Preguntas frecuentes

Chargalytics es una plataforma de inteligencia de mercado para el sector de la recarga de vehículos eléctricos. Recopilamos y procesamos datos de redes de recarga en 37 países, con cobertura de más de 530.000 estaciones de recarga, más de 1.555.000 plazas de carga y más de 1.648.000 conectores. El estado en tiempo real está disponible en 26 de estos mercados.

Convertimos esos datos en analítica, benchmarks, previsiones y herramientas para que operadores, inversores, consultores y cualquier persona que despliegue infraestructura de recarga tome mejores decisiones.

Propietarios e inversores lo usan para seguir la actividad de M&A, evaluar el rendimiento de los operadores, modelizar retornos de nuevas ubicaciones y entender la dinámica del mercado antes de comprometer capital.

Operadores de puntos de carga lo usan para compararse con la competencia, monitorizar la salud de su red, planificar nuevas ubicaciones y gestionar todo el ciclo de vida del proyecto, desde la selección del emplazamiento hasta la puesta en servicio.

Analistas lo usan para analítica de mercado por país, seguimiento de la adopción de EV, tendencias de uso FC y previsión de demanda en 37 mercados.

Consultores lo usan para ofrecer recomendaciones respaldadas por datos a sus clientes, con analítica exportable y modelos financieros listos para incluir en presentaciones comerciales.

Reguladores lo usan para evaluar la suficiencia de la infraestructura, monitorizar el cumplimiento y entender cómo las políticas se traducen en despliegue y utilización reales sobre el terreno.

OEM lo usan para entender dónde existe infraestructura de recarga —y dónde no—, qué hardware se despliega a escala y cómo los patrones de carga afectan al diseño de vehículos y a la estrategia comercial.

Nos integramos con puntos de acceso nacionales (NAP), registros gubernamentales, feeds OCPI, endpoints DATEX II y APIs de operadores en Europa y fuera de ella. Entre las fuentes clave están NOBIL (países nórdicos), Mobilithek (Alemania), feeds AFIR (Finlandia, Lituania) y decenas de registros específicos por país.

Los datos de estado en tiempo real se incorporan continuamente desde fuentes WebSocket, MQTT y polling. Procesamos cientos de miles de eventos de estado al día en 26 países con monitorización en directo.

Todos los datos se normalizan en un esquema unificado: mismos campos, mismos tipos de conector y mismos códigos de estado, independientemente del país de origen.

Actualmente cubrimos 37 países con datos de estaciones: Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Mauritius, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom and United States.

Los datos de estado de carga en tiempo real están disponibles en 26 de estos mercados, donde las APIs de los operadores proporcionan información en directo sobre los conectores. La cobertura crece cada mes.

Nuestros artículos de insights se pueden consultar libremente sin cuenta.

Todo lo demás requiere una suscripción activa: el mapa interactivo, analítica por país, benchmark de operadores de puntos de carga, ChargiPedia, archivo de noticias, newsletter y foro.

La herramienta Projects (planificación de ubicaciones, diseño de emplazamientos, BOM y modelización financiera) requiere el nivel Premium.

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Tu prueba gratuita de 7 días (sin tarjeta) cubre toda la plataforma. Después, hay dos niveles:

Para equipos empresariales, se aplican descuentos por volumen: 10% de descuento para 11–30 usuarios y 15% de descuento para más de 31 usuarios. La facturación anual ahorra un mes completo en ambos niveles.

Estas cuatro palabras se usan indistintamente en el sector, lo que hace imposible comparar el tamaño de las redes. Nosotros las usamos con precisión y siempre igual:

• Estación — una ubicación física con recarga. Una estación de servicio con doce plazas es una estación. Seguimos más de 530.000.
• Cargador — un equipo físico. Un solo equipo suele poder atender a más de un coche.
• Conector — una salida física, es decir, un enchufe en un cable. Seguimos más de 1.648.000.
• Plaza — la capacidad de cargar un coche a la vez. Un cargador con un conector CCS y otro CHAdeMO que solo puede atender un coche simultáneamente es una plaza con dos conectores. Seguimos más de 1.555.000.

Las plazas son la cifra que importa para medir la utilización — miden cuántos coches pueden cargar realmente al mismo tiempo, por eso todas las métricas de uso de la plataforma (minutos por plaza al día, sesiones por plaza al día, kWh por plaza al día) se expresan por plaza. El número de conectores es mayor y queda mejor; lo publicamos, pero no hacemos benchmarks con él.

También puedes encontrar el término EVSE en el sector. Significa lo mismo que nuestra plaza. Evitamos el término porque también se usa habitualmente para referirse a un «cargador», que es precisamente lo que genera la confusión.

El mapa muestra todas las estaciones de carga de nuestra base de datos, agrupadas en niveles bajos de zoom y mostrando estaciones individuales a medida que haces zoom. De un vistazo ves la densidad de infraestructura de carga en un país o región.

Haz clic en cualquier estación para abrir un panel de detalle con el operador, tipos de conector, niveles de potencia, dirección y estadísticas históricas de uso cuando estén disponibles.

Las capas te permiten activar y desactivar distintas superposiciones de datos en el mapa. Abre el panel de Capas en la barra superior para cambiar entre la capa de estaciones de carga, mapas de calor de POI y otras visualizaciones de datos.

La leyenda de densidad de carga en la esquina inferior izquierda te muestra la escala de color, de cobertura dispersa a densa.

Sí. Haz clic en Tipo de mapa en la barra de herramientas para cambiar entre vista de carreteras, relieve, satélite e híbrida. Usa Ubicarme para centrar el mapa en tu posición actual.

Al hacer clic en cualquier estación se abre un panel de detalle con datos en vivo. La pestaña Datos muestra:

• Snapshot de rendimiento — una puntuación compuesta de salud (0–100), carga media de FC y sesiones por plaza al día
• Vista general en tiempo real — estado actual de cada conector (disponible, cargando, desconocido), actualizado de forma continua
• Estaciones cercanas — un gráfico comparativo que muestra minutos de carga rápida al día en esta estación frente a competidores cercanos durante los últimos 7 días
• Histórico de uso — volumen y sesiones de carga rápida semanales y mensuales durante toda la ventana de observación

Las estaciones con datos en tiempo real muestran barras en vivo de conectores; las que no los tienen muestran los metadatos estáticos más recientes conocidos.

La pestaña Forecast muestra cómo evalúa la estación nuestro modelo:

• Puntuación de ubicación — cómo se compara el valor intrínseco del emplazamiento con la mediana del mercado (un indicador que muestra si está por encima o por debajo de la media)
• Puntuación de ejecución del CPO — qué tan bien rinde el operador frente a lo que debería generar la ubicación, con un indicador de confianza
• Gráfico de backtest — predicciones del modelo (naranja) frente al uso real observado (verde azulado) durante la ventana de entrenamiento, para que veas exactamente hasta qué punto el modelo encaja con esta estación
• Pronóstico a 12 meses — predicciones de demanda a futuro que tienen en cuenta patrones estacionales, temperatura y tendencias de adopción EV

Country analytics te da una visión profunda de la infraestructura de carga para EV y de la adopción a nivel nacional. Selecciona cualquier país en el desplegable (o haz clic en uno en el mapa) y obtendrás KPI, gráficos de tendencia, desglose por operadores, datos de precios, métricas de uso y perspectiva de mercado — todo en una sola página con scroll.

La página está organizada en secciones: EV Adoption, Charging Infrastructure, Ad-Hoc Pricing, Fast-Charging Usage, FC Market Outlook, Regulation y Country News. Cada sección se explica en detalle más abajo.

Usa el desplegable de selección de país en la parte superior derecha de la página. Muestra el nombre del país y el número de estaciones. Después de seleccionar, haz clic en Refresh para cargar los nuevos datos. También puedes hacer clic directamente sobre los países en el mapa de adopción.

La sección EV Adoption sigue cómo los vehículos eléctricos de batería van penetrando en cada mercado. Incluye:

• KPI de cuota de mercado BEV — el porcentaje actual de ventas de coches nuevos que son eléctricos de batería, en primer plano
• Previsión en curva S — un modelo de crecimiento logístico que proyecta la cuota de mercado BEV años hacia el futuro. A cada país se le asigna un nivel según su posición en la curva de adopción: Early (por debajo de ~5%), Growth (5–25%), Mainstream (25–60%) y Saturation (por encima del 60%). El nivel determina la forma y el ritmo de la previsión
• Gráfico del parque BEV — BEV acumulados en circulación a lo largo del tiempo, mostrando históricos reales y crecimiento proyectado
• Tabla de datos — desglose año a año de matriculaciones BEV, parque acumulado, cuota de mercado y tasa de crecimiento para cada país

Una radiografía de la red física de recarga del país. Seis tarjetas KPI muestran:

• Estaciones — todas las ubicaciones de recarga pública
• Plazas — cuántos coches pueden cargar a la vez
• DC rápida — plazas CCS, CHAdeMO y NACS
• AC — plazas Type 2 y Type 1
• Operadores — número de CPO distintos activos en el país
• Potencia media FC — potencia nominal media de las plazas rápidas DC en kW

Debajo de los KPI, una tabla de principales operadores clasifica a los mayores CPO por tamaño de red. Cada fila muestra el número de estaciones y plazas del operador, su cuota DC, la puntuación de ubicación (calidad mediana del emplazamiento según Pulse) y la puntuación de ejecución (su rendimiento frente al potencial de sus ubicaciones).

