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dc.contributor.advisorGalvis Manso, Juan Carlospt_BR
dc.contributor.authorCosta, Caique Sulivam Cordeiro-
dc.date.accessioned2020-01-07T17:03:29Z-
dc.date.available2020-01-07T17:03:29Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationCOSTA, Caique Sulivam Cordeiro. Carregamento ótimo de VEs em redes de distribuição de baixa tensão. 2019. 56 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2363-
dc.description.abstractO uso de veículos elétricos está se tornando cada vez mais comum devido ao avanço das tecnologias utilizadas nos mesmos e pela preocupação relacionada à emissão de gases poluentes na atmosfera e à dependência do petróleo. No entanto, a adoção generalizada de veículos elétricos pode causar impactos no sistema de distribuição de energia se o carregamento não for realizado de forma controlada. Alguns efeitos incluem sobrecarga nos transformadores e quedas de tensão excessiva nas barras do sistema. Neste contexto, podem ocorrer principalmente em horários de pico para o sistema elétrico. Este trabalho demonstra como o carregamento dos veículos elétricos pode ser feito de forma controlada e otimizada sem ultrapassar os limites de operação do sistema. Para este propósito foram implementadas duas estratégias. Na primeira estratégia foi utilizada uma técnica baseada em programação linear, que determina o nível de carregamento ideal para cada veículo elétrico, a fim de maximizar a potência entregue aos veículos enquanto a rede opera dentro do limite aceitável. O modelo de otimização utilizado foi testado em uma rede de distribuição de baixa tensão monofásica com 45 barras e 22 veículos elétricos, nos quais apenas um veículo elétrico está conectado em cada barra. Os resultados mostraram que com a otimização, a rede opera dentro dos limites de restrição, não sendo necessário uma atualização da infraestrutura existente. O segundo método empregado utiliza o Algoritmo Genético com o objetivo de diminuir a relação demanda média e demanda máxima de carga do transformador que alimenta um setor industrial, no qual está conectado à um sistema de distribuição de 11 kV e 36 barras. A otimização é aplicada no estacionamento deste setor, onde são feitos os carregamentos dos veículos elétricos. Os resultados mostraram que a curva de carga pode se tornar mais suave e linear, deixando o sistema maios ou menos carregado, de acordo com os níveis de penetração de veículos elétricos no sistema.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.rights.uriAn error occurred getting the license - uri.*
dc.subjectVeículos elétricospt_BR
dc.subjectRedes elétricaspt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectProgramação linearpt_BR
dc.titleCarregamento ótimo de VEs em redes de distribuição de baixa tensão.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Thais de Fátima Araújopt_BR
dc.contributor.refereeBarbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resendept_BR
dc.contributor.refereeGalvis Manso, Juan Carlospt_BR
dc.description.abstractenNowadays electric vehicles are becoming commom, due to the high-tech used in them, the concern about the emission of pollutant gases in the atmosphere and also less dependence on oil. However the accelerated increase of electrical vehicles can cause damage on the power distribution system if the charging is not performed in a controlled way. Some side effects are overload on transformers and excessive voltage drops on the system bars which mainly occur at peak time. This work demonstrates how electric vehicle transport can be controlled and optimized without exceeding system operating limits. To achieve the purpose, two strategies were implemented. The first strategy was base on a linear programming technique that determines the optimum usage level for each electric vehicle, intending to maximize power limit and power supplied to the vehicles while the system operates within the acceptable limit. The optimization model used was tested on a 45-bar single-phase low-voltage distribution network with 22 electric vehicles, where only one is connected to each bar. The results showed that with optimization, a network works inside the constraint limits, so there is not necessary to upgrade the infrastructure. The second method uses the Genetic Algorithm with the objective of flattening and decreasing the peaks of the distribution system load curve of a transformation that feeds an industrial session whose is connected to a distribution system of 11kV and 36 bars . The optimization is applied in the parking lot of this sector, where the electric vehicles are charged. The results showed that the charge curve can become smoother and more linear, leaving the system more or less charged according to the electric vehicle penetration levels in the system.pt_BR
dc.contributor.authorID13.2.8360pt_BR
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