Carregamento Inteligente de Veículos Elétricos

• Processo: 25/07053-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Lucas Teles de Faria
• Beneficiário: Luana Beatriz Pereira dos Santos
• Supervisor: Maria Nataly Banol Arias
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia e Ciências (FEC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rosana. Rosana , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Twente (UT), Holanda
• Vinculado à bolsa: 23/15158-0 - Estimação da Inserção de Veículos Elétricos na Rede de Distribuição de Energia Elétrica via Análise Espacial de Dados Geográficos, BP.IC
• Assunto(s): Veículos elétricos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Carregamento Inteligente | Sistema de Distribuição de Energia Elétrica | Veículos Elétricos | Distribuição de Energia

Resumo

O carregamento descontrolado e arbitrário de veículos elétricos pode provocar impactos significativos nos sistemas de distribuição, como aumentos expressivos nas perdas de energia, desvios de tensão, sobrecarga de equipamentos e subestações. Dado o crescimento acelerado na aquisição de veículos elétricos e seu potencial aumento a médio e longo prazo, estudos que considerem estratégias inteligentes de carregamento tornam-se essenciais. Essas estratégias podem mitigar os impactos na rede elétrica, garantindo a operação segura e eficiente do sistema elétrico. Nesse contexto, este projeto visa o desenvolvimento de uma estratégia de carregamento inteligente de veículos elétricos por meio da aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina considerando dados históricos. A realização de estudos abordando previsões de comportamento e atualização do perfil de consumo em tempo real torna-se fundamental para minimizar desvios entre o planejamento e a operação. A aplicação de ferramentas para análise em tempo real ou on-line é de suma importância, visto que a demanda de energia de estações de carregamento de veículos elétricos pode variar em decorrência de novos usuários. Dessa forma, serão avaliados dados históricos de uma estação de carregamento para a realização de previsões futuras com base nos perfis avaliados a priori (planejamento off-line). Além disso, será feito um planejamento on-line que representará uma atualização do planejamento off-line feito a priori de acordo com o comportamento dinâmico da carga com o ajuste dos perfis de carga de veículos elétricos a médio e longo prazo.