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# Matemática# Otimização e Controlo

Soluções Eficazes de Carregamento para Ônibus Elétricos

Um novo método pra programar o carregamento de ônibus elétricos melhora a confiabilidade e reduz os custos.

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Ônibus elétricos a bateria (BEBs) tão se tornando populares por causa da busca por transporte público mais limpo. Eles são mais silenciosos e produzem menos emissões do que ônibus tradicionais movidos a combustíveis fósseis. Mas gerenciar o carregamento deles é desafiador. Esse artigo fala sobre um novo método pra programar o carregamento desses ônibus de forma eficaz, garantindo que eles tenham energia suficiente pra rodar suas rotas enquanto minimizam custos e uso de energia.

A Importância dos Horários de Carregamento

Conforme as cidades adotam mais ônibus elétricos, estabelecer horários de carregamento confiáveis é essencial. Esses horários ajudam a garantir que todos os ônibus estejam prontos pra operar quando necessário. Uma gestão de carregamento ruim pode levar a atrasos, custos maiores e pode afetar a adoção geral dos ônibus elétricos.

Os horários de carregamento precisam considerar vários fatores, incluindo:

  • O tempo que cada ônibus passa na sua rota.
  • O tempo que leva pra carregar cada ônibus.
  • O número e tipos de carregadores disponíveis.
  • A saúde da bateria, que pode ser impactada pelo carregamento rápido.

Desafios com o Carregamento de Ônibus Elétricos

Quando se implementa ônibus elétricos, surgem vários problemas. Primeiro, os custos iniciais dos ônibus elétricos e da infraestrutura de carregamento podem ser altos. Além disso, o tempo que leva pra carregar esses ônibus pode atrapalhar o cronograma de trânsito.

A maioria dos sistemas de transporte público opera em horários apertados, então, se um ônibus não for carregado a tempo, os passageiros podem enfrentar atrasos. Além disso, o carregamento rápido, apesar de ser rápido, pode prejudicar a saúde da bateria ao longo do tempo. Gerenciar esses aspectos é crucial pro sucesso dos sistemas de ônibus elétricos.

Método de Carregamento Proposto

Pra resolver esses desafios, foi criado um novo framework pra programar o carregamento dos ônibus elétricos de forma sistemática. Esse método segue uma abordagem estruturada que leva em consideração:

  1. Tempos de Carregamento: A quantidade de tempo que um ônibus precisa ser carregado com base em quanto poder ele precisa.
  2. Gestão da Bateria: Garantir que cada ônibus mantenha um estado de carga saudável (SOC) durante sua operação. Isso é importante pra vida útil e performance da bateria.
  3. Tipos de Carregadores: Diferentes carregadores oferecem várias velocidades de carregamento. O framework deve utilizar tanto carregadores rápidos quanto lentos de forma eficaz.
  4. Cronogramas de Rota: Cada ônibus segue uma rota definida, e o horário de carregamento deve estar alinhado com essas rotas.

Como o Modelo de Carregamento Funciona

O novo método usa um modelo matemático chamado programa linear inteiro misto (MILP). Aqui tá uma visão simplificada de como ele funciona:

  • Informações de Entrada: O modelo começa com informações conhecidas, como o número de ônibus, tempos de rota e tipos de carregadores.
  • Atribuição de Carregamento: Cada ônibus recebe um horário específico de carregamento que não conflita com seu cronograma de operação.
  • Ajustes Dinâmicos: O modelo permite ajustes contínuos com base em dados em tempo real. Se um ônibus estiver atrasado ou o carregamento demorar mais do que o esperado, o modelo pode se adaptar.
  • Objetivos de Otimização: Os principais objetivos são minimizar:
    • O número de carregadores usados.
    • O consumo total de energia.
    • Os custos relacionados ao carregamento.

Validando o Modelo

Pra garantir que o novo modelo de carregamento funcione como deveria, ele foi testado com dados reais de rotas de uma agência de transporte. Os resultados mostraram que o novo método coordenou o carregamento de forma eficaz sem exceder limitações. Comparado a um método heurístico mais simples, o modelo proposto utilizou carregadores lentos de forma mais eficiente.

