Current electric power systems have an increasing penetration of electric vehicles, and its effect has to be considered in different studies, such as optimal dispatch or voltage stability, among others. Additionally, considering that power system analysis becomes complex when the number of buses increase, this paper presents a methodology for aggregation of load areas that use a measurement-based load modeling approach based on an evolutionary computational technique and a classical reduction method. This aggregate load area model is proposed to reduce areas that consider electric vehicle (EV) load models. The proposed method provides a static equivalent load model and an equivalent network that can be used to reduce the computational effort required by power systemstudies. In order to validate the application of the proposed methodology, a 30-bus power system considering several disturbances and levels of penetration of the electric vehicles was used. The results show that the equivalent network model allows the reproduction of different events with an acceptable accuracy when it is compared to the original system behavior.Con la inclusión de los vehículos eléctricos en las redes de energía es necesario analizar su impacto en los diferentes estudios, como el caso del despacho óptimo o análisis de estabilidad de tensión, entre otros. Debido a que el análisis de los sistemas de potencia se hace más complejo a medida que se incrementa el número de barras, en este artículo se presenta una metodología para la agregación de áreas de carga, que emplea el modelado de carga basado en mediciones, que a su vez se basa en una técnica computacional evolutiva y un método clásico de reducción. Se propone este modelo de agregación de área de carga con el fin de reducir áreas que contienen modelos de carga de vehículos eléctricos. El método propuesto provee un modelo equivalente estático de carga y de la red, que puede emplearse para reducir el tiempo computacional requerido para análisis específicos en la red. La metodología propuesta se valida en el sistema modificado IEEE de 30 barras, ante diferentes perturbaciones y diferentes niveles de penetración de los vehículos eléctricos. Los resultados muestran que el equivalente de red obtenido permite reproducir los diferentes eventos con una aceptable exactitud en comparación con el comportamiento del sistema original.