| Processo: | 22/13957-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2023 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência |
| Pesquisador responsável: | Marcos Julio Rider Flores |
| Beneficiário: | Levi Santos Volotão |
| Instituição Sede: | Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 21/11380-5 - CPTEn - Centro Paulista de Estudos da Transição Energética, AP.CCD |
| Assunto(s): | Sistemas de distribuição de energia elétrica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | 1 - Coordenação de carregamento | 2 - Veículos elétricos | 3 - Unidades fotovoltaicas | 4 - Sistemas de armazenamento de energia | 5 - Modelagem matemática | 6 - Programação Linear Inteiro-Misto | Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica |
Resumo A integração de recursos energéticos distribuídos, como veículos elétricos (VEs), unidades fotovoltaicas (UFs) e sistemas de armazenamento de energia por bateria (SAEB), pode ajudar na descarbonização. Nesse contexto, o desenvolvimento de estratégias de gerenciamento para o carregamento inteligente de VEs, para incentivar o uso da energia renovável disponível, tornou-se uma área de pesquisa atual. Este projeto de iniciação científica propõe desenvolver uma metodologia baseada em um modelo matemático de programação linear inteiro-misto (PLIM) para controlar os carregadores (ou eletropostos) dos VEs e a operação do SAEB, considerando a intermitência das UFs, com o objetivo de diversificar a fonte de energia elétrica usada para carregar os VEs, e assim diminuir o consumo de energia elétrica da concessionaria. Um modelo de PLIM tem os seguintes benefícios: (a) um modelo matemático robusto, genérico e flexível; (b) uma solução computacional eficiente com solvers convencionais; e (c) a convergência para a solução ótima é garantida usando técnicas de otimização clássica. O modelo será implementado na linguagem de modelagem matemática AMPL e resolvido usando o solver comercial CPLEX. | |
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