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Um modelo de simulação para otimização da alocação de estações de recarga para ônibus elétricos no transporte público de Curitiba

Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses...

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Autor principal:	Sebastiani, Mariana Teixeira
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2014
Assuntos:	Sistemas de tempo discreto Otimização matemática Algorítmos genéticos Veículos elétricos Energia - Consumo Métodos de simulação Transporte urbano Engenharia elétrica Discrete-time systems Mathematical optimization Genetic algorithms Electric vehicles Energy consumption Simulation methods Urban transportation Electric engineering
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/977
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id	riut-1-977
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spelling	riut-1-9772014-11-06T16:47:01Z Um modelo de simulação para otimização da alocação de estações de recarga para ônibus elétricos no transporte público de Curitiba Sebastiani, Mariana Teixeira Lüders, Ricardo Sistemas de tempo discreto Otimização matemática Algorítmos genéticos Veículos elétricos Energia - Consumo Métodos de simulação Transporte urbano Engenharia elétrica Discrete-time systems Mathematical optimization Genetic algorithms Electric vehicles Energy consumption Simulation methods Urban transportation Electric engineering Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries. CAPES As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. 2014-11-06T16:47:01Z 2014-11-06T16:47:01Z 2014-08-28 masterThesis SEBASTIANI, Mariana Teixeira. Um modelo de simulação para otimização da alocação de estações de recarga para ônibus elétricos no transporte público de Curitiba. 2014. 94 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2014. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/977 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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language	Português
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description	Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.
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