Planeamento de uma rede de carregamento para veículos eléctricos

Abstract

Neste trabalho propomos um método que determine quais as melhores localizações para postos de carregamento de veículos eléctricos numa cidade, tendo como objectivo maximizar o nível de satisfação, segundo um orçamento fixo para proceder à construção da rede. Temos em conta a capacidade máxima de cada possível posto de carregamento e a distância entre este local e cada local de procura. Para aplicar estes métodos desenvolvemos um modelo de procura baseado em tempos de estacionamento, considerando que quanto mais tempo permanecer um veículo numa localização, maior será a probabilidade de ocorrer um carregamento. Também consideramos a relação entre a procura em diferentes locais, e.g., se um condutor puder carregar o seu veículo no seu local de residência, a probabilidade de querer carregar no local de trabalho será menor. O modelo é aplicado à cidade de Coimbra, onde existe uma rede de postos de carregamento. Utilizando os dados obtidos através de um inquérito à mobilidade, é estimada a procura e desenvolvida uma grelha com as localizações dos locais de procura e a possível localização dos postos de carregamento. Aplicamos esta estimação aos modelos de localização, obtendo redes óptimas. Efectuamos uma comparação entre as redes óptimas obtidas e a rede existente em Coimbra. Propomos ainda um método numérico local para o melhoramento da qualidade da solução obtida. Os resultados obtidos mostram que os modelos desenvolvidos determinam soluções sensatas, não sendo substancialmente distintas da rede presente em Coimbra. Os métodos desenvolvidos são ainda versáteis, permitindo adaptações e melhoramentos.

In this work we propose a method to plan the location of charging stations for electric vehicles (EV) in a city, in which the objective is to maximize the number of satisfied vehicles under a fixed budget for building the stations. We take into consideration the maximum capacity of each charging station and the distance from that location and each demand point. To be able to apply these models, we develop a charging demand model based on parking data, considering that the higher the parking time, the higher the probability of charging. We also take in consideration the relation between the demand at different points, e.g., if a vehicle can charge at home, the probability of charging at work will be significantly reduced. We test our mathematical models for the case of the city of Coimbra, where there is already a network of charging stations. We first use an existing mobility survey to extract parking data and establish a demand grid, and then we apply the models that give us the optimal location for charging stations for the entire city allowing us to compare both. We also propose a numerical local method to improve the quality of the obtained solution. The obtained results show that de developed methods define sensible solutions, not being substantially different from the existence network in Coimbra. Futhermore, the methods are versatile, allowing adaptations and improvements.