Alocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos

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Autor(es): dc.contributorPinho, André da Costa-
Autor(es): dc.contributorGuimaraens, Marcio André Ribeiro-
Autor(es): dc.contributorMartins, Flávio Goulart dos Reis-
Autor(es): dc.creatorSabbadim, Maria Eduarda de Freitas-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:30:31Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:30:31Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-21-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-21-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/29456-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751727-
Descrição: dc.descriptionO 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-
Descrição: dc.descriptionThe 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 algorithm-
Descrição: dc.description124 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectVeículo elétrico-
Palavras-chave: dc.subjectEstações de recarga-
Palavras-chave: dc.subjectEletropostos-
Palavras-chave: dc.subjectMeta-heurística-
Palavras-chave: dc.subjectParticle Swarm Optimization-
Palavras-chave: dc.subjectPSO discreto-
Palavras-chave: dc.subjectVeículo elétrico-
Palavras-chave: dc.subjectMotor elétrico-
Palavras-chave: dc.subjectHeurística-
Palavras-chave: dc.subjectElectric vehicle-
Palavras-chave: dc.subjectCharge station-
Palavras-chave: dc.subjectMetaheuristic-
Palavras-chave: dc.subjectDiscrete PSO-
Título: dc.titleAlocação ótima de estações de recarga para veículos elétricos-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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