Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/90179
Title: Decision Support for Planning a Bus Rapid Transit Charging Infrastructure
Other Titles: Apoio à Decisão para o Planeamento de uma Infraestrutura de Carregamento de um sistema de Autocarro de Trânsito Rápido
Authors: Manzolli, Jônatas Augusto
Orientador: Antunes, Carlos Alberto Henggeler de Carvalho
Keywords: carregamento rápido; Autocarro de Trânsito Rápido; mobilidade elétrica; otimização; transporte público; fast charging; Bus Rapid Transit; electric mobility; optimization; public transportation
Issue Date: 30-Mar-2020
Serial title, monograph or event: Decision Support for Planning a Bus Rapid Transit Charging Infrastructure
Place of publication or event: DEEC
Abstract: Atualmente, uma das maiores preocupações mundiais é a mudança climática e seus efeitos irreversíveis no equilíbrio dos ecossistemas da Terra. Portanto, várias instituições, organizações e governos estão desenvolvendo políticas, medidas e tecnologias para mitigar esses efeitos. Nesse contexto, a eletrificação dos sistemas de transporte público desempenha um papel decisivo em termos de atenuação das emissões de gases de efeito estufa. Além disso, os veículos elétricos possuem muitas vantagens quando comparados aos seus equivalentes de combustíveis fósseis, incluindo melhoria da qualidade do ar, redução de ruído e melhoria da eficiência energética. Apesar desses benefícios, os veículos elétricos ainda sofrem com a baixa autonomia e recargas demoradas da bateria. Para fornecer soluções para esses problemas e aumentar a viabilidade da mobilidade elétrica, o desenvolvimento de tecnologias nas infraestruturas de carregamento, métodos de controle e capacidade de baterias torna-se crucial. Neste contexto, a presente pesquisa fornece uma abordagem para o planejamento da infraestrutura de carregamento de um sistema de Autocarro de Trânsito Rápido (BRT), que trata da minimização dos custos de implementação das estações de carregamento rápido. O trabalho apresenta inicialmente um estudo de Análise de Decisão Multicritérios afim de avaliar quais tipos de sistemas de trânsito rápido podem oferecer uma solução mais conveniente em áreas metropolitanas. O principal objetivo desta análise é avaliar se um sistema de BRT pode ser uma solução viável para esse fim, quando comparado a outros sistemas de trânsito rápido. Em seguida, um modelo de Programação Linear Inteira Mista é desenvolvido para otimizar a localização das estações de carregamento rápido em uma rede BRT, considerando o custo de implementação, número de carregadores, tempo total de carregamento e ciclo de vida da bateria.
Nowadays, one of the biggest concerns worldwide is Climate Change and its irreversible effects on the balance of the Earth's ecosystems. Therefore, several institutions, organizations, and governments are developing policies, measures, and technologies to mitigate such effects. In this context, the electrification of public transportation systems plays a decisive role in greenhouse gas emissions attenuation. Moreover, electric vehicles have many advantages when compared to their fossil fuel counterparts, including air quality improvement, noise reduction, and energy efficiency enhancement. Despite those benefits, electric vehicles still suffer from the low driving range, and the time-consuming battery recharges. To provide solutions to those issues and to increase the feasibility of electric mobility, the development of technologies in charging infrastructures, control methods, and battery capacity becomes crucial. In this context, the present research provides a framework for the planning of the charging infrastructure of a Bus Rapid Transit (BRT) system dealing with the minimization of the implementation costs of fast-charging stations. The work initially presents a Multi-criteria Decision Analysis study to assess which types of rapid transit systems can offer a more convenient solution for metropolitan areas. The main objective of this analysis is to evaluate whether a BRT system can be a viable solution for this purpose when compared to other rapid transit systems. Then a Mixed Integer Linear Programming model is developed to optimize the location of fast-charging stations in a BRT network, considering the cost of implementation, number of chargers, total charging time, and battery life cycle.
Description: Dissertação de Mestrado em Energia para a Sustentabilidade apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/90179
Rights: openAccess
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