Analytics de precios para la carga pública en el país seleccionado. Cambia entre DC (carga rápida) y AC (carga en destino) para comparar tarifas.

En cada vista verás el precio nacional medio, mínimo y máximo por kWh, además de cuántos CPO han reportado datos de precios. Los gráficos de barras desglosan los precios por tipo de conector (CCS, CHAdeMO, Type 2, etc.), mostrando la media y el rango de cada uno.

Todos los precios están en EUR por kWh, sin IVA, y se basan en tarifas ad-hoc (pay-as-you-go) — no incluyen descuentos por suscripción o membresía.

El núcleo de la página de analítica para países con datos en tiempo real. Esta sección muestra cuánto se utiliza realmente la red de carga rápida. Solo está disponible en los 26 países donde contamos con monitorización de estado en directo.

Las tarjetas KPI principales incluyen:

• Plazas FC y Ubicaciones FC — infraestructura de carga rápida monitorizada
• Minutos por plaza al día — intensidad media de uso diario
• Sesiones por plaza al día — número medio diario de sesiones por plaza
• Duración media de sesión — duración media de las sesiones de carga
• Ritmo de despliegue — nuevas plazas DC netas añadidas al mes

Los gráficos bajo los KPI incluyen:

• Estado en tiempo real — estado agregado actual (cargando, disponible, fuera de servicio) de todas las plazas monitorizadas
• Tendencia mensual — minutos FC por plaza al día a lo largo del tiempo, mostrando estacionalidad y crecimiento
• Comparativa intermensual — este mes frente al anterior, destacando la diferencia
• Volumen por CPO — gráfico apilado que muestra qué operadores concentran más minutos FC
• Tendencia de cuota de mercado — cómo evoluciona con el tiempo la cuota de cada CPO sobre el volumen FC total
• Ritmo de despliegue por CPO — qué operadores añaden más plazas nuevas

Una versión integrada de nuestro modelo completo de FC Market Outlook (consulta la sección específica de FC Market Outlook más abajo para la metodología). Dentro de la página del país verás:

• Utilization gauge — la utilización nacional actual de FC como dial, mostrando dónde se sitúa el mercado entre infraatendido y sobredimensionado
• Demand metrics — sesiones por BEV al año, horas FC por BEV al año, plazas por 1K BEV y si estos datos son medidos o estimados
• Model parameters — los supuestos económicos que impulsan la proyección (CAPEX/plaza, margen operativo, IRR objetivo, precio FC/kWh)
• Four charts — plazas FC proyectadas frente al equilibrio, crecimiento del parque BEV, throughput de kWh por plaza y día, y porcentaje de utilización a lo largo del horizonte de proyección

La sección Regulation se carga dinámicamente desde ChargiPedia. Muestra todas las leyes, directivas de la UE, programas nacionales de incentivos y estándares que se aplican a la carga de EV en el país seleccionado. Cada entrada explica qué exige la regulación, a quién afecta y cuándo entra en vigor.

Esto conecta directamente con la base de datos completa de regulaciones de ChargiPedia, filtrada al país que estás viendo.

Al final de cada página de país, un feed de noticias muestra artículos recientes de nuestro archivo de noticias filtrados para el país seleccionado. Los artículos están etiquetados con IA por tema y por empresas mencionadas, así que ves exactamente qué está pasando en ese mercado sin tener que buscar manualmente.

La presión de demanda mide con qué intensidad se está usando la infraestructura de carga rápida de un país en relación con su parque BEV. Combina datos de carga en tiempo real con estadísticas de adopción de EV para producir una única métrica de utilización.

Monitorizamos continuamente el estado de cada conector de carga rápida (CCS, CHAdeMO, NACS / Tesla) en todos los países donde tenemos datos en tiempo real. Cada transición de estado (Available → Charging → Available) se registra, se consolida por hora y luego se agrega mensualmente. A partir de esas agregaciones derivamos:

• Sessions per BEV per year — con qué frecuencia, de media, cada BEV del país usa un cargador rapido público
• FC hours per BEV per year — tiempo total de carga rápida dividido por el parque BEV
• Utilization % — qué fracción del total de horas-plaza disponibles se dedica a cargar, calculado solo a partir de plazas con monitorización en tiempo real
• Bays per 1K BEV — ratio de dotación de infraestructura

Los países donde tenemos al menos 2 meses de datos en tiempo real del estado de los conectores se etiquetan como measured. La utilización se calcula solo a partir del subconjunto de plazas FC que monitorizamos activamente — el porcentaje de cobertura RT te indica lo representativa que es la muestra.

Para los países sin datos RT, asignamos un arquetipo de demanda según la geografía y los patrones de conducción (por ejemplo, país grande de autopistas, país compacto y denso, isla). Los parámetros del arquetipo se calibran a partir de nuestras líneas base medidas.

• Por debajo del 5% — Uso bajo. La red tiene una capacidad ociosa importante.
• 5–10% — Cómodo. Equilibrio sano entre oferta y demanda.
• 10–20% — Presión moderada. Puede haber colas en horas punta en ubicaciones populares.
• Por encima del 20% — Presión alta. Probables déficits sistemáticos de capacidad. Hace falta nueva infraestructura con urgencia.

Estos umbrales se basan en una utilización media 24/7. Una media nacional del 10% suele significar 25–35% en horas punta en estaciones con mucho tráfico.

El CPO benchmark clasifica a los operadores de puntos de carga según su rendimiento dentro de un país. Responde a la pregunta que todo operador quiere responder: ¿cómo quedo frente a los demás?

Las tarjetas KPI de nivel superior muestran el número de CPO activos en el mercado, el Total de plazas FC activas, la Media de minutos por plaza al día (la intensidad de uso nacional) y la Disponibilidad de flota (qué porcentaje de plazas está disponible ahora mismo). Así tienes el contexto del mercado antes de entrar en cada operador.

La clasificación es una lista ordenada de todos los CPO activos en el país seleccionado. Cada tarjeta de operador muestra de un vistazo:

• Sites / Bays — tamaño de la red
• Sess/bay/day — media de sesiones de carga por plaza y día (proxy de utilización)
• Available % — porcentaje de plazas en estado disponible (uptime)
• Bays (3M) — plazas netas añadidas en los últimos 3 meses (crecimiento)
• Bays/site — media de plazas por emplazamiento (densidad)
• Score — puntuación compuesta que combina utilización, disponibilidad, crecimiento y escala
• Min/bay/day — media de minutos de carga por plaza y día

Los botones tipo pill encima de la clasificación te permiten reordenar los operadores según ocho criterios distintos:

• Sessions per Bay — quién consigue más sesiones por plaza y día (señal pura de demanda)
• Volume — minutos FC totales en toda la red (cuota de mercado absoluta)
• Network Size — total de plazas activas (escala)
• Growth — plazas netas añadidas en los últimos 3 meses (ritmo de despliegue)
• Availability — porcentaje de plazas disponibles (calidad operativa)
• Location Score — puntuación mediana de ubicación de Pulse en todos los emplazamientos del operador (calidad de cartera)
• Exec Score — puntuación mediana de ejecución del CPO (rendimiento operativo frente al potencial del emplazamiento)
• Price — tarifa ad-hoc por kWh (para operadores que publican precios)

Cada modo de ordenación reconfigura la clasificación para que el operador mejor posicionado en esa métrica aparezca primero.

El selector cambia todo el benchmark entre Fast Charging (redes DC: CCS, CHAdeMO, NACS) y Type 2 (carga AC en destino). Los dos segmentos tienen economías, operadores y patrones de uso completamente distintos, así que se comparan por separado.

La mayoría de usuarios se centrará en FC, pero la vista Type 2 es útil para entender la cobertura de carga en destino, especialmente en mercados donde AC sigue dominando la infraestructura pública.

Haz clic en un operador de la clasificación (o en el botón Deep Dive) para acceder a gráficos comparativos detallados:

• Sessions per Bay ranking — gráfico de barras que compara a todos los operadores por intensidad de utilización
• Market Share + Fleet Availability — gráfico de doble eje que muestra la cuota de cada operador del volumen total FC junto con su uptime
• Volume Trend — minutos FC mensuales del operador seleccionado a lo largo del tiempo, con la estacionalidad visible
• kWh Pricing — cómo se compara la tarifa ad-hoc del operador con la media nacional y con la competencia
• Growth Leaders — qué operadores están añadiendo más plazas, con adiciones netas acumuladas a 3 y 12 meses

Señala cualquier punto del mapa y Pulse te dirá cuánta demanda de carga rápida tendría. No un vago “bueno” o “malo” — un número real: minutos de carga estimados por plaza y día, desglosados por mes y explicables hasta las variables individuales que impulsaron el resultado.

El modelo funciona en tres etapas que se multiplican entre sí, más dos ajustes para estaciones ya existentes.

Etapa 1 — Base de demanda

La base de demanda es una tabla: para cada mercado entrenado y cada mes natural contiene el uso de la estación típica — la estación mediana del conjunto de entrenamiento de ese mercado — en minutos de carga por plaza y día. Se estima dentro de las estaciones, por lo que las estaciones que abren o cierran durante el año no pueden alterarla; solo pueden hacerlo los cambios reales en el uso de las mismas estaciones. La tabla aporta directamente dos elementos:

• Nivel de mercado — la cultura de conducción, la densidad de autopistas y los hábitos de carga difieren estructuralmente entre países. En un año, la estación noruega típica registra unos 108 minutos por plaza y día; la alemana típica, 95; la sueca, 67; y la eslovaca, 37. La tabla refleja esas diferencias medidas, no supuestas.
• Estacionalidad — la carga rápida en nuestros mercados tiene dos picos al año, no uno: un pico invernal cuando el frío reduce la autonomía y otro en verano, cuando la gente viaja de vacaciones. En Noruega, la tabla va de unos 134 minutos por plaza y día en enero a unos 96 en mayo, vuelve a subir a unos 130 en julio y baja de nuevo en otoño.

Para los meses posteriores a la tabla observada (todos los meses de previsión), cada mercado mantiene su propio nivel y su propia pauta de calendario. Los mercados donde aún no disponemos de suficientes observaciones limpias reciben el nivel y la pauta agregados de los mercados entrenados, y cada previsión para ellos se marca como no calibrada. Preferimos decirte eso antes que fingir que los Países Bajos son Dinamarca.

Los mercados entrenados son actualmente Noruega, Suecia, Dinamarca, Finlandia, Alemania, Francia, Suiza y Eslovaquia. “Limpio” es una regla, no una valoración: un mes-estación solo entra en el entrenamiento si observamos la estación durante al menos el 90% de ese mes y al menos la mitad de sus plazas reportaban datos. Los meses observados parcialmente antes se interpretaban como bajo uso, y reducían el modelo silenciosamente. Las estaciones que han quedado inactivas o han dejado de reportar también se excluyen del entrenamiento — el modelo describe una estación operativa.

La base de demanda responde a esta pregunta: ¿cómo es lo “normal” en este país, este mes? El resultado suele situarse entre 35 y 145 minutos por plaza y día, según el mercado y la temporada.

Etapa 2 — Puntuación de ubicación

La base de demanda te habla del mercado. La puntuación de ubicación te habla de este punto concreto. Es un modelo de machine learning (árboles con gradient boosting) que evalúa 61 variables en cinco grupos:

• Tráfico — puntuación compuesta de tráfico derivada de datos gubernamentales de AADT (tráfico diario medio anual), ponderada por proximidad y tipo de vía, además del porcentaje de tráfico en autopista y el AADT máximo de la vía.
• Competencia — plazas de carga rápida DC existentes en un radio de 5 km, 10 km y 25 km, y distancia al competidor más cercano. Más competencia implica que cada estación capta una cuota menor de la demanda de paso.
• Puntos de interés — gasolineras, restauración, aparcamiento y otros servicios en radios de 1 km y 5 km, incluidos centros comerciales, cadenas de comida rápida, tiendas de cadena y densidad comercial: indicadores indirectos de afluencia y tiempo de permanencia.
• Entorno — qué hay a menos de 150 metros de las plazas: un supermercado, un centro comercial, un restaurante de comida rápida, un hotel, una gasolinera, una gran superficie, un área de descanso; marcas detectadas en el nombre de la estación y en los nombres de sus vecinas; si abre 24 horas, cobra por aparcar, tiene cubierta o plazas para camiones (MCS). Es la diferencia entre “cerca de una calle comercial” y “en el aparcamiento del supermercado”.
• La estación y sus vecinas — el número de plazas rápidas y la potencia máxima del cargador, además de cómo rinden realmente las estaciones cercanas que observamos: el uso de las diez estaciones de entrenamiento más próximas, ponderado por distancia, y la media en radios de 10 y 30 km. Las vecinas reales son la señal individual más potente del modelo.

En el modelo actual, las señales más potentes son, en este orden: el uso de las estaciones observadas más cercanas, la potencia máxima del cargador, la distancia al establecimiento de restauración más próximo, los establecimientos de restauración en un radio de 1 km, el uso de las estaciones vecinas en 30 km y la puntuación de tráfico.

El modelo se entrena con 97.366 meses-estación limpios de uso de carga observado en 21.322 estaciones activas de los ocho mercados entrenados, entre agosto de 2025 y agosto de 2026. Aprende qué combinación de variables predice una utilización alta o baja respecto a la estación típica del mismo mercado — y después la aplica a cualquier punto. La puntuación se centra por mercado: la estación mediana del conjunto de entrenamiento de cada país obtiene 1,0; una puntuación de 2,0 equivale al doble de uso que la estación típica de ese mercado, y 0,5 a la mitad. Esta capa no incluye ningún término geográfico; probamos uno y no aportó nada más allá de ruido.

El resultado es un único número: la puntuación de ubicación. Actúa como un multiplicador de la base de demanda.

Etapa 3 — Ajuste del operador

La puntuación de ubicación es deliberadamente independiente del operador — mide el terreno, no quién está sobre él. Al generar una previsión de demanda para un proyecto concreto, entra un tercer factor: el factor de ejecución del operador de puntos de carga, estimado por operador y país a partir de los mismos meses-estación. Ajusta cómo de bien un operador concreto convierte el potencial de la ubicación en sesiones reales (consulta “¿Qué es la puntuación de ejecución del operador de puntos de carga?” más abajo). El valor predeterminado es 1,0, que representa una ejecución según el caso base.

Dos ajustes para estaciones existentes

Estacionalidad del emplazamiento. En Noruega y Dinamarca, donde tenemos el historial limpio más extenso, cada emplazamiento recibe también su propio perfil estacional predicho a partir de las mismas variables: un hotel o una ubicación de ocio tiene más actividad en verano; una ubicación de desplazamientos cotidianos, en invierno. El efecto es un multiplicador mensual, normalmente entre 0,8 y 1,2, y de 1,0 en el resto de mercados hasta que dispongan de un año completo de datos limpios.

El historial propio de la estación. Para una estación que hemos observado, la previsión combina el modelo con el historial real de la estación: cuanto más largo sea el historial, más pesa. El backtest que ves en la página de una estación siempre corresponde al modelo puro, para que puedas evaluarlo; el pronóstico es el modelo corregido con lo que la estación ha hecho realmente.

La cadena de multiplicación

La estimación final de demanda es simplemente:

Ejemplo práctico: un emplazamiento en Oslo, enero de 2027, con una puntuación de ubicación de 1,5, ejecución según el caso base y un perfil estacional neutro:

La misma ubicación en mayo tiene una base de demanda de unos 96, lo que da 144 min/plaza/día — el mínimo de primavera. En julio, el pico vacacional eleva la base de nuevo a unos 130, dando 195. Los datos desmienten la vieja suposición de que el verano es simplemente la temporada tranquila.

Por qué las puntuaciones difieren entre mercados

En su mayoría no difieren, y ese es el objetivo. Como la puntuación se centra en la estación típica de cada mercado, la mediana se acerca a 1,0 en todos los mercados entrenados y el 80% central de las estaciones se sitúa aproximadamente entre 0,55 y 1,6. La diferencia entre mercados reside en la base de demanda, donde puede medirse: un 1,5 en Noruega y un 1,5 en Alemania significan ambos “50% por encima de la estación típica de aquí”, y el emplazamiento alemán vale menos minutos únicamente porque también los registra la estación típica alemana.

En las aproximadamente 119.000 estaciones de carga rápida que puntuamos en 37 mercados, la mediana en los mercados entrenados está ligeramente por debajo de 1,0 (0,87–0,99) porque la población puntuada incluye muchas estaciones que aún no podemos observar, y estas obtienen de media puntuaciones más bajas que las observadas sobre las que se centra la escala. En los mercados donde el modelo no se ha entrenado, no existe una estación típica local sobre la que centrar la puntuación, por lo que se mide respecto a la estación típica de los mercados entrenados. Allí no está centrada en el mercado local: la mediana es de alrededor de 1,4 en Italia y de alrededor de 0,4 en Australia.

Explicabilidad

Cada puntuación incluye un desglose completo de SHAP (SHapley Additive exPlanations) que muestra exactamente qué variables elevaron o redujeron la puntuación, y en qué medida. Puedes ver que una ubicación concreta puntúa alto porque sus estaciones observadas más cercanas tienen mucho uso y hay un supermercado a menos de 150 metros — no solo que puntúa alto. Esto importa cuando tomas decisiones de inversión: quieres saber por qué, no solo qué.

Cada parte del motor tiene su propio análisis en profundidad: el modelo de demanda, la puntuación de ubicación y la puntuación de ejecución del operador de puntos de carga.

La puntuación de ubicación es un multiplicador de demanda, centrado en el mercado. Una puntuación de 1.0 representa la estación típica de ese mercado — la mediana de las estaciones que observamos allí. Una puntuación de 2.0 equivale al doble de la demanda de una estación típica; una de 0.5, a la mitad. La escala es continua y no tiene un límite superior estricto.

La puntuación está diseñada para ser comparable dentro de un mercado, no entre mercados. Un 1.5 en Noruega y un 1.5 en Alemania significan ambos “un 50% por encima de la estación típica de aquí”. El valor en minutos de una estación típica varía entre países, y esa diferencia se incorpora a la base de demanda cuando podemos medirla (unos 108 minutos por plaza al día durante un año para la estación noruega típica, 95 para la alemana y 67 para la sueca), no se oculta en la puntuación.

Una nota sobre las diferencias entre mercados. Como la puntuación se centra por mercado, las medianas se sitúan cerca de 1.0 en todos los mercados entrenados (0.87–0.99 entre todas las estaciones puntuadas en ellos, ligeramente por debajo de 1.0 porque las estaciones que aún no podemos observar obtienen, de media, puntuaciones más bajas que las estaciones observadas en las que se centra la escala). La estación mediana de Noruega no es “peor” que la de Alemania o Francia; la demanda típica de cada mercado es un valor independiente y medido en la base de demanda, justo lo que necesitas al construir un modelo financiero. En los mercados en los que el modelo no se ha entrenado, no existe una estación típica local sobre la que centrar la puntuación, por lo que esta se mide frente a la estación típica de los mercados entrenados. Allí no está centrada en el mercado local: la mediana es de aproximadamente 1.4 en Italia y de aproximadamente 0.4 en Australia.

La columna de percentil anterior se mide sobre las aproximadamente 119.000 estaciones de carga rápida que puntuamos en 37 mercados, y se vuelve a medir después de cada reentrenamiento. Los límites de las bandas se redefinieron para v12 el 28 de septiembre de 2026. Úsalos como guía aproximada, pero recuerda: en los mercados entrenados la puntuación es una señal de demanda relativa al mercado local, no una clasificación de países.

Para profundizar en cómo se construye la puntuación de ubicación y por qué predice el éxito de los operadores de puntos de carga, lee Puntuación de ubicación: el número que predice el éxito de los operadores de puntos de carga.

El modelo ingiere una amplia gama de datos abiertos. Nada de datasets propietarios ni feeds comprados — todo proviene de registros gubernamentales, APIs públicas y portales de open data. Las principales categorías de entrada incluyen:

• Datos de carga en tiempo real — millones de eventos de estado al día procedentes de puntos nacionales de acceso y feeds de operadores, que nos dicen exactamente cuándo y dónde ocurren las sesiones de carga
• Volúmenes de tráfico vial — recuentos de tráfico medio diario anual de agencias públicas de transporte en varios países
• Tiempo y clima — datos históricos de temperatura y precipitación, porque el frío cambia los patrones de carga EV más de lo que la mayoría cree
• Tasas de adopción EV — cuota de mercado de vehículos eléctricos de batería por país, para seguir cómo evoluciona la composición del parque
• Puntos de interés — servicios cercanos, gasolineras, aparcamiento, POI retail (centros comerciales, cadenas de fast food, tiendas de cadena) y otra infraestructura relevante procedente de bases de datos cartográficas abiertas
• Infraestructura de carga existente — el panorama competitivo de cargadores rápidos ya presentes en la zona

Todos los datos de entrada son abiertos, públicos y obtenidos legalmente. No hacemos scraping, no compramos datasets secretos y no dependemos de los datos de un único proveedor.

Cualquiera puede descargar una lista de ubicaciones de estaciones de carga. Lo difícil es tener meses — y con el tiempo años — de observación continua, segundo a segundo, de lo que realmente ocurre en esas estaciones.

Llevamos mucho tiempo registrando eventos de carga en tiempo real de forma continua — cada inicio de sesión, cada cambio de estado, cada hora en idle. Esa serie temporal no se puede recrear a posteriori. No puedes volver atrás y observar qué pasó en una estación el enero pasado si no estabas ya escuchando.

Esa profundidad histórica es lo que separa a un modelo que dice "esto parece un buen sitio" de uno que dice "esto es cuánta energía probablemente entregaría una estación en este punto en febrero frente a agosto, y este es el intervalo de confianza". Cuanto más recopilamos, mejor funciona. No hay atajos.

Piensa en un emplazamiento de carga como dos negocios superpuestos. Está el activo — la ubicación física, con su tráfico, visibilidad y área de influencia. Y está la operación comercial — la marca, los precios, la disponibilidad, la experiencia de cliente y todo lo demás que el operador aporta. Los medimos por separado, a propósito.

La puntuación de ubicación es un benchmark del activo. Mide el valor intrínseco de un emplazamiento basándose únicamente en dónde está: flujo de tráfico, servicios cercanos, densidad competitiva, adopción de VE en la zona. La identidad del operador se excluye deliberadamente. Un gran activo inmobiliario obtiene una puntuación alta independientemente de quién lo gestione hoy.

La puntuación de ejecución del operador de puntos de carga es un benchmark comercial. Mide el rendimiento de un operador frente a lo que deberían generar sus ubicaciones. Tomamos las predicciones del modelo para cada estación de la red de un operador, las comparamos con el rendimiento real y la diferencia revela algo importante. Un operador que supera sistemáticamente las puntuaciones de sus ubicaciones — mayor disponibilidad, más sesiones, mayor utilización — tiene una marca potente, precios bien planteados o una buena experiencia de cliente. Uno que rinde por debajo muestra lo contrario.

Esta separación es la clave. Si mezcláramos la calidad del operador en la puntuación de ubicación, un emplazamiento premium en autopista gestionado por un operador débil parecería mediocre, y una ubicación en una calle secundaria gestionada por Tesla parecería brillante. Ninguna de las dos cosas sirve para seleccionar emplazamientos. Quieres saber cuánto vale el terreno independientemente de quién lo gestione — y, por separado, si el operador está capturando ese valor o dejándolo sobre la mesa.

Desde v9, la puntuación de ubicación y la puntuación de ejecución del operador de puntos de carga se estiman conjuntamente mediante un ciclo de maximización de expectativas. El modelo itera: predice la calidad de la ubicación, calcula los residuos del operador, actualiza los factores del operador, reentrena el modelo de ubicación con los factores actualizados y repite hasta converger. Esto elimina la dependencia circular de versiones anteriores, en las que la fuerza de marca de un operador podía filtrarse a sus puntuaciones de ubicación y viceversa. El resultado es una separación más limpia: un emplazamiento en autopista puntúa realmente más alto por estar en la autopista, no porque Ionity esté allí.

Evaluamos a cada operador una vez al mes. La cifra que ves en todas partes — el benchmark del operador de puntos de carga, las páginas de país, ChargiPedia, las previsiones de estaciones y los preajustes de business case — es la media de sus últimos tres meses evaluados en ese país, para que un solo mes atípico no la altere.

Más información sobre cómo medimos el rendimiento de los operadores en Puntuación de ejecución: el número que te dice qué operadores de puntos de carga cumplen de verdad.

El modelo en producción es v12, entrenado el 28 de septiembre de 2026 con 97.366 meses-estación limpios de 21.322 estaciones operativas en ocho mercados (Noruega, Suecia, Dinamarca, Finlandia, Alemania, Francia, Suiza y Eslovaquia), entre agosto de 2025 y agosto de 2026. Alemania, Francia, Suiza y Eslovaquia aportan datos desde abril de 2026, cuando sus datos realtime estuvieron disponibles.

Qué significa R² aquí. El objetivo es la utilización de una estación en un mes. Es una magnitud individual y transversal: dos estaciones con un entorno idéntico pueden diferir habitualmente por un factor de dos debido a precios, disponibilidad, fricción de la app, señalización y pura suerte — factores que no son visibles en datos espaciales abiertos. Para objetivos como este, un R² honesto fuera de muestra de 0,2–0,5 es el rango normal; una cifra cercana a 0,7 es una señal de memorización, no de habilidad. Lo mismo ocurre con ingresos individuales o consumo energético vivienda por vivienda: al agregar por región o mes, el ajuste sube a valores de 0,8; al desagregar a la unidad individual, no.

Tres cifras, tres preguntas.

• Base de demanda (país × mes). Mide qué bien sigue el modelo el nivel y la estacionalidad de la carga rápida en un mercado. v12 obtiene ambos de una tabla estimada dentro de las estaciones, por lo que en meses observados reproduce por construcción la estación típica de cada mercado; el patrón de calendario que usa para los meses de previsión reproduce los meses observados con aproximadamente un 1% de diferencia.
• Capa de ubicación — R² fuera de muestra de 0,45 (escala logarítmica, en estaciones operativas con las que el modelo nunca se entrenó, promedio de tres particiones aleatorias). Cuánta dispersión entre estaciones dentro de un mercado explican las 61 variables. Por mercado: Dinamarca 0,52, Noruega 0,51, Finlandia 0,50, Suecia 0,48, Francia 0,44, Alemania 0,39, Suiza 0,37, Eslovaquia 0,20 (135 estaciones). La correlación de rangos entre uso previsto y real de las estaciones es 0,67. Esta es la pregunta difícil, a nivel individual, y la capa se evalúa solo con estaciones que no ha visto.
• Calibración — mediana real/modelo de 0,98–1,00 en cada mercado, medida en cada mes limpio de cada estación operativa con datos realtime, mediante el mismo código que puntúa el producto. El nivel no presenta sesgo en los ocho mercados y, por mes, se mantiene dentro de ±8% de 1,0 durante el año.

Qué significan estas cifras para una previsión. En una estación operativa, la predicción típica coincide con lo que realmente hace la estación. La mitad de todos los meses-estación queda entre aproximadamente 0,65× y 1,4× del valor real; por mercado, entre el 54% (Suiza, Suecia) y el 69% (Dinamarca) de las estaciones se sitúan dentro de un factor de 1,5 del modelo a lo largo de todo su historial, y entre el 2,5% y el 7% de las estaciones rinden más del doble de lo que indica el modelo. Estas son las cifras que debes llevar a un modelo financiero: el nivel no está sesgado y, para dos tercios de los emplazamientos, la previsión cae dentro de aproximadamente ±40%.

Dos advertencias honestas. Una estación que ha dejado de emitir datos, o una que está en sus primeros meses, rinde muy por debajo del modelo — el modelo describe una estación operativa, y el producto corrige el pronóstico de las estaciones existentes con su propio historial. Y aún no hay un término de crecimiento: un mes de previsión equivale al mismo mes del año pasado con la flota actual. En mercados donde la carga rápida aún crece un 15–20% anual (Finlandia, Suecia), esto es un suelo conservador; el siguiente añadido previsto es un término de crecimiento de flota.

Por qué las versiones anteriores parecían mejores. v2–v10 solo mostraban el ajuste dentro de muestra y, con 0,72–0,74, las favorecía: los árboles de v10 habían memorizado sus 3.911 estaciones de entrenamiento y, al medirlos de nuevo en estaciones fuera de muestra, explicaban 0,22 de la varianza de la cadena completa. v11 corrigió los datos (solo meses limpios), pero dejó que los árboles y las constantes por mercado comprimieran las diferencias reales entre mercados, infraprediciendo los países nórdicos aproximadamente a la mitad; se retiró tras dos días. v12 mantiene la disciplina de datos y corrige la estructura: el nivel de mercado se obtiene de una tabla en lugar de aprenderse, y la puntuación de ubicación se mide dentro de cada mercado en estaciones que realmente operan. Una cifra honesta fuera de muestra obtenida solo con datos abiertos es la señal útil; una cifra dentro de muestra que parece mejor, no.

Publicamos actualizaciones del modelo regularmente. Cada versión amplía los datos de entrenamiento, refina la arquitectura o incorpora nuevas fuentes de datos. Este es el historial completo:

v12 es el modelo actual en producción (28 de septiembre de 2026). La columna R² no es una única métrica: v2–v10 indican el ajuste dentro de muestra (los árboles de v10 memorizaban estaciones — 0,73 dentro de muestra frente a 0,22 en estaciones fuera de muestra); v11 y v12 indican ajustes en estaciones que el modelo nunca vio — consulta “¿Qué precisión tiene?”. v11 se retiró tras dos días: sus árboles regularizados y constantes aprendidas por mercado comprimían las diferencias entre mercados. v12 conserva la disciplina de datos de v11 (solo meses-estación completamente observados, solo mercados donde realmente observamos) y corrige la estructura: el nivel de mercado se obtiene de una tabla en lugar de aprenderse, y la puntuación de ubicación se mide dentro de cada mercado.

v3 y v4 fueron experimentos internos — nunca llegaron a producción, pero las lecciones (la señal de competencia importa, la combinación por confianza es esencial) dieron forma directamente a v5 y v6. v7 se omitió durante una renumeración interna.

Reentrenamos el modelo cuando hay una razón de peso: se integra una nueva fuente de datos, aparece un bloque relevante de nuevos meses de entrenamiento o validamos una mejora de arquitectura. En la práctica, desde el lanzamiento ha sido más o menos cada 2–4 semanas.

Cada nueva versión se valida frente a la anterior antes de entrar en producción. Mantenemos los modelos previos listos para rollback inmediato si algo no cuadra. Ningún modelo se publica sin probarlo antes contra datos reales de rendimiento de estaciones.

Más datos, más países, más tiempo. El modelo mejora cada mes porque la serie temporal subyacente crece. Un año de observación continua vale más que cualquier algoritmo ingenioso, y ese reloj lo estamos construyendo cada día.

En la hoja de ruta: incorporar datos tarifarios y de precios (ya seguimos precios por kWh en varios mercados), proximidad a capacidad de red y ampliar el set de entrenamiento a medida que entren datos realtime de nuevos países. La arquitectura está diseñada para que añadir datos de un nuevo país mejore las predicciones en todas partes — no solo en ese país.

El FC Market Outlook proyecta cómo evolucionará la infraestructura de carga rápida en cada país durante los próximos 8 años. No es una simple extrapolación de tendencias: se basa en un modelo de equilibrio económico que plantea una pregunta muy concreta: ¿cuántas plazas de carga rápida puede sostener el mercado de forma rentable, dado el número de BEV en circulación?

La idea central es que, a largo plazo, el ritmo de despliegue de FC converge hacia una ratio de BEV por plaza FC en la que los operadores de puntos de carga (CPO) pueden obtener una rentabilidad sana sobre la inversión. A corto plazo, la dinámica de land-grab hace que muchos CPO construyan por delante de la demanda — aceptando pérdidas para asegurarse ubicaciones y cuota de mercado. Pero con el tiempo, manda la economía.

El modelo genera tres escenarios por país: un caso base, un caso optimista (despliegue agresivo, demanda más lenta) y un caso pesimista (despliegue prudente, demanda más fuerte). Cada uno produce proyecciones año a año de plazas FC, tamaño del parque BEV, utilización y la ratio implícita de BEV por plaza.

El equilibrio es el número de plazas FC en el que una inversión genérica por plaza genera una rentabilidad aceptable. Modelamos una sola plaza FC como un problema de flujo de caja descontado:

A partir de estos inputs, el factor de anualidad del valor presente al 11% durante 10 años es 5.89. Eso significa que cada plaza necesita generar:

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year de flujo de caja.

Con un margen operativo del 60%, eso exige:

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year de ingresos.

Los ingresos dependen de una sola métrica: kWh entregados por plaza y día. Con el precio FC por kWh de cada país (sin IVA), el throughput diario necesario es:

required kWh/bay/day = €14,150 ÷ (price per kWh × 365)

En Noruega, con €0.51/kWh (la mediana nacional), eso da 76.0 kWh/bay/day. Ese es el ancla económica — el throughput al que una plaza entra en break-even en términos de IRR. El número de plazas en equilibrio para cualquier año es simplemente: demanda nacional total de kWh FC dividida por esa cifra.

Los cuatro parámetros de la tabla superior son totalmente ajustables. Si crees que el CAPEX va camino de €40,000 a medida que bajan los precios del hardware, o que una IRR del 15% refleja mejor tu coste de capital, mueve el deslizador y toda la proyección se recalcula al instante. Consulta “¿Puedo personalizar los parámetros de la previsión?” más abajo para ver la lista completa de variables ajustables.

La demanda se construye a partir de dos componentes:

1. Proyecciones del parque BEV — cuántos vehículos eléctricos de batería hay en circulación cada año, a partir de datos nacionales de adopción EV con escenarios central/bajo/alto
2. Sesiones FC por BEV al año — con qué frecuencia un BEV típico usa la carga rápida pública. En países con datos en tiempo real, esto se mide directamente desde nuestra base de datos de eventos de carga. En países sin esos datos, lo estimamos con un modelo de arquetipos calibrado frente a países con características similares

Demanda total de kWh = parque BEV × sesiones por BEV × kWh por sesión. Los kWh por sesión se fijan en el nivel observado del año base (aproximadamente 43 kWh para una sesión de 40 minutos a una potencia media entregada de 65 kW en 2026). Es una decisión deliberada: aunque mejore la tecnología de baterías y los coches acepten más potencia, la energía total que necesita el conductor no cambia — el consumo energético lo marcan los patrones de conducción, no la velocidad de carga.

En Noruega, los datos medidos muestran 16 sesiones FC por BEV al año, con una media de 40 minutos cada una — lo que da aproximadamente 555 kWh por BEV al año consumidos en cargadores rápidos públicos.

