Alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Lima, Pablo Molina de
Orientador(a): Castro Junior, Carlos Alberto de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.sis.puc-campinas.edu.br/xmlui/handle/123456789/16630
Resumo: O setor de transporte tem um papel imprescindível nessa tendência mundial pela busca de soluções e produtos ambientalmente amigáveis. A eletrificação da mobilidade é um evento de natureza irreversível, com distintas motivações identificadas nos vários países precursores em sua adoção. Contudo, a inserção bem sucedida de veículos elétricos no sistema de transporte depende da superação de diversas barreiras: o preço elevado, a baixa autonomia em comparação com veículos de combustão interna, e o baixo número de estações de recarga disponíveis. O planejamento da infraestrutura de recarga tem papel importante na superação dessas limitações, portanto, a alocação ótima das estações de recarga é uma questão crucial. O objetivo desse trabalho é abordar o problema da alocação ótima de estações de recarga de veículos elétricos. Serão implementados e avaliados dois métodos de resolução do problema, respectivamente, um método de programação matemática e a metaheurística Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO). Além disso, será apresentada uma proposta de alocação de estações de recarga específica para uma região da cidade de Campinas, SP. Os resultados fornecidos através das simulações dos métodos abordados foram comparados em termos de qualidade de solução, tempo computacional, dentre outros. Foi feita também uma análise crítica do modelo e dos métodos, a fim de encontrar a solução mais apropriada para o problema.
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