Algoritmos de recarga inteligente de veículos elétricos considerando a integração de recursos energéticos distribuídos

Autor(es)

Lucas Zenichi Terada

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
• Data de defesa: 2023-10-31

Membros da banca

Marcos Julio Rider Flores; João Andre Pinto Soares; Fernanda Caseño Trindade Arioli

• Orientador: Marcos Julio Rider Flores

Resumo

O rápido crescimento de veículos elétricos – electric vehicles (EVs) e sistemas energéticos distribuídos – distributed energy resources (DERs) oferece uma oportunidade para mitigar as mudanças climáticas. No entanto, gerenciar a operação combinada de estações de recarga de veículos elétricos – electric vehicle charging stations (EVCSs) e DERs no sistema de distribuição de energia – energy distributions system (EDS) requer abordagens inteligentes para preservar limites operacionais e promover o uso de fontes de energia renovável locais. Este trabalho apresenta duas abordagens de modelos de negócios para o operador do ponto de carga – charge point operator (CPO) considerando dois cenários distintos. O primeiro cenário representa uma infraestrutura pública composta por EVCSs isolados ou em sistemas que um controle dinâmico não é necessário. Em contrapartida, o segundo cenário corresponde a sistemas mais complexos e com um nível de penetração de DERs suficientemente alto para que haja a necessidade de um controle mais sofisticado. Para isso, no primeiro cenário, um algoritmo centralizado foi proposto para avaliar a usabilidade e disponibilidade de fontes de energia renovável nos EVCSs e, com isso, propor políticas para o CPO como alternativa de gestão de sistemas menos complexos. No segundo cenário, um modelo de controle dinâmico foi introduzido para ajustar o carregamento dos EVs em tempo real, considerando dados medidos em tempo real, previsões de geração em sistema fotovoltaico – photovoltaic (PV) e cargas não controláveis. Para o primeiro cenário, as simulações mostraram que as políticas foram capazes de reagir com a taxa de uso dos EVCSs, além de proporcionar ao CPO uma alternativa para o gerenciamento energético de seus EVCSs. No que diz respeito ao segundo cenário, os resultados demonstraram a eficácia do algoritmo e do modelo na otimização do uso de energia renovável para o carregamento dos EVs. A metodologia baseada em rolling horizon foi capaz de se adaptar ao dinamismo da recarga pública de EVs em parking lots (AU)

• Processo FAPESP: 20/13002-5 - Algoritmo de Recarga Inteligente de Veículos Elétricos Considerando a Integração de Recursos Elétricos Distribuídos: Microsserviço para Plataformas de Eletromobilidade IoT
• Beneficiário: Lucas Zenichi Terada
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado