Pesquisadores do Japão, da Universidade de Waseda, desenvolveram um novo modelo que otimiza a rota de veículos elétricos de entrega (EDVs) para maximizar o uso local de excedentes fotovoltaicos.
Para esse fim, os acadêmicos projetaram um novo problema de roteamento de veículos elétricos (EVRP) que utiliza um modelo de regressão florestal aleatória para prever onde e quando, no dia seguinte, a energia solar excedente estará disponível perto das estações de carregamento.
“Nosso trabalho fornece um plano prático para os operadores logísticos reduzirem ativamente as emissões de carbono, carregando estrategicamente suas frotas de veículos elétricos com energia fotovoltaica excedente local espaço-temporal”, disse o pesquisador Ryoji Miyabe à pv magzine. “Crucialmente, nosso modelo não se limita ao próprio depósito de uma empresa. Ele incorpora dinamicamente estações de carregamento públicas nas rotas de entrega, transformando EVs em ativos móveis que podem absorver o excesso de energia solar em uma cidade. Isso cria um ganha-ganha: as empresas de logística podem reduzir de forma verificável sua pegada de carbono, ao mesmo tempo em que promovem a produção e o consumo local de energia renovável.”
O modelo proposto se concentra em operações de entrega baseadas em rotas de meia milha, nas quais os EDVs transportam mercadorias de depósitos logísticos para lojas de varejo, utilizando uma pequena frota de veículos. Para o carregamento, os EDVs têm acesso a carregadores rápidos (FCs) com uma potência de 50 kW, em rota ou no depósito do operador. Com os fornecidos, o operador é solicitado a preencher alguns parâmetros, como a localização do cliente no dia seguinte e as janelas de tempo de serviço necessárias.
Na próxima etapa, um modelo de regressão de floresta aleatória utiliza dados de medidores inteligentes conectados e previsões meteorológicas para prever o tempo e a localização do excedente fotovoltaico no dia seguinte. Em seguida, formaliza um problema de programação linear inteira mista (MILP) visando minimizar as emissões de CO₂, respeitando algumas restrições. Entre eles estão as restrições de cliente, veículo, tempo e cobrança. Em seguida, ele produz o plano de missão exato para entrega, que inclui a lista de clientes, rota e tempo e locais de carregamento.
Imagem: Universidade Waseda, Journal of Energy Storage, CC BY 4.0
Para demonstrar a eficácia da nova abordagem, a equipe simulou numericamente um estudo de caso usando dados do mundo real da cidade de Utsunomiya, no centro do Japão. A operação incluiu um serviço de entrega com três Mitsubishi FUSO New eCanter EVs, cada um equipado com uma bateria de 41 kWh e uma autonomia de 80 km.
A simulação incluiu um depósito, 14 a 16 clientes e cinco estações de carregamento em toda a cidade. Uma semana de simulações foi realizada em cada safra, com dois turnos por dia, resultando em 56 casos.
Para compressão, o EVRP de baixo carbono proposto foi medido em relação a um EVRP comum e um VRP comum. “No método VRP comum, nenhum carregamento em rota é realizado e o carregamento ocorre apenas no depósito após a conclusão das operações de entrega. Presume-se que o carregamento após a conclusão das operações comece imediatamente após o retorno ao depósito, e a quantidade de carga reabastece apenas a eletricidade consumida durante a viagem. No EVRP comum, o carregamento em rota é realizado sem considerar as emissões de CO2 da potência de carregamento”, explicaram os cientistas.
A análise mostrou que a EVRP de baixo carbono proposta alcançou reduções substanciais de emissões de CO2, em média 16,6% menor do que o VRP comum (30,8 vs. 25,7 kg-CO2/caixa) e 21,4% menor do que a EVRP normal (32,7 vs. 25,7 kg-CO2/caixa). Em comparação com o VRP comum, o método proposto reduziu as emissões em 22,7%, 17,9%, 19,6% e 7,2% durante a primavera, verão, outono e inverno, respectivamente. A redução de CO2 mais considerável foi medida no turno inicial de 17.5.2023, com o novo método reduzindo as emissões de CO2 em 66,1% em comparação com o VRP.
“O resultado mais impressionante foi descobrir como a estratégia de carregamento é crucial para a descarbonização – ainda mais do que minimizar a distância de viagem”, concluiu Miyabe. “Nosso método às vezes seleciona rotas mais longas, o que naturalmente aumenta o consumo de energia. No entanto, a principal descoberta é que, ao carregar a quantidade certa no lugar certo e na hora certa – visando especificamente locais com energia fotovoltaica excedente abundante – a economia de CO2 é substancial e supera em muito o uso extra de energia.
Eles apresentaram sua pesquisa em “Low-carbon routing and charging planning for electric freight trucks utilizing local surplus solar power“, publicada recentemente no Journal of Energy Storage.
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