Carregamento inteligente de veículos elétricos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Alves, Raphael Cruz
Orientador(a): Andreão, Rodrigo Varejão
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Vitória
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Veículos elétricos
Energia elétrica
Inteligência artificial
Sustentabilidade e meio ambiente
Smart Retrofit
Link de acesso: https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/4236
Resumo: RESUMO: Com o crescente aumento da utilização de veículos elétricos, buscando reduzir a emissão de gases poluentes, surge uma necessidade emergente de otimizar a utilização dos carregadores elétricos e mitigar o impacto da sua utilização crescente junto a rede de distribuição de energia elétrica. Este crescimento no consumo energético destaca a importância de soluções inovadoras para evitar possíveis sobrecargas na rede, promovendo uma mudança na curva de consumo através de tarifas dinâmicas e incentivando o uso de fontes de energia renováveis. Muitos carregadores veiculares atualmente atuam apenas como dispositivos Plug and Charge, sem uma solução de gerenciamento automático e proteção da rede elétrica. A proposta deste projeto é justamente abordar essa lacuna, apresentando uma estratégia de smart retrofit para esses carregadores, adicionando monitoramento e acionamento do carregamento em uma camada de inteligência para tomada de decisões. Utilizando carregadores de 7.4kVA e 220V e uma plataforma em nuvem, o projeto propõe desenvolver um sistema para gerenciar o carregamento de veículos elétricos, sugerir horários otimizados com base em tarifas diferenciadas e detectar anomalias no processo de carregamento, monitorar em tempo real os dados dos sensores, exibidos em dashboards, gerenciar o agendamento da recarga conforme as preferências do usuário, fornecer sugestões de utilização e identificar proativamente falhas na rede elétrica.
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spelling Alves, Raphael CruzNunes, Reginaldo BarbosaRibeiro, Saulo PereiraAndreão, Rodrigo VarejãoAndreão, Rodrigo Varejão2024-01-17T15:41:10Z2024-01-17T15:41:10Z2023ALVES, Raphael Cruz. Carregamento inteligente para veículos elétricos. 2023. 76 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Sustentáveis) - Instituto Federal do Espírito Santo, Vitória, 2023.https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/423630004012071P9RESUMO: Com o crescente aumento da utilização de veículos elétricos, buscando reduzir a emissão de gases poluentes, surge uma necessidade emergente de otimizar a utilização dos carregadores elétricos e mitigar o impacto da sua utilização crescente junto a rede de distribuição de energia elétrica. Este crescimento no consumo energético destaca a importância de soluções inovadoras para evitar possíveis sobrecargas na rede, promovendo uma mudança na curva de consumo através de tarifas dinâmicas e incentivando o uso de fontes de energia renováveis. Muitos carregadores veiculares atualmente atuam apenas como dispositivos Plug and Charge, sem uma solução de gerenciamento automático e proteção da rede elétrica. A proposta deste projeto é justamente abordar essa lacuna, apresentando uma estratégia de smart retrofit para esses carregadores, adicionando monitoramento e acionamento do carregamento em uma camada de inteligência para tomada de decisões. Utilizando carregadores de 7.4kVA e 220V e uma plataforma em nuvem, o projeto propõe desenvolver um sistema para gerenciar o carregamento de veículos elétricos, sugerir horários otimizados com base em tarifas diferenciadas e detectar anomalias no processo de carregamento, monitorar em tempo real os dados dos sensores, exibidos em dashboards, gerenciar o agendamento da recarga conforme as preferências do usuário, fornecer sugestões de utilização e identificar proativamente falhas na rede elétrica.ABSTRACT: With the increasing use of electric vehicles, aiming to reduce the emission of polluting gases, an urgent need arises to optimize the use of electric chargers and mitigate the impact of their growing use on the electrical distribution network. This surge in energy consumption highlights the importance of innovative solutions to prevent