A presente pesquisa tem como objetivo central discutir o papel das políticas públicas no desenvolvimento da emergente indústria de veículos elétricos no Brasil, dado o potencial transformador que os mesmos podem ter no processo de renovação da indústria automotiva nacional e na redução das emissões de CO2. Nessa direção, o país tem grandes vantagens para o avanço dessa indústria localmente, aproveitando-se da tendência de crescimento do mercado mundial. A expectativa é que até 2030 estejam rodando 160 milhões de unidades pelo mundo, contra os 2 milhões existentes em 2016. Assim, este trabalho apresenta um framework com os principais componentes de Políticas Públicas, de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I) das Empresas e de Características de Mercado pertinentes ao setor, a partir de adaptações do Sistema Setorial de Inovação e Produção de Malerba (2002) à realidade brasileira, com contribuições do framework setorial de Oltra e Saint Jean (2009) e do Ecossistema de Negócios de Lu et al. (2014). Durante a investigação, foram realizadas entrevistas com os mais relevantes stakeholders da indústria de veículos elétricos e analisados dados secundários que caracterizam as incipientes iniciativas e a inexpressiva contribuição das políticas públicas para o desenvolvimento deste setor industrial. Foram identificados e hierarquizados sete componentes fundamentais de políticas públicas que influenciam diretamente a indústria de veículos elétricos no Brasil. Em termos práticos, esta pesquisa busca subsidiar os stakeholders do setor para direcionar de forma mais eficiente seus esforços, visando o incremento deste setor no país. / The main objective of this research is to discuss the role of public policies on the development of the emerging electric vehicle industry in Brazil, given the transformative potential they can have in the process of renewing the Brazilian automotive industry and reducing CO2 emissions. The country has excellent comparative advantages to develop this industry locally and take advantage of the world market growth, since the expectation is that EVs fleet will grow from 2 million in 2016 to 160 million units by to 2030. Thus, this work presents a framework with the main components of Public Policies, Companies\' Research, Development and Innovation (RD&I) and Market Characteristics pertinent to the sector, based on adaptations to Brazilian reality of the Sectorial Innovation and Production System of Malerba (2002), with contributions from the sector framework of Oltra and Saint Jean (2009) and Business Ecosystem of Lu et al. (2014). During the investigation interviews were conducted with the most relevant stakeholders of the electric vehicle industry and secondary data that characterize the incipient initiatives and inexpressive contribution of public policies to the development of this industrial sector were analyzed. Seven fundamental components of public policies that directly influence the electric vehicle industry in Brazil were identified and ranked. In practical terms, the paper aims to subsidize stakeholders to target more efficiently their efforts towards the development of this industry in Brazil.

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Orientador: John Fredy Franco Baquero / Resumo: A crescente penetração dos Veículos Elétricos (VEs) no setor de transportes representa um novo e grande desafio para o planejamento da expansão e da operação dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs) devido ao correspondente aumento da demanda associada ao carregamento das baterias. Portanto, devem ser desenvolvidos métodos que ajudem os SDEEs a lidar com esses desafios, considerando as incertezas associadas às demandas convencionais e aos VEs. Nesta tese é proposto um método robusto baseado em um modelo de Programação Linear Inteira-Mista (PLIM) para auxiliar a integração de VEs no SDEE. O método proposto permite resolver o problema de planejamento multi-estágio da expansão do SDEE considerando a alocação e o dimensionamento de Estações de Carregamento de VEs (ECVEs). Restrições probabilísticas são usadas na formulação proposta para lidar com as incertezas associadas à demanda, garantindo o cumprimento da capacidade de potência das subestações com um nível de confiança especificado. O modelo proposto para o planejamento da expansão avalia a construção e/ou reforço de subestações, ECVEs e circuitos, assim como também a alocação de unidades de geração distribuída e bancos de capacitores ao longo do horizonte de planejamento. O modelo de PLIM proposto é resolvido através de técnicas de otimização clássica visando garantir a solução ótima do problema. A eficiência e robustez do modelo são verificadas usando sistemas teste de 18 e 54 nós, junto com simulações de Mo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The increasing penetration of electric vehicles (EVs) in the transportation sector represents a new challenge for the expansion planning of electrical distribution systems (EDS) due to the corresponding increase of the energy demand. Therefore, methods to support the EDS considering the uncertainties associated with conventional and EV demands should be developed. This thesis presents a methodology to consider the EV integration into the EDS. A mixed-integer linear programming (MILP) model is proposed to solve the multi-stage expansion planning of EDS considering the allocation and sizing of EV charging stations (EVCSs). Chance constraints are used in the formulation to deal with the uncertainties associated with the demands, guaranteeing the fulfilment of the substation capacities within a given confidence level. The proposed model for the expansion planning considers the construction/reinforce of substations, EVCSs and circuits as well as the allocation of distributed generation units and capacitor banks along the planning horizon. The proposed MILP model guarantees optimality using classical optimization techniques. The efficiency and robustness of the model is verified using two test systems with 18-nodes and 54-nodes. Monte Carlo simulations were carried out to verify the compliance of the proposed chance constraint. / Doutor

CAPES / As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. / Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.

