Desenvolvimento de modelo preditivo para recarga inteligente de veículos elétricos baseado em dados na nuvem

Resumo

A integração de recursos energéticos distribuídos (DERs - Distributed Energy Resources), tais como estações de carga de veículos elétricos (EVCSs - Electric Vehicle Charging Stations), unidades fotovoltaicas (PVs - Photovoltaic) e sistemas de armazenamento de energia a bateria (BESSs - Battery Energy Storage System) é uma componente chave para a descarbonização. Neste contexto, o desenvolvimento de estratégias inteligentes de controle de carga para incentivar o uso de fontes de energia renováveis (RESs - Renewable Energy Sources) para recarga de veículos elétricos (EVs - Electric Vehicles) tornou-se um tema de pesquisa atual. Este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de módulos de previsão de demanda para carregamento de EV e geração fotovoltaica. Uma vez finalizados os módulos propostos, será realizada a integração com um software de recarga inteligente executada através de uma plataforma de internet de coisas (IoT) para controlar DERs, integrada localmente em um sistema agregado. O objetivo é diversificar a fonte de energia para carregamento EV, em que BESSs e PVs são usados para complementar a energia da rede de distribuição. O desenvolvimento dos módulos de previsão proporcionará o gerenciamento inteligente dos BESSs a fim de coordenar a carga noturna em situações em que, no dia seguinte, a geração de PV é baixa e a demanda tende a ser alta. Além disso, a injeção de energia dos BESSs para a rede principal pode ser gerenciada para compensar os horários onde a energia é mais cara. Adicionalmente, a possibilidade de antecipar a carga do dia seguinte e os níveis de geração PV permite a aplicação de técnicas para reduzir a degradação do BESS, bem como soluções para gerenciar a carga das frotas de EVs considerando a injeção de energia à rede principal através de EVCSs com tecnologia V2G. (AU)