Heurísticas para implantação de estações de recarga de veículos elétricos em áreas urbanas.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Vitorino, Alex
Orientador(a): Guidoni, Daniel Ludovico
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Estações de recarga
Mobilidade urbana
Heurística
Simulação por computador
Otimização combinatória
Link de acesso: https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/21131
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Vitorino, AlexGuidoni, Daniel LudovicoSouza, Fernanda Sumika Hojo deRocha Filho, Geraldo PereiraGuidoni, Daniel Ludovico2025-12-10T20:40:28Z2025VITORINO, Alex. Heurísticas para implantação de estações de recarga de veículos elétricos em áreas urbanas. 2025. 141 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/21131Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.O avanço dos veículos elétricos (VEs) exige métodos eficientes para o planejamento de infraestrutura de recarga em ambientes urbanos. Este trabalho apresenta um modelo matemático e computacional para o problema de localização de estações de recarga, considerando cobertura, acessibilidade e capacidade. A formulação é avaliada no simulador microscópico SUMO utilizando o conjunto de dados realista TAPAS Cologne. São comparadas três estratégias: um método randômico de referência, uma heurística gulosa baseada em visitação de faixas e uma variante do GRASP adaptada com LRC fixa e uma Lista Tabu Espacial, utilizada para garantir diversificação estrutural e controlar a proximidade geográfica entre estações. Foram realizadas 810 simulações distribuídas em 27 cenários, variando número de estações (10/20/30), penetração de VEs (5/10/20%) e tempo de recarga (5/10/20 min). O GRASP adaptado apresentou o melhor desempenho geral, obtendo o menor tempo médio de espera (506,9 s) e a menor distância média até a estação (21,9 km), com reduções de 15,9% e 16,1% em relação ao método guloso. Todas as heurísticas apresentaram estabilidade operacional, sem ocorrência de teletransportes. Os resultados demonstram que metaheurísticas guiadas por demanda, combinadas com restrições espaciais e simulação microscópica, oferecem uma abordagem robusta e reprodutível para o planejamento da infraestrutura de recarga em áreas urbanas.The growing adoption of electric vehicles (EVs) calls for more effective strategies to plan and expand charging infrastructure in urban environments. This study pro-poses a mathematical and computational model for the charging-station location problem, integrating criteria of coverage, accessibility, and station capacity. The formulation is evaluated using the microscopic traffic simulator SUMO with the real-world TAPAS Cologne dataset. Three optimization strategies are compared: a baseline random method, a greedy heuristic driven by lane visitation, and an adapted GRASP approach featuring a fixed Restricted Candidate List and a Spa-tial Tabu mechanism to promote solution diversity and prevent overly clustered station placement. A total of 810 simulations were performed across 27 scenarios, varying the number of stations (10/20/30), EV penetration levels (5/10/20%), and charging times (5/10/20 minutes). The adapted GRASP consistently delivered the best overall performance, achieving the lowest average waiting time (506.9 s) and the shortest distance to a charging station (21.9 km), representing improvements of 15.9% and 16.1% over the greedy method. All heuristics demonstrated stable behavior, with no teleport events observed during the simulations. Overall, the findings show that demand-guided metaheuristics, when combined with spatial con- straints and high-fidelity microscopic simulation, provide a robust and reproducible framework for planning urban charging infrastructure.Attribution-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 27/11/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. 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