CAPES / Veículos elétricos (VEs) são vistos como uma das potenciais soluções para os problemas ambientais associados com os veículos de combustão interna (VCIs). VEs, no entanto, também causam impactos ambientais ao longo do ciclo de vida e aumento no consumo de eletricidade, sendo também necessário incluí-los no planejamento energético. Estudos de Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) realizados para avaliar os impactos ambientais de VEs em outros países mostram que a fonte de eletricidade é significativa para determinar se estes apresentam melhores resultados que VCIs. O caso brasileiro, contudo, pode apresentar resultados diferentes, em função da matriz elétrica diferente e da possibilidade de utilização de etanol pelos VCIs. O objetivo geral deste estudo é identificar como atender a demanda por transporte de pessoas por automóveis com menor impacto ambiental, para diferentes categorias de impacto, no Brasil. Para realizar o estudo, foram realizadas quatro etapas: (i) definir dados gerais, como o ano de projeção; (ii) identificar a frota de automóveis e a respectiva demanda energética e opções de atendimento; (iii) realizar ACV por veículo; e (iv) avaliar o impacto ambiental da frota, comparando e selecionando opções de menor impacto. Foram considerados dois horizontes de tempo: 2022 e 2030. Foi utilizada a base de dados de inventário do ciclo de vida (ICV) do ecoinvent v.3.01, com adaptações para o contexto brasileiro utilizando dados de literatura. Especificamente na definição da fonte de eletricidade, utilizou-se a abordagem decisional de ICV para 2022, enquanto que, para 2030, foram definidas possíveis tecnologias marginais/incrementais. Utilizou-se o método de avaliação do impacto do ciclo de vida CML 2000 v.2.05, sendo que para 2030 foram selecionadas três categorias (depleção de recursos abióticos; aquecimento global; depleção da camada de ozônio), em conjunto com resultados de ICV para ocupação da terra. Para 2030, utilizou-se, também, em análise de sensibilidade, o método EDIP 2003 v.1.04. Esses métodos estão disponíveis no software SimaPro v.8.0.2, utilizado para os cálculos. Os resultados para 2022 mostraram que, com recarga em horários de menor demanda, o VE é melhor para algumas categorias e o VCI melhor para outras. Já para 2030, contudo, uma inclusão de aproximadamente 35% de VEs na frota pode reduzir bastante os impactos para as três categorias do método CML e para o indicador único do método EDIP, embora cause aumento significativo na área ocupada. Deste modo, esses resultados poderiam ser comparados com outros tipos de ocupação da terra que visem reduzir impactos ambientais. Conclui-se que os VEs têm potencial de grande redução de impactos ambientais, de forma que poderiam ser alvos de políticas públicas que visem reduzir tais impactos. Entre as incertezas do estudo incluem-se: a simplificação na identificação das fontes de energia; a utilização de parâmetros médios para os veículos, em parte relativos apenas a veículos novos; a definição da tecnologia marginal/incremental apenas para a eletricidade; a não consideração de outras tecnologias, como VCIs a etanol de segunda e terceira geração; e a utilização de dados de inventário do presente ou passado para estimar condições futuras. Estas poderiam ser tratadas em trabalhos futuros. / Electric Vehicles (EVs) are seen as a potential solution for the environmental problems associated with Internal Combustion Engine Vehicles (ICEVs). EVs, on the other hand, also cause environmental impacts throughout their life cycles and increases in the demand for electricity, so that they need to be included in the energy planning. Life Cycle Assessment (LCA) studies carried out to assess the environmental impacts of EVs in other countries, indicated that the electricity source is significant to determine whether these present better results than ICEVs or not. For Brazil, however, results might be different, due to the different electricity mix and to the possibility of ICEVs to use sugarcane ethanol. The main purpose of this study is to analyze how to meet the demand for passenger transport by automobiles in Brazil with a smaller environmental impact, for different impact categories. In order to attain this objective, four steps were executed: (i) to define general data, such as the year of projection; (ii) to identify the automobile fleet and the respective energy demand and fulfillment options; (iii) to perform LCA, per vehicle; and (iv) to assess the environmental impact of the fleet, comparing and selecting options with smaller impact. Two time horizons were considered: 2022 and 2030. The ecoinvent database v.3.01 was used as the Life Cycle Inventory (LCI) data source, with some adaptations for the Brazilian context using literature data. Specifically for the identification of the electricity source, the decisional LCI approach was used, for 2022, while, for 2030, possible marginal/incremental technologies were identified. The Life Cycle Impact Assessment (LCIA) method CML 2000 v.2.05 was used, from which three categories were chosen for 2030 (abiotic resource depletion; climate change; and ozone layer depletion), together with LCI results for land occupation. The single score of the LCIA method EDIP 2003 v.1.04 was used in a sensitivity analysis. These methods are available in SimaPro 8.0.2, used for calculations. The results for 2022 showed that, with battery charge during off-peak hours, the EV is better in some impact categories, while the ICEV is better in others. For 2030, however, an EV market penetration of approximately 35% can significantly reduce the impacts for the three CML categories and for the EDIP single score, albeit causing a significant increase in land occupation. These results, therefore, can be compared with other types of land occupations which aim to reduce environmental impacts. It was concluded that EVs have good environmental impacts reduction potentials, in a way that they could be targeted by public policies that address such impacts. Among the uncertainties of this study are included: the simplified identification of energy sources; the use of average parameters for the transportation sector, in part associated only with new vehicles; the definition of the marginal/incremental technology only for electricity; the fact that other vehicle technologies, such as ICEVs powered by second and third generation ethanol; and the use of present or past LCI data to assess future conditions. These could be dealt with in future studies.

