricos: métodos y herramientas de pronóstico.
  • 1.5. Estrategias de expansión de redes de carga: ubicación óptima de estaciones y diseño de infraestructura.
  • 1.6. Evaluación de la viabilidad económica: análisis de costos y beneficios de la expansión de la red.
  • 1.7. Impacto de la demanda EV en la red eléctrica: gestión de la carga y almacenamiento de energía.
  • 1.8. Modelado de escenarios: simulación de diferentes escenarios de demanda y estrategias de expansión.
  • 1.9. Implementación de soluciones de carga: tipos de cargadores y tecnologías emergentes.
  • 1.10. Integración de energías renovables: estrategias para una red de carga sostenible.
2Modelado Avanzado y Expansión Estratégica (100 h)
  • 2.1. 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.
  • 2.10. Estudio de caso: Aplicación práctica del modelado y la planificación estratégica.
3Modelado de Demanda EV y Diseño Estratégico. (100 h)
  • 3.1. 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.
  • 3.10. Tendencias futuras en el modelado de demanda EV y el diseño de redes de carga.
4Análisis Predictivo y Expansión de Red EV. (100 h)
  • 4.1. 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
  • 4.10. Estudio de Casos: Implementación del Análisis Predictivo y Expansión de la Red
5Modelado EV y Diseño de Red de Carga. (100 h)
  • 5.1. Fundamentos del Modelado de Demanda de Vehículos Eléctricos (EV)
  • 5.2. 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
  • 5.10. Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
6Modelado de Demanda EV y Planificación Estratégica. (100 h)
  • 6.1. 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.
  • 6.10. Estudios de Caso y Mejores Prácticas en la Expansión de la Red de Carga EV.
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Integración de sistemas e interfaces (100 h)
  • 8.1. Arquitectura de sistema y descomposición funcional
  • 8.2. Definición y control de interfaces
  • 8.3. Protocolos e intercambio de datos
  • 8.4. Integración progresiva y pruebas de interfaz
  • 8.5. Compatibilidad electromagnética y ambiental
  • 8.6. Gestión de configuración del conjunto
  • 8.7. Resolución de conflictos entre subsistemas
  • 8.8. Puesta a punto del sistema integrado
  • 8.9. Trazabilidad de requisitos a verificación
  • 8.10. Ejercicio: matriz de interfaces
  • 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.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de modelado de demanda ev y expansión de red y su vocabulario normativo.
  • Aplicar UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y GT-SUITE.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en cámara climática de baterías y banco de ciclado.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de modelado de demanda ev y expansión de red de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim, ANSYS Fluent, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de cámara climática de baterías, banco de ciclado, laboratorio de alta tensión. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • UNECE R100
  • UNECE R136
  • ISO 6469
  • IEC 62660
  • UN 38.3 (transporte)
  • ISO 26262
  • IEC 61851 (recarga)
  • ISO 15118
  • Reglamento (UE) 2023/1542 de baterías
  • ISO 19880 (hidrogeneras)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de baterías
  • Especialista en BMS
  • Ingeniero de electrónica de potencia
  • Responsable de seguridad de alta tensión
  • Ingeniero de infraestructura de recarga
  • Especialista en hidrógeno

Sectores de destino: automoción, movilidad pesada, infraestructura de recarga, almacenamiento estacionario, hidrógeno verde. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se trabaja en ingeniería

Pulsa cada etapa para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónMODELADO DE DEMANDA EV Y EXPANSIÓN DE REDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Necesidad

Qué problema se resuelve, para quién y con qué restricciones de partida.

Se trabaja en el Módulo 1 del plan de estudios.

Requisitos

Traducir la necesidad a requisitos medibles, trazables y verificables.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Arquitectura

Reparto en subsistemas, interfaces y las decisiones que condicionan todo lo demás.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Diseño de detalle

Cálculo, selección de componentes y documentación lista para fabricar.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Implementación

Fabricación o desarrollo, control de configuración y gestión de desviaciones.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Verificación

Comprobar que se ha construido lo especificado: ensayo, análisis e inspección.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Validación

Comprobar que resuelve la necesidad real en su entorno de uso.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Operación

Puesta en servicio, mantenimiento y realimentación al diseño siguiente.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 9001

Sistema de gestión de la calidad: procesos, trazabilidad y mejora continua.

ISO 31000

Gestión del riesgo: identificación, análisis, evaluación y tratamiento.

ISO/IEC/IEEE 15288

Procesos del ciclo de vida de los sistemas, de la necesidad a la retirada.

ISO 45001

Seguridad y salud en el trabajo aplicada al entorno de proyecto.

Tu dedicación

800 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

8 h por semana

100

semanas

23,1 meses aproximadamente

12 h por semana

67

semanas

15,5 meses aproximadamente

16 h por semana

50

semanas

11,5 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad) relacionado con Modelado de Demanda EV y Expansión de Red, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto integrador con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute

Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto

El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.

El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica

La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real

El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute

Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore

El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte

La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute

Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes

El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este diplomado

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

Cada formación tiene una fecha de inicio fijada por el claustro. Puedes solicitar plaza en cualquier momento y, en la entrevista de admisión, te confirmamos la fecha de comienzo que te corresponde.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.
Protección de datos
Responsable: SEIUM. Finalidad: atender tu consulta sobre la formación. Derechos: acceso, rectificación y supresión. Más información en la política de privacidad.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 800 horas totales repartidas en 6 a 8 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Modelado de Demanda EV y Expansión de Red

¿Qué es Modelado de Demanda EV y Expansión de Red?

Es una especialidad propia de la ingeniería industrial. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este diplomado recorre ese método completo en 8 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Modelado de Demanda EV y Expansión de Red?

Contratan sobre todo ingenierías, fabricantes y departamentos técnicos de empresa industrial. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red?

Las de referencia son ISO 9001, ISO 31000, ISO/IEC/IEEE 15288, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red?

En el día a día se trabaja con herramientas de gestión de requisitos, cálculo y verificación habituales en ingeniería. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en Modelado de Demanda EV y Expansión de Red?

Este programa son 800 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 80 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar Modelado de Demanda EV y Expansión de Red online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Testimonios & trayectorias

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Ficha del programa

El programa en datos

8módulosEstructura
80submódulosUnidades de trabajo
800horasCarga total
6-8mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
800 horas · 6 a 8 meses.
Estructura
8 módulos y 80 submódulos.
Área
Electromovilidad, Baterías & H2.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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