Coordenação do carregamento de veículos elétricos utilizando heurística e meta-heurística

Abstract

O mercado automotivo está se movendo rapidamente em direção aos veículos elétricos (VEs). As mudanças no sentimento do consumidor, nas políticas, regulamentações e outros fatores estão impulsionando a aceitação dos usuários e, por fim, o crescimento das vendas de veículos elétricos. As barreiras existentes para a expansão das vendas de veículos elétricos tendem a desaparecer com o tempo e a expectativa é que até 2030, os veículos elétricos representem 32% das vendas de carros novos globalmente. As participações regionais, no entanto, devem variar muito de acordo com o país, e um dos motivos que restringirá a adoção mais ampla de VEs é a infraestrutura de carregamento insuficiente ou inadequada. A demanda adicional de eletricidade e a imprevisibilidade do comportamento dos proprietários de VEs, poderão resultar em um impacto significativo nos sistemas de distribuição de energia elétrica e podem resultar em instabilidades e falhas. Este trabalho propõe soluções baseadas na meta-heurística TeachingLearning-Based Optimization (TLBO), e em uma heurística especializada para coordenar o carregamento de um grupo de veículos elétricos. Os métodos propostos buscam entregar o máximo de energia possível às baterias dos veículos sem violar as restrições e os limites do sistema elétrico. A meta-heurística TLBO é um algoritmo eficiente, que demanda poucos parâmetros de ajuste e não depende de dados históricos para obter uma resposta ótima para uma tomada de decisão. A heurística especializada faz uso das características específicas do problema para obter uma solução de qualidade. Serão apresentados os resultados de simulações, utilizando a heurística e o TLBO, com as devidas comparações de desempenho.

The automotive market is moving fast towards electric vehicles (EV). Changes in consumer sentiment, policies, regulations, and other factors are driving the user’s acceptance and ultimately the growth of EV sales. The existing barriers to the expansion of EV sales tend to disappear over time and the expectation is that by 2030, EVs will represent 32 percent of the new car sales globally. Regional shares, however, are expected to vary widely according to country, and one of the reasons that will restrain broader adoption of EV is the insufficient or unsuitable charging infrastructure. The additional electricity demand and the unpredictability of EV owners’ behavior will make a significant impact on the electricity distribution systems and may result in instabilities and failures. This work proposes solutions based on the Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) meta-heuristic, and on specialized heuristics to coordinate the charging of a group of electric vehicles. The proposed methods seek to deliver as much energy as possible to vehicle batteries without violating the constraints and limits of the electrical system. The TLBO meta-heuristic is an efficient algorithm that requires few tuning parameters and does not depend on historical data to obtain an optimal solution for the problem. On the other hand, the specialized heuristic makes use of the specific characteristics of the problem to obtain a good solution. Simulation results will be presented using heuristics and TLBO, along with performance comparisons.