A dissertação tem como tema central o Design Emocional nas redes de soluçãodemanda da Economia da Funcionalidade. Seu objetivo principal é caracterizar a contribuição do Design Emocional nas redes de solução-demanda da Economia da Funcionalidade. Este estudo se justifica no campo teórico, por constituir um avanço na pesquisa do tema em questão, pela identificação de uma lacuna a ser estudada e pela originalidade na combinação e na abordagem conjunta destes três conceitos. Justifica-se também no campo prático, pelo potencial de contribuir não apenas para os profissionais do design, mas poder envolver também outros stakeholders, ao abrir novas oportunidades de parcerias e permitir uma ampliação da rede de atores envolvidos em novos modelos de Economia da Funcionalidade. A pesquisa é exploratória e descritiva quanto ao seu objetivo. Para o levantamento e a definição do referencial teórico, foi utilizada a pesquisa bibliométrica e a análise sistêmica. Para a coleta e a análise de dados secundários foi utilizado o método de análise de conteúdo, desenvolvendo uma análise categorial e temática, caracterizando-a assim como uma pesquisa qualitativa. Como objeto de estudo de aplicação da análise das contribuições do Design Emocional, trabalhou-se com o caso prático do Autolib, sistema de car-sharing de veículos elétricos com origem na França. Os resultados encontrados mostram que as contribuições do Design Emocional nas redes de solução-demanda da Economia da Funcionalidade são de quatro naturezas distintas: (i) Estratégias no Design de Produtos (níveis visceral, comportamental e reflexivo); (ii) Aspectos emocionais, psicológicos e cognitivos; (iii) Experiências e (iv) Design centrado no usuário. / This dissertation has as its central theme the Emotional Design in the solutiondemand networks of the Functional Economy. Its main goal is to characterize the contribution of the Emotional Design in the solution-demand networks of the Functional Economy. This study is justified in the theoretical field, as a breakthrough in the research of the subject matter, by identifying a gap to be studied and by the originality of the combination and the joint approach of these three concepts. It is also justified in the practical field, for the potential to contribute not only to designers but also to involve other stakeholders, when opening new opportunities for partnerships and enabling an expansion of the network of actors involved in new models of Functional Economy.The study is exploratory and descriptive as to its purpose. Bibliometric research and systemic analysis were used for the survey and definition of the theoretical reference. For the collection and analysis of secondary data, the content analysis method was used, developing a categorical and thematic analysis, characterizing it as well as a qualitative research. The practical case of Autolib, a carsharing system of electric vehicles originating in France, was used as a study object for applying the analysis of the contributions of Emotional Design. The results show that the contributions of Emotional Design in the solution-demand networks of the Functional Economy are of four distinct natures: (i) Product Design Strategies (visceral, behavioral and reflexive levels); (ii) Emotional, psychological and cognitive aspects; (iii) Experiences and (iv) User-centered design.

CAPES / As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. / Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.

CAPES / Veículos elétricos (VEs) são vistos como uma das potenciais soluções para os problemas ambientais associados com os veículos de combustão interna (VCIs). VEs, no entanto, também causam impactos ambientais ao longo do ciclo de vida e aumento no consumo de eletricidade, sendo também necessário incluí-los no planejamento energético. Estudos de Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) realizados para avaliar os impactos ambientais de VEs em outros países mostram que a fonte de eletricidade é significativa para determinar se estes apresentam melhores resultados que VCIs. O caso brasileiro, contudo, pode apresentar resultados diferentes, em função da matriz elétrica diferente e da possibilidade de utilização de etanol pelos VCIs. O objetivo geral deste estudo é identificar como atender a demanda por transporte de pessoas por automóveis com menor impacto ambiental, para diferentes categorias de impacto, no Brasil. Para realizar o estudo, foram realizadas quatro etapas: (i) definir dados gerais, como o ano de projeção; (ii) identificar a frota de automóveis e a respectiva demanda energética e opções de atendimento; (iii) realizar ACV por veículo; e (iv) avaliar o impacto ambiental da frota, comparando e selecionando opções de menor impacto. Foram considerados dois horizontes de tempo: 2022 e 2030. Foi utilizada a base de dados de inventário do ciclo de vida (ICV) do ecoinvent v.3.01, com adaptações para o contexto brasileiro utilizando dados de literatura. Especificamente na definição da fonte