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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Leite, Jonatas Boas | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Chumbi Quito, Wilson Enrique | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:24:28Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:24:28Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-13 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/258055 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/258055 | - |
Descrição: dc.description | The number of electric vehicles (EVs) is rising in the automobile market, driven by public policies aimed at the global decarbonization of the transportation sector. The primary challenge with the growing EV presence is related to recharging issues. Careful location of public EV charging stations is crucial to maximize EV usage and address range anxiety among users. As the electricity demand for EV charging represents new load behavior, it is essential to assess the impact of charging station locations on long-term electrical grid planning. The selection of the most suitable site involves conflicting criteria, requiring the application of multi-criteria analysis. This study applies a geographic information system-based Multicriteria Decision Analysis (MCDA) approach to address charging station site selection, incorporating demographic criteria and energy density to model EV growth. Several methods, including Fuzzy TOPSIS, are applied to validate the selection of suitable sites. In this evaluation, a high EV penetration scenario is used to assess the impact of increased EV charging stations on substation capacity planning. The proposed method is applied in Cuenca, Ecuador. Results show the effectiveness of MCDA in assessing the impact of charging stations on power distribution systems, ensuring proper system operation within substation capacity limits. | - |
Descrição: dc.description | O número de veículos elétricos (VEs) está aumentando no mercado automobilístico, impulsionado por políticas públicas voltadas para a descarbonização global do setor de transporte. O principal desafio com o crescimento da presença de VEs está relacionado às questões de recarga. A localização cuidadosa das estações de recarga pública de VEs é crucial para maximizar o uso dos VEs e enfrentar a ansiedade de abastecimento entre os usuários. Como a demanda de eletricidade para a recarga de VEs representa um novo comportamento de carga, é essencial avaliar o impacto das localizações das estações de recarga no planejamento de longo prazo da rede de distribuição elétrica. A seleção do local mais adequado envolve critérios conflitantes, exigindo a aplicação de uma análise multicritério. Este estudo aplica uma abordagem de Análise de Decisão Multicritério (MCDA) baseada em sistemas de informação geográfica para resolver a seleção do local das estações de recarga, incorporando critérios demográficos e densidade energética para modelar o crescimento dos VEs. Vários métodos, incluindo o Fuzzy TOPSIS, são aplicados para validar a seleção dos locais adequados. Nesta avaliação, um cenário de alta penetração de VEs é usado para avaliar o impacto do aumento das estações de recarga de VEs no planejamento da capacidade das subestações. O método proposto é aplicado em Cuenca, Equador. Os resultados mostram a eficácia do MCDA em avaliar o impacto das estações de recarga nos sistemas de distribuição de energia, garantindo a operação adequada do sistema dentro dos limites de capacidade das subestações. | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 141937/2021-1 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 001 | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric vehicle charging station | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geographic information systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geographically weighted regression | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multi-criteria decision making | - |
Palavras-chave: dc.subject | Suitability analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de conformidade | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estações de carga de veículos eléctricos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regressão ponderada geográfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de informação geográfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Tomada de decisão multicritério | - |
Título: dc.title | A MCDA-based approach for facility location: an assessment of EV charging station placement | - |
Título: dc.title | Uma abordagem baseada em MCDA para localização de instalações: uma avaliação da localização de estações de carregamento de VE | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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