dc.creator | Lucca, Tiago Guterres | |
dc.date.accessioned | 2023-05-22T15:37:18Z | |
dc.date.available | 2023-05-22T15:37:18Z | |
dc.date.issued | 2021-07-29 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/29157 | |
dc.description.abstract | The growth of global concern with environmental issues is directly linked to the need
to decarbonise the vehicle fleet in order to achieve the objectives set out in the Paris
Agreement. The advance of the circulation of Electric Vehicles (VEs) is taking place all
over the world, in Brazil even more conservatively, since just in 2018 a Normative
Resolution (RN) No. 819 was established to guide the procedures and conditions for
commercial and financial exploitation of recharge activities. Conducting studies on
charging stations, such as technical and economic impacts, is of paramount
importance to encourage the sale of EVs. This methodology aims to define the best
allocation for Rapid Recharge Stations (ERRs) on roads that do not yet have this type
of infrastructure. For this, the research considers four factors to determine the
restriction MDERR (Maximum Distance between two ERRs): autonomy of EVs
marketed in the study country, driver's reach anxiety, thermal comfort (air conditioning)
and a safety margin, called of unscheduled stops factor. In the matter of choosing the
location to install the charging infrastructure, stopping points on the route are analyzed,
named after Candidate Establishments (ECs), which can be hotels, motels,
restaurants, stops, gas stations, markets, shopping malls, stores and etc. For each of
the ECs, scores are determined for three variables: daily passenger vehicle flow,
population of the nearby city and level of service that the location provides. With the
help of MATLAB software, an optimization with Genetic Algorithm (AG) is elaborated
to maximize the score of the chosen CEs within the imposed restrictions. Different
scenarios were used to analyze the impact of the weight of each variable in defining
the chosen establishments. It is concluded that the variable level of service has a
higher impact compared to the flow of vehicles and population as it presents greater
variety in neighboring CE. The algorithm points out the Selected Establishments (EE)
and the Optional Establishments (EO) that could be chosen without impacting the
overall score and the MDERR restriction. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Algoritmo genético | por |
dc.subject | Alocação | por |
dc.subject | Estação de recarga rápida | por |
dc.subject | Rodovias | por |
dc.subject | Veículos elétricos | por |
dc.subject | Genetic algorithm | eng |
dc.subject | Allocation | eng |
dc.subject | Fast charging station | eng |
dc.subject | Highways | eng |
dc.subject | Electric vehicles | eng |
dc.title | Alocação ótima de estações de recargas rápidas em rodovias considerando critérios de diversas naturezas | por |
dc.title.alternative | Optimal allocation of fast recharging stations on highways considering criteria of different natures | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | 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. | por |
dc.contributor.advisor1 | Abaide, Alzenira da Rosa | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2427825596072142 | por |
dc.contributor.referee1 | Santos, Laura Lisiane Callai dos | |
dc.contributor.referee2 | Santos, Moises Machado | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7742197081251389 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Elétrica | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |