Cálculo de autonomia para veículos elétricos utilizando modelo de previsão com lógica nebulosa

Abstract

Resumo: Uma das alternativas para a redução da emissão global dos gases de efeito estufa consiste na adoção de veículos elétrico à bateria. No entanto, existem características técnicas e econômicas do veículo e da infraestrutura que limitam a velocidade de adesão pelos usuários finais como a autonomia máxima alcançável e o tempo de carregamento da bateria. Ciclos homologados são usados pela indústria automobilística para estabelecer o consumo energético e autonomia dos veículos, mas devido as influências de condução e fatores externos estes valores são dificilmente obtidos em condições reais. Desta maneira modelos matemáticos são desenvolvidos para simular a previsão de alcance considerando o comportamento do condutor, meio ambiente, o que demanda uma integração complexa e validação prolongada. Para orientar o usuário no planejamento e uso do veículo em uso cotidiano, empresas de mobilidade disponibilizam aplicativos que a partir do modelo do veículo e dados externos atualizados (tráfego, condições meteorológicas) calculam os percursos, autonomia e carregamentos necessários para concluir o trajeto. Este trabalho propõe um método baseado em lógica nebulosa para calcular a autonomia e estado de carga da bateria SOC no destino. O método desenvolvido faz a determinação dos parâmetros dos conjuntos nebulosos a cada amostra do trajeto realizado, considerando as características especificas. Isso permite analisar o comportamento do modelo Fuzzy e adequá-lo corretamente. Ao final, os dados obtidos são comparados com as informações oriundas do veículo testado e com os aplicativos comerciais. Os resultados são coerentes com o objetivo do projeto proposto e fundamentais para entender a complexidade do assunto.

Abstract: One of the alternatives for reducing global greenhouse gas emissions is the adoption of battery-powered electric vehicles. However, there are technical and economic characteristics of the vehicle and infrastructure that limit the speed of adoption by end users, such as the maximum achievable range and battery charging time. Homologated cycles are used by the automotive industry to establish the energy consumption and range of vehicles, but due to the influences of driving and external factors, these values are difficult to obtain in real conditions. Thus, mathematical models are developed to simulate the range prediction considering the driver's behavior and the environment, which requires complex integration and prolonged validation. To guide the user in planning and using the vehicle in daily use, mobility companies provide applications that, based on the vehicle model and updated external data (traffic, weather conditions), calculate the routes, range and charges necessary to complete the journey. This work proposes a method based on fuzzy logic to calculate the range and state of charge of the SOC battery at the destination. The developed method determines the parameters of the fuzzy sets for each segment of the journey, considering the specific characteristics. This allows the behavior of the Fuzzy model to be analyzed and adapted correctly. Finally, the data obtained is compared with the information from the tested vehicle and with commercial applications. The results are consistent with the objective of the proposed project and fundamental to understanding the complexity of the subject.