Debido a la limitación de la capacidad de la batería de los vehículos eléctricos de batería (BEVs), la importancia de minimizar el consumo de energía ha ido aumentando en los últimos años. Al mismo tiempo, para mejorar la eficiencia energética de los vehículos, el pelotón ha atraído la atención de varios fabricantes de automóviles. Utilizando la tecnología de vehículos conectados y automatizados (CAVs), el pelotón puede lograr un mayor rango de conducción al tiempo que mantiene una distancia más cercana al vehículo precedente, lo que resulta en la minimización de la fuerza aerodinámica. Sin embargo, los comportamientos no deseados de los vehículos conducidos por humanos (HVs) en el grupo de pelotón pueden prohibir la maximización de la eficiencia energética. En este documento, desarrollamos un planificador de velocidad basado en el control predictivo del modelo (MPC) para minimizar el consumo total de energía del pelotón, y los HVs fueron programados para mantener una distancia lo suficientemente larga del vehículo precedente para evitar colisiones. Se realizaron simulaciones para determinar cómo los HV influyen en las eficiencias del grupo de pelotón, que está compuesto por CAVs y HVs juntos, en varios escenarios que incluyen las diferentes posiciones y números de los HVs. Los resultados de las pruebas muestran que los CAVs planificados por nuestro enfoque reducen el consumo de energía en aproximadamente un 4% o más del 4% en comparación con el de los HVs.