Visão Geral da Infraestrutura de Carregamento

A infraestrutura de carregamento varia e inclui:

  • Carregadores Rápidos: Esses carregadores podem recarregar um ônibus rapidamente, mas podem afetar negativamente a saúde da bateria a longo prazo se usados com frequência. Eles são mais úteis quando um ônibus tem um cronograma apertado.
  • Carregadores Lentos: Esses carregadores demoram mais pra carregar um ônibus, mas são melhores pra saúde da bateria. Eles são ideais pra carregamento noturno ou quando os ônibus têm tempos de parada mais longos nos terminais.

Importância da Seleção Ótima de Carregadores

Selecionar os carregadores certos pra cada ônibus depende de vários fatores:

  • Status Atual da Bateria: O estado de carga de um ônibus quando chega afeta quanto poder adicional ele precisa.
  • Demanda Esperada da Rota: Se um ônibus tem uma rota mais longa agendada, pode precisar de tempos de carregamento mais rápidos antes da sua próxima viagem.
  • Disponibilidade de Carregadores: Se muitos ônibus precisarem de carregamento ao mesmo tempo, saber quais carregadores estão disponíveis se torna crucial.

Resultados do Modelo de Carregamento

O novo modelo de carregamento proposto foi capaz de equilibrar o uso de carregadores rápidos e lentos de forma eficaz.

  • Maior Confiabilidade: O novo método de agendamento permitiu que os ônibus mantivessem seu estado de carga necessário ao longo do dia. Isso significa que os ônibus têm menos chances de ficar sem energia no meio da rota.
  • Custos mais Baixos: Otimizando o uso dos carregadores, o custo total de consumo de energia foi reduzido.
  • Melhor Saúde da Bateria: O modelo priorizou o carregamento lento sempre que possível, garantindo uma melhor saúde da bateria ao longo do tempo.

Conclusão

Conforme as cidades continuam a investir em ônibus elétricos, ter uma estratégia de carregamento confiável e eficaz será essencial. O framework proposto fornece uma abordagem estruturada pra gerenciar o carregamento dos ônibus elétricos a bateria, garantindo que eles estejam prontos pra atender os passageiros na hora certa, enquanto minimizam custos e protegem a saúde da bateria.

Continuar refinando esse modelo e adaptá-lo a vários sistemas pode ainda melhorar a eficiência e confiabilidade das operações de ônibus elétricos nas cidades do mundo todo.

Fonte original

Título: A Position Allocation Approach to the Scheduling of Battery-Electric Bus Charging

Resumo: Robust charging schedules in a growing market of battery electric bus (BEB) fleets are a critical component to successful adoption. In this paper, a BEB charging scheduling framework that considers spatiotemporal schedule constraints, route schedules, fast and slow charging, and battery dynamics is modeled as a mixed integer linear program (MILP). The MILP is modeled after the Berth Allocation Problem (BAP) in a modified form known as the Position Allocation Problem (PAP). Linear battery dynamics are included to model the charging of buses while at the station. To model the BEB discharges over their respective routes, it is assumed each BEB has an average kWh charge loss while on route. The optimization coordinates BEB charging to ensure that each vehicle remains above a specified state-of-charge (SOC). The model also minimizes the total number of chargers utilized and prioritizes slow charging for battery health. The model validity is demonstrated with a set of routes sampled from the Utah Transit Authority (UTA) for \A buses and \N visits to the charging station. The model is also compared to a heuristic algorithm based on charge thresholds referred to as the Qin-Modified method. The results presented show that the slow chargers are more readily selected and the charging and spatiotemporal constraints are met while considering the battery dynamics and minimizing both the charger count and consumption cost.

Autores: Alexander Brown, Greg Droge, Jacob Gunther

Última atualização: 2024-05-18 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2405.11365

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.11365

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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