Alocação ótima de estações de recargas rápidas em rodovias considerando critérios de diversas naturezas
Visualizar/ Abrir
Data
2021-07-29Primeiro membro da banca
Santos, Laura Lisiane Callai dos
Segundo membro da banca
Santos, Moises Machado
Metadata
Mostrar registro completoResumo
O crescimento da preocupação mundial com as questões ambientais está
diretamente ligado a necessidade de descarbonização da frota veicular para atingir os
objetivos tratados no Acordo de Paris. O avanço da circulação de Veículos Elétricos
(VEs) está ocorrendo em todo mundo, no Brasil ainda de forma mais conservadora,
visto que recém em 2018 se estabeleceu uma Resolução Normativa (RN) nº 819 para
nortear os procedimentos e condições para exploração comercial e financeira das
atividades de recarga. Realizar estudos sobre as estações de recargas, como
impactos técnicos e econômicos é de suma importância para incentivar a
comercialização de VEs. A presente metodologia tem como objetivo definir a melhor
alocação para Estações de Recargas Rápidas (ERRs) em rodovias que ainda não
possuem esse tipo de infraestrutura. Para isso, a pesquisa considera quatro fatores
para determinar a restrição MDERR (Máxima Distância Entre duas ERRs): autonomia
dos VEs comercializados no país do estudo, ansiedade de alcance do motorista,
conforto térmico (ar condicionado) e uma margem de segurança, chamada de fator de
paradas não programadas. Na questão da escolha do local para instalar a
infraestrutura de carregamento, analisa-se pontos de parada existentes na rota,
nomeados de Estabelecimentos Candidatos (ECs), que podem ser hotéis, motéis,
restaurantes, paradouros, postos de combustíveis, mercados, shoppings, lojas e etc.
Para cada um dos ECs, determina-se notas para três variáveis: fluxo de veículos de
passeio diários, população da cidade próxima e nível de serviço que o local fornece.
Com o auxílio do software MATLAB elabora-se uma otimização com Algoritmo
Genético (AG) para maximizar a pontuação dos ECs escolhidos dentro das restrições
impostas. Diferentes cenários foram usados para analisar o impacto do peso de cada
variável na definição dos estabelecimentos escolhidos. Conclui-se que a variável nível
de serviço apresenta impacto superior comparado a fluxo de veículos e população por
apresentar maior variedade em EC vizinhos. O algoritmo aponta os Estabelecimentos
Escolhidos (EE) e os Estabelecimentos Opcionais (EO) que poderiam ser escolhidos
sem impactar na nota global e na restrição de MDERR.
Coleções
Os arquivos de licença a seguir estão associados a este item: