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Dissertação

Detection and Localization of Electric Vehicles in Low Voltage Network EVALUATED

Detalhes: Nos próximos anos, é esperado um aumento de veículos elétricos (VEs) nas estradas, o que acarreta vários desafios em termos do seu carregamento, devendo por isso, haver uma cooperação direta entre as indústrias automotiva e de energia. Para permitir uma integração em larga escala de VEs na rede, os operadores de sistemas de distribuição devem garantir o fornecimento de energia elétrica nas áreas onde há uma grande proliferação de VEs. Esta tese propõe um algoritmo de classificação para detectar, em tempo real, o carregamento de VEs usando o smart sensor ENEIDA EWS DTVI-g instalado no secundário da subestação de distribuição. Extraindo os valores de potência ativa (P) e reativa (Q) e cruzando essa informação com a da entidade responsável pela gestão de carregadores de VEs - MOBI.E - foram realizadas técnicas de reconhecimento de padrões, usando repressões lineares e funções Gaussianas, resultando no desenvolvimento de um algoritmo de aprendizagem automática supervisionado que tem como intuito a deteção do carregamento de VEs. Este algoritmo tem em consideração a relação entre P e Q, bem como a duração do carregamento dos VEs. Os limites de viabilidade do classificador proposto foram testados em termos da magnitude da carga na linha do carregador, bem como do modo de potência de carregamento. Além disso, foi realizado um estudo estatístico sobre o comportamento dos utilizadores do carregador de VEs em estudo, utilizando Gaussian Mixture Models, para obter um modelo realista que permita a criação de um perfil de carregamento de VEs.
Keywords: Veículos elétricos, Deteção de carregamento, Algoritmo de aprendizagem automática, Rede de baixa tensão.

Discussão: novembro 28, 2019, 11:0