No asumimos que la oferta salte al equilibrio de forma instantánea. En su lugar, el número proyectado de plazas FC converge hacia el equilibrio a una velocidad determinada por dos parámetros:

• Velocidad de convergencia (α) — la fracción de la brecha entre las plazas actuales y las plazas de equilibrio que se cierra cada año. En el escenario base, α = 0.30 (30% de la brecha por año). Esto refleja la inercia del mundo real: permisos, conexiones a red, plazos de construcción y ciclos de inversión ralentizan el ajuste.
• Suelo mínimo de crecimiento — incluso en mercados con sobreoferta, el despliegue de FC no se detiene. Los operadores de puntos de carga con permisos ya concedidos, conexiones a red aseguradas y estrategias de marca por ejecutar seguirán construyendo. El escenario base usa un suelo anual del 2%.

El resultado es una curva de suavizado exponencial: si el mercado está infraabastecido (plazas actuales < plazas de equilibrio), el ritmo de despliegue se acelera. Si está sobreabastecido, se desacelera — pero nunca llega a cero, porque la inercia por ganar terreno y las consideraciones estratégicas mantienen al sector en movimiento.

Ambos parámetros son ajustables. Si crees que un impulso regulatorio tras AFIR acelerará la convergencia, aumenta α. Si esperas que los mercados de capital se endurezcan y frenen el ritmo de despliegue, baja el suelo de crecimiento. La proyección se actualiza en tiempo real.

La potencia media real de carga FC está limitada por el coche, no por el cargador — un cargador de 350 kW sigue entregando lo que permita el sistema de gestión de batería del vehículo. Hoy, la media de flota está en aproximadamente 65 kW. A medida que entren en el parque vehículos más nuevos con baterías que aceptan más potencia, modelamos una subida lineal hasta 80 kW en 2030 y después hacia 100 kW (con tope).

Lo importante es que esto afecta a la utilización (horas ocupadas), pero no a los ingresos. Una plaza que entrega 76 kWh a 65 kW está ocupada 1.2 horas. Esos mismos 76 kWh a 80 kW solo requieren 57 minutos. El CPO gana lo mismo en ambos casos — la plaza simplemente queda libre antes.

Eso significa que los porcentajes de utilización caerán de forma natural con el tiempo incluso si el mercado está en equilibrio perfecto. Una cifra de utilización a la baja no implica necesariamente problemas — puede reflejar simplemente coches más rápidos. El throughput de kWh por plaza es un mejor indicador económico.

Los escenarios están nombrados desde la perspectiva de la oferta: "despliegue alto" significa una implantación de infraestructura más agresiva, algo bueno para los conductores pero que comprime los márgenes de los CPO. "Despliegue bajo" significa una infraestructura más ajustada, con mayor utilización y mejor economía unitaria para los CPO existentes.

Validamos el ancla económica con nuestros propios datos en tiempo real. En Noruega, el modelo predice que una plaza necesita aproximadamente 76 kWh/day (1.2 horas ocupada a 65 kW) para alcanzar el break-even a un 11% de IRR. Nuestros datos reales de unas 12,500 plazas FC monitorizadas en tiempo real muestran una media anual ponderada de 91 kWh/bay/day — alrededor del 120% del umbral de break-even.

La estacionalidad es brutal: enero alcanza 138 kWh/day (frío, viajes más largos), mientras que abril cae a 54 kWh/day — una oscilación de 2.6×. Los meses de invierno superan el break-even con holgura; los de verano no. Eso significa que una plaza FC noruega solo es rentable en términos anuales si es lo bastante grande como para acumular excedente en invierno y compensar el déficit del verano.

Que la media nacional esté un 20% por encima del break-even puede sonar bien, pero importa la distribución: las estaciones de corredor con mucho tráfico pueden entregar más de 200 kWh/day, mientras que las plazas rurales se quedan muy por debajo del umbral de 76 kWh. El modelo de equilibrio predice que esa brecha se cerrará a medida que el crecimiento del parque BEV aporte más sesiones por plaza con el tiempo.

El modelo es deliberadamente simple, y eso es una ventaja. Pero conviene tener claras algunas limitaciones:

• El precio FC es estático — usamos las tarifas actuales por kWh y no modelamos cambios futuros de precio. En la práctica, los precios pueden comprimirse si la competencia aprieta o subir si aumentan los costes de energía.
• Economía uniforme — el modelo usa una única hipótesis de CAPEX/margen/IRR por plaza. La variación real es enorme: un emplazamiento en autopista cuesta más pero también ingresa más; uno rural cuesta menos pero tiene menos tráfico. El equilibrio representa una media nacional.
• Sin modelado de políticas — las subvenciones, los mandatos AFIR y la regulación de peajes de red afectan al ritmo de despliegue FC. Eso se refleja de forma indirecta en los ritmos históricos de construcción, pero no se modela explícitamente hacia adelante.
• Los kWh por sesión son fijos — asumimos kWh constantes por BEV al año en FC pública. Si cambia el comportamiento (por ejemplo, si la carga doméstica se vuelve más común o cambian los patrones de viaje), la demanda por BEV podría cambiar.
• Solo a nivel país — el modelo proyecta totales nacionales. Dentro de un mismo país, la utilización varía muchísimo: un nudo de autopista en Sørlandet y un cargador en el centro de Tromsø viven realidades económicas muy distintas.

Sí. Todos los supuestos del modelo están expuestos como parámetros ajustables. Si no estás de acuerdo con nuestros valores por defecto, cámbialos — la previsión se recalcula al instante para reflejar tu visión del mercado, no la nuestra.

Los inputs ajustables incluyen:

• CAPEX por plaza — súbelo si estás modelando ubicaciones premium en autopista con mayores costes de red; bájalo si esperas una caída en los precios del hardware
• Margen operativo — ajústalo a tu estructura de costes: compra de energía, condiciones de alquiler del emplazamiento, contratos de mantenimiento
• IRR objetivo — define la tasa mínima que encaje con tu coste de capital o con el umbral de tu comité de inversión
• Horizonte de inversión — más corto para un análisis conservador, más largo si planeas operar durante un ciclo tecnológico completo
• Velocidad de convergencia (α) — qué tan rápido crees que el mercado cerrará la brecha entre la oferta actual y el equilibrio económico
• Suelo mínimo de crecimiento — el ritmo de despliegue que esperas incluso en un mercado con exceso de oferta
• Multiplicador de crecimiento BEV — escala la previsión de adopción de EV hacia arriba o hacia abajo según tu propia perspectiva de demanda

Esto importa porque la previsión alimenta directamente el módulo de Projects. Cuando planificas un nuevo sitio de carga, el modelo financiero — NPV, IRR, periodo de retorno — usa el FC Market Outlook para proyectar la demanda futura en esa ubicación. Si has ajustado los parámetros del outlook para que encajen con tu tesis de inversión, esas proyecciones personalizadas se trasladan automáticamente al caso de negocio de cada sitio.

Dicho de otro modo: si crees que el mercado va a estar más tensionado de lo que sugiere nuestro escenario base, aumenta el multiplicador de crecimiento BEV y reduce la velocidad de convergencia. Así, las métricas financieras de tu proyecto reflejarán una mayor utilización y un retorno más rápido — alineados con tu visión, no con nuestros valores por defecto.

ChargiPedia es nuestra enciclopedia del sector. Una base de datos estructurada y con búsqueda de todas las empresas, productos, vehículos, operaciones, normativas y personas del mundo de la recarga para EV. Piensa en ella como la Wikipedia de la recarga para EV, solo que aquí los datos sí están al día.

El acceso es gratuito para todo el mundo — no hace falta cuenta.

El directorio de CPO reúne todos los operadores de puntos de carga que seguimos. Cada ficha muestra el nombre del operador, su logo, país y tamaño de red. Usa la búsqueda y los filtros para encontrar operadores concretos, o navega por país y tamaño.

Haz clic en cualquier operador para abrir su perfil completo. Un perfil de CPO incluye:

• Tamaño de red — estaciones, plazas y cuota DC en todos los países donde opera
• Hardware utilizado — qué modelos de cargadores tiene desplegados, con cifras de base instalada
• Plataforma CPMS — qué software de gestión de puntos de carga utiliza
• Personas clave — directivos y sus cargos, enlazados al directorio de personas
• Ritmo de despliegue — un gráfico temporal que muestra a qué velocidad crece la red
• Puntuaciones de ejecución — qué tal rinde el operador en relación con la calidad de su cartera de ubicaciones
• Precios — tarifas ad hoc por kWh, cuando están disponibles
• Gráfico bursátil — para operadores cotizados, histórico de la acción
• Infraestructura por país — desglose de la red en todos los mercados donde opera

Los eMSP (eMobility Service Providers) son empresas que dan a los conductores de EV acceso a redes de recarga — normalmente mediante una app, una tarjeta RFID o acuerdos de roaming. No son dueños de los cargadores; ponen la capa de acceso y pago.

El directorio lista los eMSP con su nombre, país y una breve descripción. Muchas empresas operan a la vez como CPO y eMSP, y esas referencias cruzadas aparecen en sus perfiles.

El directorio de OEM de hardware cataloga fabricantes de equipos de recarga para EV — desde cargadores rapidos DC hasta wallboxes AC. Cada perfil de fabricante muestra su gama de productos, país y una descripción de su posicionamiento en el mercado.

