Los vehículos eléctricos autónomos compartidos (SAEVs) pueden ofrecer servicios de movilidad en tiempo real más seguros, eficientes y respetuosos con el medio ambiente, gracias a tecnologías avanzadas de conducción autónoma. En este estudio, se propone un modelo de simulación basado en múltiples agentes que considera el rango de los vehículos SAEVs y su comportamiento de carga. Basado en conjuntos de datos del mundo real del distrito de Luohu en Shenzhen, China, se establecen varios escenarios con diferentes tamaños de flota, tasas de carga y rangos de vehículos para evaluar el impacto de estos parámetros en la demanda de estacionamiento, la demanda de carga, las millas recorridas por vehículo (VMT) y el tiempo de respuesta en la era de los SAEVs. Los resultados muestran que habría mucha más demanda de carga que de estacionamiento. Además, un tamaño de flota más grande y un rango de vehículo más largo conducirían a más demanda de estacionamiento, más demanda de carga y más VMT, mientras que aumentar la tasa de carga puede reducir drásticamente la demanda de carga y el VMT. El tiempo de respuesta promedio puede reducirse aumentando el tamaño de la flota o la tasa de carga, y un rango de vehículo más grande conduce a un tiempo de respuesta más largo debido al mayor tiempo dedicado a la recarga. Vale la pena señalar que el VMT generado al trasladarse desde el destino de la solicitud anterior hasta el origen de la próxima solicitud representa casi el 90% del VMT total, lo que debe abordarse adecuadamente con una programación apropiada. Se propuso y verificó una política de carga que considera las solicitudes actuales y la disponibilidad de estaciones de carga en términos de reducir el tiempo de respuesta entre un 2.5% y un 18.9%.