Dissertação
Clustering Applications in Electric Mobility EVALUATED
O crescimento contínuo dos veículos elétricos (VEs) tem sido impulsionado pela necessidade de atingir os objetivos de descarbonização da sociedade. A adoção em massa de VEs introduz novos desafios no planeamento e operação de sistemas de energia. O clustering tornou-se uma ferramenta poderosa para ajudar a compreender e categorizar melhor o comportamento incerto dos utilizadores de VEs e as necessidades dos equipamentos de abastecimento de veículos elétricos (EAVEs). No entanto, os estudos anteriores carecem de dados empíricos de carregamento europeus e de relevância para aplicações práticas. Nesta tese, diferentes técnicas de clustering foram avaliadas para identificar grupos típicos de processos de carregamento e ajudar na caraterização de perfis de carregamento de VEs, de comportamento do utilizador de VEs e a acessibilidade de EAVEs. A metodologia definida compreende três etapas principais: pré-processamento dos dados, aplicação de clustering e validação dos resultados. Para testar os métodos propostos, foram utilizados dados de carregamento de livre acesso (Universidade Caltech) e também privados (EAVEs públicos na Grécia), colmatando a lacuna identificada na literatura. Os resultados experimentais demonstraram que a Caltech apresenta sessões de carregamento altamente flexíveis com utilizadores regulares, enquanto a Grécia apresenta utilizadores mais frequentes com sessões de estadia rápida. Além disso, existe uma excelente oportunidade para expandir a rede de carregamento na Grécia em locais específicos. Esta informação revela o potencial para estudos futuros, permitindo que os operadores de sistemas de distribuição e os operadores de pontos de carregamento integrem de forma inteligente e com sucesso os VEs no sistema de energia.
novembro 23, 2023, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar