La expansión de la movilidad eléctrica está transformando el sector energético, pero también introduce desafíos operativos para las redes eléctricas. La carga simultánea de vehículos eléctricos (VE) puede disparar la demanda punta y generar inestabilidad en la red. Una solución inteligente es el control de carga basado en aprendizaje por refuerzo (RL), que aprende patrones temporales y contextuales de datos históricos para optimizar cuándo y cómo cargar cada vehículo. Sin embargo, en entornos reales, una variable crítica como la hora de salida del VE suele ser desconocida, lo que dificulta que el agente RL tome decisiones eficientes. Para sortear esta incertidumbre, se recurre a modelos de pronóstico que estiman dicha característica a partir de datos disponibles. El problema es que estos modelos se entrenan típicamente para minimizar el error de predicción, sin considerar cómo ese error afecta la calidad de las decisiones del controlador. Esto provoca que los errores del pronosticador se propaguen y deterioren el rendimiento global del sistema de carga.
Investigaciones recientes proponen un enfoque de RL centrado en la decisión (decision-focused RL), donde el pronosticador y el controlador se entrenan de forma conjunta e integral. En lugar de optimizar por separado la precisión del pronóstico y luego la política de carga, este marco end-to-end realimenta al pronosticador con las consecuencias reales de sus estimaciones sobre las acciones del agente. El resultado es una mejora sustancial: se logra hasta un 14% más de recompensa total y una reducción del 55% en energía no suministrada (carga que no se completa porque el VE ya se ha ido). Este avance demuestra que alinear la predicción con la toma de decisiones es clave para sistemas autónomos robustos.
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