Cálculo de autonomia para veículos elétricos utilizando modelo de previsão com lógica nebulosa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Castro, Adriano Cardon
Orientador(a): Aoki, Alexandre Rasi
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:
Veículos elétricos
Lógica difusa
Autonomia
Engenharia Elétrica
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/94449
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rasi Aoki
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaAoki, Alexandre RasiCastro, Adriano Cardon2025-01-20T12:34:51Z2025-01-20T12:34:51Z2024https://hdl.handle.net/1884/94449Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rasi AokiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 09/08/2024Inclui referênciasÁrea de concentração: Sistemas de EnergiaResumo: Uma das alternativas para a redução da emissão global dos gases de efeito estufa consiste na adoção de veículos elétrico à bateria. No entanto, existem características técnicas e econômicas do veículo e da infraestrutura que limitam a velocidade de adesão pelos usuários finais como a autonomia máxima alcançável e o tempo de carregamento da bateria. Ciclos homologados são usados pela indústria automobilística para estabelecer o consumo energético e autonomia dos veículos, mas devido as influências de condução e fatores externos estes valores são dificilmente obtidos em condições reais. Desta maneira modelos matemáticos são desenvolvidos para simular a previsão de alcance considerando o comportamento do condutor, meio ambiente, o que demanda uma integração complexa e validação prolongada. Para orientar o usuário no planejamento e uso do veículo em uso cotidiano, empresas de mobilidade disponibilizam aplicativos que a partir do modelo do veículo e dados externos atualizados (tráfego, condições meteorológicas) calculam os percursos, autonomia e carregamentos necessários para concluir o trajeto. Este trabalho propõe um método baseado em lógica nebulosa para calcular a autonomia e estado de carga da bateria SOC no destino. O método desenvolvido faz a determinação dos parâmetros dos conjuntos nebulosos a cada amostra do trajeto realizado, considerando as características especificas. Isso permite analisar o comportamento do modelo Fuzzy e adequá-lo corretamente. Ao final, os dados obtidos são comparados com as informações oriundas do veículo testado e com os aplicativos comerciais. Os resultados são coerentes com o objetivo do projeto proposto e fundamentais para entender a complexidade do assunto.Abstract: One of the alternatives for reducing global greenhouse gas emissions is the adoption of battery-powered electric vehicles. However, there are technical and economic characteristics of the vehicle and infrastructure that limit the speed of adoption by end users, such as the maximum achievable range and battery charging time. Homologated cycles are used by the automotive industry to establish the energy consumption and range of vehicles, but due to the influences of driving and external factors, these values are difficult to obtain in real conditions. Thus, mathematical models are developed to simulate the range prediction considering the driver's behavior and the environment, which requires complex integration and prolonged validation. To guide the user in planning and using the vehicle in daily use, mobility companies provide applications that, based on the vehicle model and updated external data (traffic, weather conditions), calculate the routes, range and charges necessary to complete the journey. This work proposes a method based on fuzzy logic to calculate the range and state of charge of the SOC battery at the destination. The developed method determines the parameters of the fuzzy sets for each segment of the journey, considering the specific characteristics. This allows the behavior of the Fuzzy model to be analyzed and adapted correctly. Finally, the data obtained is compared with the information from the tested vehicle and with commercial applications. The results are consistent with the objective of the proposed project and fundamental to understanding the complexity of the subject.1 recurso online : PDF.application/pdfVeículos elétricosLógica difusaAutonomiaEngenharia ElétricaCálculo de autonomia para veículos elétricos utilizando modelo de previsão com lógica nebulosainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ADRIANO CARDON CASTRO.pdfapplication/pdf7566711https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/94449/1/R%20-%20D%20-%20ADRIANO%20CARDON%20CASTRO.pdf01951a7eb8b3dc8be3bc2a26a3ba8daeMD51open access1884/944492025-01-20 09:34:51.579open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/94449Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-01-20T12:34:51Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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