de eletricidade, utilizou-se a abordagem decisional de ICV para 2022, enquanto que, para 2030, foram definidas possíveis tecnologias marginais/incrementais. Utilizou-se o método de avaliação do impacto do ciclo de vida CML 2000 v.2.05, sendo que para 2030 foram selecionadas três categorias (depleção de recursos abióticos; aquecimento global; depleção da camada de ozônio), em conjunto com resultados de ICV para ocupação da terra. Para 2030, utilizou-se, também, em análise de sensibilidade, o método EDIP 2003 v.1.04. Esses métodos estão disponíveis no software SimaPro v.8.0.2, utilizado para os cálculos. Os resultados para 2022 mostraram que, com recarga em horários de menor demanda, o VE é melhor para algumas categorias e o VCI melhor para outras. Já para 2030, contudo, uma inclusão de aproximadamente 35% de VEs na frota pode reduzir bastante os impactos para as três categorias do método CML e para o indicador único do método EDIP, embora cause aumento significativo na área ocupada. Deste modo, esses resultados poderiam ser comparados com outros tipos de ocupação da terra que visem reduzir impactos ambientais. Conclui-se que os VEs têm potencial de grande redução de impactos ambientais, de forma que poderiam ser alvos de políticas públicas que visem reduzir tais impactos. Entre as incertezas do estudo incluem-se: a simplificação na identificação das fontes de energia; a utilização de parâmetros médios para os veículos, em parte relativos apenas a veículos novos; a definição da tecnologia marginal/incremental apenas para a eletricidade; a não consideração de outras tecnologias, como VCIs a etanol de segunda e terceira geração; e a utilização de dados de inventário do presente ou passado para estimar condições futuras. Estas poderiam ser tratadas em trabalhos futuros. / Electric Vehicles (EVs) are seen as a potential solution for the environmental problems associated with Internal Combustion Engine Vehicles (ICEVs). EVs, on the other hand, also cause environmental impacts throughout their life cycles and increases in the demand for electricity, so that they need to be included in the energy planning. Life Cycle Assessment (LCA) studies carried out to assess the environmental impacts of EVs in other countries, indicated that the electricity source is significant to determine whether these present better results than ICEVs or not. For Brazil, however, results might be different, due to the different electricity mix and to the possibility of ICEVs to use sugarcane ethanol. The main purpose of this study is to analyze how to meet the demand for passenger transport by automobiles in Brazil with a smaller environmental impact, for different impact categories. In order to attain this objective, four steps were executed: (i) to define general data, such as the year of projection; (ii) to identify the automobile fleet and the respective energy demand and fulfillment options; (iii) to perform LCA, per vehicle; and (iv) to assess the environmental impact of the fleet, comparing and selecting options with smaller impact. Two time horizons were considered: 2022 and 2030. The ecoinvent database v.3.01 was used as the Life Cycle Inventory (LCI) data source, with some adaptations for the Brazilian context using literature data. Specifically for the identification of the electricity source, the decisional LCI approach was used, for 2022, while, for 2030, possible marginal/incremental technologies were identified. The Life Cycle Impact Assessment (LCIA) method CML 2000 v.2.05 was used, from which three categories were chosen for 2030 (abiotic resource depletion; climate change; and ozone layer depletion), together with LCI results for land occupation. The single score of the LCIA method EDIP 2003 v.1.04 was used in a sensitivity analysis. These methods are available in SimaPro 8.0.2, used for calculations. The results for 2022 showed that, with battery charge during off-peak hours, the EV is better in some impact categories, while the ICEV is better in others. For 2030, however, an EV market penetration of approximately 35% can significantly reduce the impacts for the three CML categories and for the EDIP single score, albeit causing a significant increase in land occupation. These results, therefore, can be compared with other types of land occupations which aim to reduce environmental impacts. It was concluded that EVs have good environmental impacts reduction potentials, in a way that they could be targeted by public policies that address such impacts. Among the uncertainties of this study are included: the simplified identification of energy sources; the use of average parameters for the transportation sector, in part associated only with new vehicles; the definition of the marginal/incremental technology only for electricity; the fact that other vehicle technologies, such as ICEVs powered by second and third generation ethanol; and the use of present or past LCI data to assess future conditions. These could be dealt with in future studies.

