Coordenação do carregamento de veículos elétricos utilizando heurística e meta-heurística

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Santos, Euler Bruno Pereira dos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.sis.puc-campinas.edu.br/xmlui/handle/123456789/17034
Resumo: O mercado automotivo está se movendo rapidamente em direção aos veículos elétricos (VEs). As mudanças no sentimento do consumidor, nas políticas, regulamentações e outros fatores estão impulsionando a aceitação dos usuários e, por fim, o crescimento das vendas de veículos elétricos. As barreiras existentes para a expansão das vendas de veículos elétricos tendem a desaparecer com o tempo e a expectativa é que até 2030, os veículos elétricos representem 32% das vendas de carros novos globalmente. As participações regionais, no entanto, devem variar muito de acordo com o país, e um dos motivos que restringirá a adoção mais ampla de VEs é a infraestrutura de carregamento insuficiente ou inadequada. A demanda adicional de eletricidade e a imprevisibilidade do comportamento dos proprietários de VEs, poderão resultar em um impacto significativo nos sistemas de distribuição de energia elétrica e podem resultar em instabilidades e falhas. Este trabalho propõe soluções baseadas na meta-heurística TeachingLearning-Based Optimization (TLBO), e em uma heurística especializada para coordenar o carregamento de um grupo de veículos elétricos. Os métodos propostos buscam entregar o máximo de energia possível às baterias dos veículos sem violar as restrições e os limites do sistema elétrico. A meta-heurística TLBO é um algoritmo eficiente, que demanda poucos parâmetros de ajuste e não depende de dados históricos para obter uma resposta ótima para uma tomada de decisão. A heurística especializada faz uso das características específicas do problema para obter uma solução de qualidade. Serão apresentados os resultados de simulações, utilizando a heurística e o TLBO, com as devidas comparações de desempenho.