Alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos
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Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas)
Resumo
O setor de transporte tem um papel imprescindível nessa tendência mundial pela
busca de soluções e produtos ambientalmente amigáveis. A eletrificação da mobilidade é
um evento de natureza irreversível, com distintas motivações identificadas nos vários países
precursores em sua adoção. Contudo, a inserção bem sucedida de veículos elétricos no
sistema de transporte depende da superação de diversas barreiras: o preço elevado, a
baixa autonomia em comparação com veículos de combustão interna, e o baixo número de
estações de recarga disponíveis. O planejamento da infraestrutura de recarga tem papel
importante na superação dessas limitações, portanto, a alocação ótima das estações de
recarga é uma questão crucial. O objetivo desse trabalho é abordar o problema da alocação
ótima de estações de recarga de veículos elétricos. Serão implementados e avaliados
dois métodos de resolução do problema, respectivamente, um método de programação
matemática e a metaheurística Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO). Além disso,
será apresentada uma proposta de alocação de estações de recarga específica para uma
região da cidade de Campinas, SP.
Os resultados fornecidos através das simulações dos métodos abordados foram
comparados em termos de qualidade de solução, tempo computacional, dentre outros. Foi
feita também uma análise crítica do modelo e dos métodos, a fim de encontrar a solução
mais apropriada para o problema.
The transportation sector plays an essential role in the global trend of searching for more environmental-friendly products and solutions. The electrification of mobility is an irreversible fact, with different motivations identified in the several countries that have been adopting it. However, the successful insertion of electric vehicles in the transportation system depends on the overcoming of several barriers, namely their high price, low autonomy in comparison with internal combustion vehicles, and low number of available charging stations. The appropriate planning of the charging infrastructure plays an important role in overcoming such barriers, therefore, the optimal allocation of charging stations is a crucial matter. The objective of this work is to tackle the problem of optimally allocating charging stations for electric vehicles. Two solution methods will be implemented and evaluated, namely, a mathematical programming method and the metaheuristic Teaching-Learning Based Optimization (TLBO). In addition, a proposal for the allocation of charging stations will be presented for a particular region in the city of Campinas, SP. The results provided by both methods through computer simulations were compared in terms of solution quality, computational time, among others. A critical analysis of the model and methods was carried out in order to find the most appropriate solution to the problem.
The transportation sector plays an essential role in the global trend of searching for more environmental-friendly products and solutions. The electrification of mobility is an irreversible fact, with different motivations identified in the several countries that have been adopting it. However, the successful insertion of electric vehicles in the transportation system depends on the overcoming of several barriers, namely their high price, low autonomy in comparison with internal combustion vehicles, and low number of available charging stations. The appropriate planning of the charging infrastructure plays an important role in overcoming such barriers, therefore, the optimal allocation of charging stations is a crucial matter. The objective of this work is to tackle the problem of optimally allocating charging stations for electric vehicles. Two solution methods will be implemented and evaluated, namely, a mathematical programming method and the metaheuristic Teaching-Learning Based Optimization (TLBO). In addition, a proposal for the allocation of charging stations will be presented for a particular region in the city of Campinas, SP. The results provided by both methods through computer simulations were compared in terms of solution quality, computational time, among others. A critical analysis of the model and methods was carried out in order to find the most appropriate solution to the problem.