Entra en cada modelo de cargador para ver especificaciones detalladas: potencia nominal, tipos de conector, dimensiones, peso, arquitectura (split/integrada), grado IP y rango de temperatura operativa. Cada página de modelo también muestra su base instalada — qué CPO lo han desplegado y dónde — para que veas adopción real en campo, no solo promesas de ficha técnica.

CPMS significa Charge Point Management System — la plataforma de software que usan los CPO para gestionar, monitorizar y monetizar su infraestructura de recarga. Piensa en ello como el sistema operativo de una red de recarga: gestiona la comunicación OCPP, las sesiones, la facturación y, normalmente, también la app de cara al conductor.

El directorio incluye plataformas como has.to.be (ahora be.ENERGISED), Driivz, Current, Ampeco, GreenFlux y muchas más. Cada perfil muestra qué CPO usan la plataforma, para que entiendas cuota de mercado y relaciones dentro del ecosistema.

El directorio de servicios reúne empresas que prestan instalación, mantenimiento, consultoría y otros servicios a la industria de la recarga para EV. Las categorías incluyen contratistas eléctricos, instaladores llave en mano, ingenierías y proveedores especializados en servicios de recarga para EV.

El directorio de personas sigue a figuras clave de la industria de la recarga para EV — directivos, fundadores y otros perfiles relevantes. Cada perfil muestra su cargo actual, empresa y una cronología profesional que enseña cómo se ha movido por el sector. Útil para entender quién dirige qué y por dónde fluye el talento de la industria.

La sección de modelos EV cataloga vehículos eléctricos con su capacidad de batería, velocidad máxima de carga (AC y DC), autonomía, tipos de conector y arquitectura (400V/800V). Útil para entender qué vehículos pueden usar qué cargadores y a qué velocidad cargan — contexto clave al diseñar estaciones de recarga y elegir equipos.

Una base de datos de transacciones del sector: adquisiciones, rondas de financiación, salidas a bolsa, joint ventures y cambios accionariales. Cada entrada incluye las partes implicadas, el valor de la operación (cuando se ha hecho público), la fecha y un resumen de lo ocurrido.

La sección también incluye gráficos de actividad que muestran volumen y valor de operaciones a lo largo del tiempo, con filtros por tipo de transacción, país y empresa. Útil para seguir patrones de consolidación y flujos de capital en la industria.

Regulaciones específicas del país, directivas de la UE (AFIR, RED), programas nacionales de incentivos y estándares que marcan el despliegue de la carga para EV. Cada entrada explica qué exige la regulación, a quién afecta y cuándo entra en vigor.

El directorio Energy sigue a las empresas energéticas que han entrado en el espacio de la carga para EV — utilities, petroleras, desarrolladores de energía renovable y operadores de red. Muchos de los CPO más grandes son filiales o divisiones de empresas energéticas, y este directorio te ayuda a entender esas relaciones.

Sí. Haz clic en el botón Suggest New Entry en la página principal de ChargiPedia, o usa los botones de edición en los perfiles individuales para proponer cambios. Los envíos entran en una cola de revisión y se comprueban antes de publicarse. Damos la bienvenida a correcciones, actualizaciones y nuevas entradas — cuanta más gente contribuya, más completa será la base de datos.

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Tu centro de control para todos los proyectos de infraestructura de carga. El panel muestra tarjetas de KPI (proyectos totales, ubicaciones, ubicaciones evaluadas, CAPEX estimado), una lista de proyectos filtrable y botones de acción rápida.

Haz clic en Nuevo proyecto para crear un proyecto, o en Planificar ubicaciones para ir directamente al mapa de planificación. Puedes buscar y filtrar proyectos por fase (planificar, aprobar, ejecutar, activo).

Cada proyecto pasa por cuatro fases:

1. Planificar — Evalúa ubicaciones candidatas en el mapa de planificación y añade las mejores al proyecto. Para cada ubicación, completa sus pasos: revisa la puntuación, diseña la instalación, crea la lista de materiales (BOM) y calcula el caso de negocio (CAPEX, ingresos, NPV, IRR, amortización). Cuando los tres estén listos, marca la ubicación como planificada.
2. Aprobar — Cuando todas las ubicaciones estén planificadas, envía el proyecto a aprobación. El plan queda bloqueado mientras un aprobador lo revisa, y pasa a ejecución o vuelve para revisión.
3. Ejecutar — Gestiona tareas, recopila presupuestos de contratistas, controla el presupuesto frente a la BOM y sigue las compras hasta la construcción.
4. Activo — Todas las ubicaciones están puestas en servicio. Genera un informe de finalización que resuma el proyecto.

Dentro de un proyecto, cada ubicación tiene su propio estado: en planificación → planificada → aprobada → activa. La barra de pasos en la parte superior de una ubicación muestra qué pasos de planificación están completados.

El mapa de planificación es donde evalúas posibles ubicaciones de carga. Superpone dos datasets clave:

• Densidad de estaciones FC (mapa de calor azul) — muestra dónde se concentran las estaciones de carga rápida existentes, para ayudarte a detectar huecos de cobertura
• Volumen de tráfico AADT (tramos de carretera coloreados) — muestra el tráfico medio diario anual a partir de conteos oficiales, indicando el potencial de demanda

Usa la barra de búsqueda AI para encontrar ubicaciones concretas de forma natural — escribe algo como "Burger King cerca de Bergen" y el sistema encontrará ubicaciones coincidentes y las puntuará por su potencial de carga.

También puedes hacer clic en cualquier punto del mapa para puntuar esa ubicación. Cada ubicación puntuada recibe una puntuación compuesta basada en tráfico, proximidad a estaciones existentes, servicios cercanos y otros factores.

Las ubicaciones puntuadas aparecen en una lista en el panel izquierdo. Usa operaciones por lote para seleccionar varias ubicaciones y añadirlas a un proyecto con un solo clic.

La página de detalle del proyecto es donde gestionas un proyecto concreto. Incluye:

• Mapa del proyecto — todas las ubicaciones del proyecto trazadas en un mapa, codificadas por color según su estado
• Tarjetas de ubicación — cada ubicación muestra su nombre, dirección, puntuación, estado actual y métricas clave. Haz clic en cualquier tarjeta para entrar en el detalle de esa ubicación
• Progresión de fase — indicador visual que muestra la fase global del proyecto y cuántas ubicaciones hay en cada estado
• KPIs del proyecto — métricas agregadas: ubicaciones totales, puntuación media, CAPEX estimado, ingresos anuales proyectados
• Configuración — ajustes a nivel de proyecto (nombre, descripción, acceso del equipo, valores financieros por defecto)

Cada proyecto tiene un sistema de correo integrado. Envía y recibe emails directamente dentro del contexto del proyecto — la correspondencia con propietarios, contratistas, utilities o miembros del equipo queda asociada al proyecto en lugar de quedar dispersa en bandejas personales.

Incluye adjuntos, etiquetado por ubicación (vincular un email a una ubicación concreta dentro del proyecto) y editor de firma. Todo el correo del proyecto es visible para los miembros del equipo con acceso al proyecto.

La pestaña de puntuación es el núcleo analítico de cada ubicación. Muestra:

• Indicador de puntuación — el Pulse location score como dial visual, con una valoración clara (de Mala a Excelente)
• Desglose SHAP — un gráfico waterfall que muestra exactamente qué variables empujan la puntuación hacia arriba o hacia abajo, y cuánto. Esta es la capa de explicabilidad — ves por qué una ubicación puntúa como puntúa
• Análisis de tráfico — valores AADT de carreteras cercanas, tipos de vía y puntuación compuesta de tráfico
• Análisis de competencia — cargadores rápidos DC existentes en un radio de 5, 10 y 25 km, con nombres de operador y número de plazas
• Análisis de POI — puntos de interés cercanos: gasolineras, comida, retail, aparcamiento en radios de 1 y 5 km
• Previsión de demanda — proyecciones mensuales de kWh/plaza/día del modelo Pulse, teniendo en cuenta estacionalidad y crecimiento de adopción de EV

El diseñador de emplazamiento es un canvas versionado donde planificas el layout físico de una estación de carga. Coloca cargadores del catálogo de equipos, define la posición de las plazas de aparcamiento y organiza la infraestructura de apoyo.

Los diseños tienen versionado — puedes crear varias iteraciones, compararlas y promocionar la versión preferida. El diseño alimenta el BOM y el modelo financiero, así que cambiar el layout actualiza automáticamente la estimación de costes.

El constructor de BOM te permite especificar qué va en una ubicación. Añade elementos desde dos fuentes:

• Catálogo de equipos de ChargiPedia — modelos de cargadores de OEMs reales de hardware, con especificaciones, precios de mercado y conversión por tipo de cambio. Selecciona un modelo, define la cantidad y el precio se rellena automáticamente
• Elementos personalizados — cualquier cosa que no esté en el catálogo: transformadores, cables, obra civil, señalización, tasas de conexión a red. Introduce descripción, cantidad y coste unitario

Aplica plantillas de BOM para configurar rápidamente setups habituales de estación (por ejemplo, "estación de autopista de 4 plazas" o "hub urbano de 2 plazas"). Las plantillas se pueden guardar y reutilizar entre proyectos.

El total del BOM alimenta directamente el modelo financiero como CAPEX. Haz seguimiento del estado de compra por elemento: pedido, entregado, instalado.

El modelo financiero calcula el caso de inversión completo para cada ubicación:

• CAPEX — extraído directamente del total del BOM, desglosado por categoría de equipo
• Proyecciones de ingresos — basadas en la previsión de demanda Pulse para esta ubicación, multiplicada por tus hipótesis de pricing (precio por kWh, coste de energía por kWh)
• NPV (Net Present Value) — flujo de caja descontado a lo largo del horizonte de inversión con la tasa de descuento elegida
• IRR (Internal Rate of Return) — la tasa a la que el NPV es igual a cero
• Periodo de retorno — meses hasta que el flujo de caja neto acumulado pasa a ser positivo

El modelo incluye un análisis de sensibilidad que prueba 5 parámetros en 3 escenarios cada uno (base, optimista, pesimista): volumen de demanda, pricing, coste de energía, CAPEX y costes operativos. Así obtienes un rango de resultados en lugar de una estimación puntual.

Los gráficos muestran el cashflow mensual (ingresos menos costes) y el retorno acumulado (total acumulado de flujo de caja neto frente a la inversión inicial) a lo largo del horizonte de proyección.

La sección inferior de cada ubicación guarda información a nivel de operación:

• Condiciones de alquiler del emplazamiento — duración del contrato, importe del alquiler, cláusulas de escalado y otros detalles contractuales
• Reparto de ingresos — si el propietario del emplazamiento se queda con un porcentaje de los ingresos por carga, configúralo aquí. Se incorpora automáticamente al modelo financiero
• Comentarios y notas — una conversación en hilo para que el equipo deje notas, actualizaciones y contexto sobre la ubicación. Con marca de tiempo y autor identificado

Una vez aprobada una ubicación, entra en la fase de ejecución. Aquí es donde el plan se convierte en realidad:

• Tareas — crea y asigna tareas (por ejemplo, "Presentar solicitud de conexión a red", "Pedir cargadores", "Programar obra civil"). Haz seguimiento del progreso con estados y fechas límite
• Presupuestos — recopila y compara presupuestos de contratistas. Adjunta documentos, anota condiciones y selecciona la oferta ganadora
• Seguimiento de presupuesto — compara el gasto real con la estimación del BOM. Ve desviaciones y presupuesto restante en tiempo real
• Compras — sigue los pedidos de equipos: qué se ha pedido, entregado e instalado

Cuando una ubicación entra en operación, el sistema genera un informe de puesta en marcha que resume todo el recorrido:

• Checklist de finalización — todos los elementos obligatorios verificados: equipos instalados, red conectada, software configurado, señalización colocada
• Resumen de costes — CAPEX final frente a la estimación original del BOM, con análisis de desviaciones
• Cronograma — hitos reales frente a fechas planificadas, mostrando dónde hubo retrasos
• Aprobación final — confirmación digital de que la ubicación está lista para operar de cara al público

El informe se puede exportar y compartir con stakeholders, inversores o miembros del consejo.

La configuración del proyecto tiene cuatro pestañas:

Catálogo de equipos — El catálogo de equipos de tu organización, integrado con la base de datos de hardware de ChargiPedia. Añade modelos de cargadores desde el catálogo global o crea elementos personalizados. Define tus precios negociados (que pueden diferir de los precios de mercado), gestiona tipos de cambio y organiza los equipos por categorías.

Valores financieros por defecto — Define las hipótesis financieras por defecto que rellenan el modelo financiero de cada nueva ubicación. Incluye coste de los bienes vendidos (coste de energía por kWh), hipótesis de ingresos (precio por kWh, rampa de utilización), otros costes (mantenimiento, alquiler del emplazamiento, seguro, back-office) y tasa de descuento. Cada ubicación puede sobrescribir estos valores.

Contratistas — Un directorio de los contratistas con los que trabaja tu organización. Clasifícalos (eléctrico, civil, general, especialista), registra sus datos de contacto y sigue su historial de proyectos. Al recopilar presupuestos durante la ejecución, los contratistas de este directorio se pueden vincular directamente.

Aprobaciones — Configura el workflow administrativo para las transiciones de fase de una ubicación. Define qué roles del equipo pueden mover una ubicación de un estado al siguiente (por ejemplo, solo los admins pueden aprobar el paso de "costed" a "approved"). Así aseguras una gobernanza adecuada en decisiones de asignación de capital.

Un espacio comunitario para hablar de infraestructura de recarga para EV. Las categorías incluyen:

• Feedback — Reportes de errores y solicitudes de funciones para la plataforma
• Debate abierto — Conversación general sobre la industria de la recarga para EV
• Changelog — Actualizaciones de la plataforma y notas de versión del equipo de Chargalytics

El acceso requiere una suscripción activa. Puedes crear hilos, responder a debates y subir archivos adjuntos.

El registro consta de 3 pasos:

1. Credenciales — Haz clic en Registrarse en la navegación superior. Introduce tu nombre, correo electrónico y contraseña.
2. Verificación telefónica — Introduce tu número de teléfono. Te enviamos un SMS con un código de verificación.
3. Código SMS — Introduce el código de 6 dígitos del SMS para confirmar tu número de teléfono. Tu cuenta ya está creada.

Tu cuenta se crea y tu prueba gratuita de 7 días empieza inmediatamente — acceso completo, sin necesidad de tarjeta.

Verificamos tu número de teléfono para evitar abusos y garantizar una sola prueba por persona. Sin esto, alguien podría crear cuentas ilimitadas y encadenar pruebas gratuitas indefinidamente.

Tu número se usa exclusivamente para verificar la cuenta. No se comparte con terceros ni se utiliza para marketing. Un número de teléfono = una prueba.

Sí. Cada cuenta nueva empieza con una prueba gratuita de 7 días de toda la plataforma — sin necesidad de tarjeta. Lo tienes todo: el mapa en directo, analítica por país, el benchmark de operadores de puntos de carga, ChargiPedia y la herramienta Projects.

Cuando termine la prueba, elige un plan para continuar. Si no haces nada, el acceso simplemente se detiene y nunca te cobraremos.

Por seguridad, cada inicio de sesión requiere autenticación multifactor por email. Después de introducir tu email y contraseña, te enviamos un código de 6 dígitos a tu dirección de correo. Introdúcelo en la pantalla de verificación en un plazo de 10 minutos. Si caduca, puedes pedir uno nuevo.

Marca Recuérdame para mantener la sesión iniciada durante 30 días en ese dispositivo.

En tu página de perfil puedes actualizar tu nombre visible, biografía, URL de LinkedIn y avatar. También puedes cambiar tu email (requiere tu contraseña actual) y cambiar tu contraseña.

La barra lateral derecha muestra tu pertenencia a una organización y te permite crear una empresa si todavía no te has unido a ninguna.

Crea una organización para gestionar el acceso del equipo. Como propietario o admin, puedes invitar a miembros por email, asignar roles (owner, admin, billing, member) y gestionar la asignación de plazas. Las suscripciones de empresa te permiten compartir acceso con tu equipo con facturación por plaza.

Elige tu plan en la página de suscripción. Hay dos niveles disponibles: Analytics (€24.99/mes) y Analytics + Projects (€99/mes). Alterna entre facturación mensual y anual — la anual te ahorra un mes completo. Todos los precios se muestran sin impuestos / IVA — los impuestos aplicables se calculan al finalizar la compra según tu país de facturación.

El panel de facturación muestra el estado actual de tu suscripción, los detalles del plan, la próxima fecha de facturación y el historial de pagos. Todos los pagos se procesan de forma segura a través de Stripe. Puedes gestionar tu método de pago, subir o bajar de plan y aplicar códigos promocionales.

La sección Recomienda a un amigo te permite compartir un enlace de recomendación personal — recibís una recompensa tanto tú como la persona que se registre.

Puedes cancelar en cualquier momento desde la página de facturación. Haz clic en Cancelar suscripción y confirma. Tu acceso continúa hasta el final del periodo de facturación actual — no te cortamos el acceso a mitad de ciclo. Si cambias de idea antes de que termine el periodo, puedes reactivarla sin perder nada.

Sin permanencia, sin penalización, sin llamada del “especialista en retención”. Pulsas el botón y listo.

Las cuentas personales están limitadas a una sola sesión activa a la vez. Si inicias sesión en un dispositivo nuevo, tu sesión en el anterior se cerrará. Si necesitas varios usuarios simultáneos, configura una empresa con una suscripción de equipo y asigna plazas individuales.

Haz clic en Iniciar sesión y luego en ¿Olvidaste tu contraseña? en la página de acceso. Introduce tu email y te enviaremos un enlace para restablecerla. El enlace caduca al cabo de un tiempo, así que úsalo cuanto antes.