Otimização da gestão de uma frota de veículos elétricos partilhados

Abstract

A necessidade de aluguer de automóveis é cada vez mais comum, isto deve-se ao facto de permitir aos clientes a utilização de um automóvel fora do seu local de residência e evitar o excesso de desgaste dos seus veículos particulares durante determinadas viagens, sejam elas de negócios ou férias, reduzindo assim os custos de manutenção e reparo. As filiais de uma empresa de renting situam-se muitas vezes em estações perto de aeroportos ou nas zonas mais movimentadas das cidades, permitindo assim um fácil acesso até estas. Estas empresas têm como principal objetivo fornecer o serviço de aluguer de automóveis a diversos clientes, que podem ser outras empresas, instituições públicas e também particulares, cobrando um preço estipulado para cada tipo de aluguer. De modo a dinamizar, inovar e renovar o sector de aluguer de automóveis, surgiram os veículos elétricos, que garantem uma mobilidade mais sustentável, bem como menores custos de manutenção e operação. No entanto, o grande problema no momento é ainda o facto do seu valor inicial, ou seja, de aquisição do veículo, ser bastante elevado comparativamente com os veículos convencionais assim como a sua baixa autonomia face aos veículos de combustão. Inerente a atividades destas empresas existem diversos problemas, nos quais se encontra o dimensionamento da frota de veículos e a relocalização destes nas várias estações/cidades. Para estes problemas já é possível estudar vários modelos matemáticos formulados por diversos autores. No entanto, com a inserção de veículos elétricos (VE’s) introduz-se complexidade acrescida, principalmente devido à sua autonomia e modos disponíveis de carregamento, deste modo esta tese concentrou-se no desenvolvimento de um modelo de Programação Inteira Mista, que permite otimizar o número de viagens que podem ser efetuadas com VE’s, a dimensão da frota de convencionais e lucros obtidos para ambos os veículos, maximizando a procura satisfeita com veículos elétricos e maximizando o lucro. O modelo foi aplicado a dados sintéticos estimados para as viagens da Região Centro de Portugal. Foi possível verificar que os veículos elétricos ainda representam um lucro muito baixo comparativamente com os convencionais, e que as suas limitações devido à carga ainda os impedem de realizar um número significativo de viagens. Contudo esta análise de viabilidade precisa de dados mais realistas, que permitam aferir a quantidade e durações de alugueres efetuados numa dada região.

The need for car rental is increasingly more common due to the fact that it allows customers to use a car outside their place of residence and avoid excessive wear on their private vehicles during certain trips, whether for holidays or business, thereby reducing the costs of maintenance and repair. The branches of companies with renting systems often lie in stations near airports or in the cities’ busiest areas, allowing easy access to these. Their main goal is to provide car rental service to a variety of clients, like other companies, public institutions or individuals, charging a set price for each type of rental. In order to stimulate, innovate and renovate the car rental sector, electric vehicles (EV’s) emerge, ensuring sustainable mobility, as well as lower operating and maintenance costs. Presently, however, the major problem is the fact that its initial value, that is, the value of purchase of the vehicle, is still considerably high when compared with conventional vehicles; moreover these vehicles have a low autonomy when compared to combustion vehicles. There are several problems inherent to the companies with renting systems, including the size of the vehicle fleet and their relocation in the various stations/cities. For these problems it is already possible to study several mathematical models, formulated by a number of authors. However, with the inclusion of electric vehicles, other problems arise, due to their autonomy and available modes of charging. This has led to the development of a Mixed Integer Programming (MIP) model, which allows the optimization of the number of trips that can be made with EV's, the size of the conventional vehicles fleet and the profits made with both vehicles, maximizing the demand satisfied with EV’s and maximizing the profit. This model was applied to synthetically estimated data for the trips made in the Central Region of Portugal. It was possible to verify that EV’s still represent a very low profit when compared to conventional vehicles and that their limitations due to the modes of loading still prevent them from performing a significant number of trips. However, this feasibility analysis needs more realistic data that allows verifying the quantity and duration of rentals made in a given region.