Orientador: Jose Antenor Pomilio / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T17:49:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_AndreAugusto_D.pdf: 4648060 bytes, checksum: fec10ea5d77379b209259bd3174d9224 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este trabalho propõe uma estratégia de gestão de energia, para aplicações em veículos elétricos, baseado em um sistema supervisório nebuloso que combina três diferentes fontes de suprimento, em termos de densidade de energia e de densidade de potência, a saber: célula a combustível, bateria e supercapacitor. O sistema supervisório coordena o fluxo de potência entre os dispositivos de suprimento de energia e provê elevada qualidade de energia necessária para um bom desempenho do sistema de propulsão do veículo elétrico. A estratégia proposta de gestão de energia do conversor eletrônico com múltiplas entradas possibilita o controle individual da transferência de potência das fontes de suprimento, em suas melhores regiões da atuação. Um conveniente arranjo entre as fontes e alocação dos recursos disponíveis permite reduzir o dimensionamento da célula a combustível. Adicionalmente, a vida útil destas fontes e a imunidade do sistema de suprimento a variações bruscas de demanda de potência são melhoradas. Um protótipo de 3 kW é simulado e avaliado experimentalmente, incluindo um banco de baterias de chumbo-ácido e supercapacitor, para comprovar a eficácia da estratégia de controle proposta / Abstract: This work introduces an Energy Management strategy, for electrical vehicle applications, based on a fuzzy logic supervisory system that is able to combine three different power supply sources, i. e., fuel cell, battery and supercapacitor. The supervisory system coordinates the power flow between the power sources so that the system is able to provide high power quality, which is needed to achieve the desirable dynamic performance of the propulsion system. The proposed energy management strategy of a multiple input power electronic converter takes advantage of the individual characteristics of each power sou rce and makes than operate atthe best operation region. Through adequate power sources arrangements and use of the available resources, the fuel cell size is reduced. In addition, the power sources¿ life time and the system ride-through at sudden load disturbances are increased. Simulation and experimental results of a 3 kW prototype, with real supercapacitor and lead-acid batteries bank, prove that the fuzzy logic is a suitable energy management control strategy / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-03-27T13:46:07Z No. of bitstreams: 1 jonathanhunderdutragherardpinto.pdf: 6016290 bytes, checksum: 50eab93d008d20c4a60c851574b2c6f3 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-03-27T13:57:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 jonathanhunderdutragherardpinto.pdf: 6016290 bytes, checksum: 50eab93d008d20c4a60c851574b2c6f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-27T13:57:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 jonathanhunderdutragherardpinto.pdf: 6016290 bytes, checksum: 50eab93d008d20c4a60c851574b2c6f3 (MD5) Previous issue date: 2018-02-19 / Este trabalho tem como contribuição o desenvolvimento de uma estratégia de equa-lização das tensões em um conversor multinível modular, como parte integrante de um sistema híbrido de armazenamento de energia. O conversor modular multinível realiza a conexão em série de módulos supercapacitores, o que possibilita aumentar a ten-são sem prejudicar a transferência rápida de energia. Em relação à outras topologias, este trabalho permite reduzir a quantidade, volume e massa do elemento magnético da estrutura do conversor. Um banco de baterias de íons de lítio também integra o sistema por intermédio de um conversor estático. Como é a fonte de maior densidade de energia, fornece a potência média requerida pelo carga. A associação com uma fonte de transferência rápida de energia permite aumentar o desempenho dinâmico, a eficiência energética e a vida útil da bateria. Com efeito, tem-se um sistema híbrido de armazenamento de energia que requer estratégias de gestão para múltiplas fontes de suprimento. Os resultados simulados considerando a estimativa da demanda de po-tência de um protótipo de veículo elétrico, são adequados e propiciam os fundamentos necessários para a construção de um protótipo. / This work is a contribution to develop a strategy equalization of tensions in a mo-dular multilevel converter as part of a hybrid system energy storage. The multilevel modular converter realizes the series connection of supercapacitor modules, which al-lows to increase the voltage without cause damages to the quick energy transfer. In relation to other topologies, it allows reduction of the quantity, volume and mass of the magnetic element of the converter structure. A lithium-ion battery bank also integrates the system via a voltage boost converter. This battery is the source of high energy density, which provides the average power required by the load. The association with a fast transfer power source allows for increased dynamic performance, energy efficiency and service life. In fact, there is a hybrid energy storage system that requires mana-gement strategies for multiple sources of supply. The simulated results were obtained considering the power demand estimation of an electric vehicle prototype.