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Título: Planejamento do Carregamento de Veículos Elétricos Atendidos por um Eletroposto isolado
Autor(es): Ferreira, Raisa Tatiana
Orientador: Fardin, Jussara Farias
Data do documento: 6-Dez-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: O objetivo deste trabalho é realizar o planejamento do carregamento de veículos elétricos atendidos por uma microrrede isolada, com geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis, no caso, eólica e solar. Foi desenvolvido um modelo de otimização de gerenciamento de energia resolvido com o auxílio do software AMPL. A microrrede em questão é um eletroposto, com incertezas relacionadas ao seu funcionamentodevido ao caráter aleatório das fontes de geração de energia elétrica quanto do abastecimento dos carros elétricos.Por essa razão,foiutilizado o método de Monte Carlo para obtenção da curva de densidade de probabilidade relacionada com a chegada de veículos para carregamento.Utilizando séries históricas,foramencontradas as funções densidade de probabilidade relacionadas aos valores de radiação solare velocidade de vento locais e, a partir dessas funções,valores aleatóriosde radiação solar e velocidade do vento foramgerados.Os dados obtidos foram aplicados no modelo otimizado de gerenciamentoapresentado nesta dissertação, com o objetivo de maximizar a quantidade de energia entregue aos veículos elétricos, clientes do eletroposto.
The main goal of this work is to achieve the management of the recharge of electrical vehicles by a stand-alone microgrid, poweredby renewable energy (solar and wind). As a first step, anenergy management model was written and solved with the help of the software AMPL. The microgrid in question is an EV-charging station, with many uncertainties regarding its operationdue to the random nature of its power sources and loads.For this reason,the Monte Carlo methodwas used to forecasta probability density curve regarding the arrival of vehicles. Usinghistorical data, the probability density functionrelated to sun radiation and wind speed wascalculated and, using these functions,random solar radiation and wind speed data wasgenerated.Finally, the data obtained wasapplied to the energy management model presented in this dissertation, aiming to maximize the amount of energy supplied to the electrical vehicles, clients of the EV-charging station.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10918
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