potential overloads in the network, promoting a shift in the consumption curve through dynamic tariffs and encouraging the use of renewable energy sources. Currently, many chargers operate solely as Plug and Charge devices without an automatic management solution and protection for the electrical grid. The proposal of this project is precisely to address this gap, presenting a smart retrofit strategy for these chargers, adding a monitoring layer and charging activation within an intelligence layer for decision-making. Using 7.4kVA and 220V chargers and a cloud platform, the project aims to develop a system to manage the charging of electric vehicles, suggest optimized schedules based on differentiated tariffs, and detect anomalies in the charging process. It will monitor real-time sensor data displayed on dashboards, manage charging scheduling according to user preferences, provide usage suggestions, and proactively identify failures in the electrical network.FAPES76 f.acesso_abertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessVeículos elétricosEnergia elétricaInteligência artificialSustentabilidade e meio ambienteSmart RetrofitCarregamento inteligente de veículos elétricosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisVitóriaporreponame:Repositório Institucional do IFESinstname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)instacron:IFESCampus VitóriaDesenvolvimento de Produtos e Processos SustentáveisOtimização de Serviços, Sistemas e ProcessosPPGTECSORIGINALDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdfDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdfapplication/pdf2829140https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/e34b442c-91c4-4c92-87b8-a6efd613b74a/download0e58f2a2da05cf013a9a052dfd7b3e20MD51trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdf.txtExtracted texttext/plain112340https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/bb49770a-8d95-44fa-89f0-599dc904bc0f/download9a737501a70fcacc81a6609fba4090b3MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Carregamento_Inteligente_Veículos_Elétricos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2180https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/6f71659e-50cc-4403-bda0-60b800e770d9/download25821b9fe71e7fbde2e3f5b55e221be3MD54falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8934https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/38b7b83c-06ba-439f-a1b6-7f69ba171c82/downloadac7cb971050ed632be934da23d966924MD52falseAnonymousREAD123456789/42362024-01-17T15:43:22.839Zopen.accessoai:repositorio.ifes.edu.br:123456789/4236https://repositorio.ifes.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ifes.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ifes.edu.bropendoar:2024-01-17T15:43:22Repositório Institucional do IFES - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)falseQXV0b3JlcyBxdWUgc3VibWV0ZW0gYSBlc3RhIGNvbmZlcsOqbmNpYSBjb25jb3JkYW0gY29tIG9zIHNlZ3VpbnRlcyB0ZXJtb3M6CmEpIEF1dG9yZXMgbWFudMOpbSBvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBzb2JyZSBvIHRyYWJhbGhvLCBwZXJtaXRpbmRvIMOgIGNvbmZlcsOqbmNpYSBjb2xvY8OhLWxvIHNvYiB1bWEgbGljZW7Dp2EgTGljZW7Dp2EgQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbiwgcXVlIHBlcm1pdGUgbGl2cmVtZW50ZSBhIG91dHJvcyBhY2Vzc2FyLCB1c2FyIGUgY29tcGFydGlsaGFyIG8gdHJhYmFsaG8gY29tIG8gY3LDqWRpdG8gZGUgYXV0b3JpYSBlIGFwcmVzZW50YcOnw6NvIGluaWNpYWwgbmVzdGEgY29uZmVyw6puY2lhLgpiKSBBdXRvcmVzIHBvZGVtIGFicmlyIG3Do28gZG9zIHRlcm1vcyBkYSBsaWNlbsOnYSBDQyBlIGRlZmluaXIgY29udHJhdG9zIGFkaWNpb25haXMgcGFyYSBhIGRpc3RyaWJ1acOnw6NvIG7Do28tZXhjbHVzaXZhIGUgc3Vic2Vxw7xlbnRlIHB1YmxpY2HDp8OjbyBkZXN0ZSB0cmFiYWxobyAoZXguOiBwdWJsaWNhciB1bWEgdmVyc8OjbyBhdHVhbGl6YWRhIGVtIHVtIHBlcmnDs2RpY28sIGRpc3BvbmliaWxpemFyIGVtIHJlcG9zaXTDs3JpbyBpbnN0aXR1Y2lvbmFsLCBvdSBwdWJsaWPDoS1sbyBlbSBsaXZybyksIGNvbSBvIGNyw6lkaXRvIGRlIGF1dG9yaWEgZSBhcHJlc2VudGHDp8OjbyBpbmljaWFsIG5lc3RhIGNvbmZlcsOqbmNpYS4KYykgQWzDqW0gZGlzc28sIGF1dG9yZXMgc8OjbyBpbmNlbnRpdmFkb3MgYSBwdWJsaWNhciBlIGNvbXBhcnRpbGhhciBzZXVzIHRyYWJhbGhvcyBvbmxpbmUgKGV4LjogZW0gcmVwb3NpdMOzcmlvIGluc3RpdHVjaW9uYWwgb3UgZW0gc3VhIHDDoWdpbmEgcGVzc29hbCkgYSBxdWFscXVlciBtb21lbnRvIGFudGVzIGUgZGVwb2lzIGRhIGNvbmZlcsOqCg==
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