El sistema de transporte tiene un gran impacto en el estilo de vida diario y es esencial para la transición energética y las iniciativas de descarbonización. Estabilizar la red e incorporar fuentes de energía sostenibles requiere tecnologías como el Internet de la Energía (IoE) y el Internet de los Vehículos (IoV). Los vehículos eléctricos (EVs) son esenciales para reducir las emisiones y la dependencia de los combustibles fósiles. Según investigaciones sobre métodos de carga flexible, permitir que los EVs comercien electricidad puede maximizar las distancias de viaje y reducir el tráfico de manera eficiente. Con el fin de mejorar la eficiencia de la red y la coordinación de los vehículos, este estudio sugiere un método ideal para el comercio de energía en el Internet de los Vehículos (IoV) en el que los EVs pujan por electricidad y las Unidades de Lado de Carretera (RSUs) actúan como compradores. Se emplea el Algoritmo de Optimización Social de Taylor (TSOA) para este proceso de subasta, centrándose en la energía y los precios para seleccionar la mejor Estación de Carga (CS). El TSOA integra la serie de Taylor y el Algoritmo de Optimización Social (SOA) para facilitar la redirección del flujo después del comercio, evaluando el factor de redirección de cada RSU para identificar CSs sobrecargadas o subcargadas. El modelo Flow-DNET determina políticas de redirección para las CSs sobrecargadas. El enfoque TSOA + Flow-DNET logró una mejora en los precios del 0.816% y una tasa de éxito en la redirección del 0.918, demostrando su efectividad en la optimización del comercio de electricidad y la gestión del flujo dentro del marco del IoV.