Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sabbadim, Maria Eduarda de Freitas
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/29456
Resumo: O mercado de carros elétricos no Brasil vem crescendo bastante nos últimos anos, atingindo o marco de 100 mil veículos emplacados em julho de 2022. Com isso, torna-se imperiosa a adequação da infraestrutura de recarga conforme as estimativas de crescimento desta demanda. Atualmente, a maior parte dos carregadores públicos de veículos elétricos realiza uma recarga lenta ou semirrápida, ainda que pontos de recarga rápida estejam em ascensão. O objetivo desse estudo é propor uma metodologia para alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos, com vista a minimização do custo de implementação associado ao impacto da mancha de demanda pelo serviço e a capacidade de atendimento dos candidatos à alocação, por meio de um algoritmo baseado na meta-heurística de otimização por enxame de partículas
id UFF-2_2754993683a0eb7f060d850f702f46c1
oai_identifier_str oai:app.uff.br:1/29456
network_acronym_str UFF-2
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository_id_str 2120
spelling Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricosVeículo elétricoEstações de recargaEletropostosMeta-heurísticaParticle Swarm OptimizationPSO discretoVeículo elétricoMotor elétricoHeurísticaElectric vehicleCharge stationMetaheuristicDiscrete PSOO mercado de carros elétricos no Brasil vem crescendo bastante nos últimos anos, atingindo o marco de 100 mil veículos emplacados em julho de 2022. Com isso, torna-se imperiosa a adequação da infraestrutura de recarga conforme as estimativas de crescimento desta demanda. Atualmente, a maior parte dos carregadores públicos de veículos elétricos realiza uma recarga lenta ou semirrápida, ainda que pontos de recarga rápida estejam em ascensão. O objetivo desse estudo é propor uma metodologia para alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos, com vista a minimização do custo de implementação associado ao impacto da mancha de demanda pelo serviço e a capacidade de atendimento dos candidatos à alocação, por meio de um algoritmo baseado na meta-heurística de otimização por enxame de partículasThe electric car market in Brazil has been growing significantly in recent years, reaching the milestone of 100,000 vehicles registered in July 2022. As a result, it is imperative to adapt the charging infrastructure according to the demand growth estimates. Currently, most public electric vehicle chargers offers slow or semi-fast charging, although fast charging points are on the rise. The objective of this study is to propose a methodology for the optimal allocation of electric vehicle charging stations, with a view of minimizing the implementation cost associated with the impact of the demand spot for the service and the service capacity of candidates for allocation, through a algorithm based on the particle swarm optimization metaheuristic. The work begins with a survey of establishments in the search region - both points eligible for allocation of vehicle charging stations and sources of demand for generating spots -, clustering these locations based on the associated impact, and finally the implementation of the optimization algorithm. The obtained results were compared with alternative scenarios that forced different paths in the search space, to assess whether the solutions found were really the best. This evaluation demonstrated that the solutions found were not overcome by any alternative approach, confirming the efficiency of the algorithm124 p.Pinho, André da CostaGuimaraens, Marcio André RibeiroMartins, Flávio Goulart dos ReisSabbadim, Maria Eduarda de Freitas2023-07-21T19:37:25Z2023-07-21T19:37:25Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSABBADIM, Maria Eduarda de Freitas. Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos. 2023. 124 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023.http://app.uff.br/riuff/handle/1/29456CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-07-21T19:37:30Zoai:app.uff.br:1/29456Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:48:14.594032Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
dc.title.none.fl_str_mv Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
title Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
spellingShingle Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
Sabbadim, Maria Eduarda de Freitas
Veículo elétrico
Estações de recarga
Eletropostos
Meta-heurística
Particle Swarm Optimization
PSO discreto
Veículo elétrico
Motor elétrico
Heurística
Electric vehicle
Charge station
Metaheuristic
Discrete PSO
title_short Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
title_full Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
title_fullStr Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
title_full_unstemmed Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
title_sort Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos
author Sabbadim, Maria Eduarda de Freitas
author_facet Sabbadim, Maria Eduarda de Freitas
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pinho, André da Costa
Guimaraens, Marcio André Ribeiro
Martins, Flávio Goulart dos Reis
dc.contributor.author.fl_str_mv Sabbadim, Maria Eduarda de Freitas
dc.subject.por.fl_str_mv Veículo elétrico
Estações de recarga
Eletropostos
Meta-heurística
Particle Swarm Optimization
PSO discreto
Veículo elétrico
Motor elétrico
Heurística
Electric vehicle
Charge station
Metaheuristic
Discrete PSO
topic Veículo elétrico
Estações de recarga
Eletropostos
Meta-heurística
Particle Swarm Optimization
PSO discreto
Veículo elétrico
Motor elétrico
Heurística
Electric vehicle
Charge station
Metaheuristic
Discrete PSO
description O mercado de carros elétricos no Brasil vem crescendo bastante nos últimos anos, atingindo o marco de 100 mil veículos emplacados em julho de 2022. Com isso, torna-se imperiosa a adequação da infraestrutura de recarga conforme as estimativas de crescimento desta demanda. Atualmente, a maior parte dos carregadores públicos de veículos elétricos realiza uma recarga lenta ou semirrápida, ainda que pontos de recarga rápida estejam em ascensão. O objetivo desse estudo é propor uma metodologia para alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos, com vista a minimização do custo de implementação associado ao impacto da mancha de demanda pelo serviço e a capacidade de atendimento dos candidatos à alocação, por meio de um algoritmo baseado na meta-heurística de otimização por enxame de partículas
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-07-21T19:37:25Z
2023-07-21T19:37:25Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SABBADIM, Maria Eduarda de Freitas. Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos. 2023. 124 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023.
http://app.uff.br/riuff/handle/1/29456
identifier_str_mv SABBADIM, Maria Eduarda de Freitas. Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos. 2023. 124 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2023.
url http://app.uff.br/riuff/handle/1/29456
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv CC-BY-SA
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv CC-BY-SA
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron:UFF
instname_str Universidade Federal Fluminense (UFF)
instacron_str UFF
institution UFF
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)
repository.mail.fl_str_mv riuff@id.uff.br
_version_ 1811823574736961536

Registros relacionados