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Pesquisadores da North Carolina State University desenvolveram uma ferramenta computacional dinâmica para ajudar a melhorar o acesso do usuário às estações de carregamento de veículos elétricos (VE), com o objetivo de tornar os EVs mais atraentes para os motoristas.
“Já sabemos que há uma necessidade de redes de carregamento de VE que sejam flexíveis, a fim de apoiar a adoção de VEs”, diz Leila Hajibabai, autora correspondente de um artigo sobre o trabalho e professora assistente no Departamento de Fitts da NC State. e Engenharia de Sistemas. “Isso ocorre porque há uma tremenda variabilidade em quando e onde as pessoas querem carregar seus veículos, quanto tempo podem gastar em uma estação de carregamento, quanto tempo leva para carregar seus veículos e assim por diante.
“A questão fundamental que queríamos abordar com este trabalho é: Qual é a melhor maneira de gerenciar a infraestrutura de estações de carregamento existentes para melhor atender às demandas dos usuários de veículos elétricos?”
Para responder a essa pergunta, os pesquisadores queriam adotar a perspectiva do usuário, tão focada em questões que são importantes para os motoristas de veículos elétricos. Quanto tempo levarei para chegar a uma estação de carregamento? Qual é o custo de utilização da estação de carregamento? Quanto tempo terei de esperar para aceder a uma estação de carregamento? E que tipo de multas existem se eu ficar em uma estação de carregamento além do limite de tempo?
Os pesquisadores desenvolveram uma técnica que leva em conta todos esses fatores em um modelo computacional complexo que faz uso de uma estrutura de teoria dos jogos.
A técnica faz duas coisas. Primeiro, ajuda os usuários a encontrar a instalação de carregamento mais próxima que atenda às suas necessidades. Em segundo lugar, possui um sistema dinâmico que os operadores das estações de carregamento podem usar para determinar quanto tempo os veículos podem passar em uma estação de carregamento antes de precisarem abrir caminho para o próximo veículo.
“Esses resultados são dinâmicos – eles evoluem à medida que dados adicionais chegam sobre como os usuários estão usando as instalações de carregamento”, diz Hajibabai.
Por exemplo, a instalação de cobrança disponível mais próxima de um usuário pode mudar, dependendo da disponibilidade de vagas. E a quantidade de tempo que os usuários podem passar em uma estação de carregamento pode mudar de dia para dia para refletir a realidade de como as pessoas estão usando diferentes instalações de carregamento.
“Não há uma referência clara no mundo real que possamos usar para avaliar até que ponto nossa técnica melhoraria o acesso do usuário às instalações de carregamento”, diz Hajibabai. “Mas nas simulações, a técnica melhorou o acesso do usuário. As simulações também sugerem que a flexibilidade de quando os slots das estações de carregamento estão disponíveis foi um preditor chave de quais estações os usuários visitariam.
“Um próximo passo seria trabalhar com as redes de estações de carregamento existentes para pilotar a técnica e avaliar seu desempenho em um cenário do mundo real”.
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Universidade Estadual da Carolina do Norte. Original escrito por Matt Shipman. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e duração.
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