Modelagem para o Problema de Roteamento de Veículos Elétricos com Estratégias V2G

Resumen

A importância da sustentabilidade e da eficiência energética tem impulsionado o uso de veículos elétricos (VEs) no setor de transporte de mercadorias, proporcionando redução de emissões de CO₂ por meio de veículos menos poluentes para a logística urbana e rodoviária [1]. No entanto, a adoção desses veículos também apresenta desafios significativos no planejamento das frotas, especialmente devido à autonomia limitada das baterias e ao tempo de recarga de cada veículo que impactam no gerenciamento do uso da frota. Além disso, fatores como o peso transportado afetam diretamente o consumo de energia. Outro desafio importante é a disponibilidade de estações de carregamento, que nem sempre são suficientes para atender à demanda dos veículos, resultando em filas de espera e impactos operacionais [2]. O problema de roteamento de veículos elétricos (PRVE) busca otimizar as rotas de uma frota de VEs para atender clientes respeitando restrições como janelas de tempo, capacidade de carga e disponibilidade de estações de recarga. Outra variação do problema considera a tecnologia vehicle-to-grid (V2G), que permite aos veículos não apenas consumir energia, mas também vender para a rede elétrica em horários estratégicos, levando em conta a variação dos preços ao longo do dia. Além disso, recarga parcial e/ou recarga total podem ser incorporadas na tomada de decisão e estratégias de otimização de custos com base nas tarifas dinâmicas de energia podem ser usadas para alcançar benefícios. Este último problema é denominado PRVE-V2G. Este trabalho introduz uma nova formulação matemática para o PRVE-V2G, que incorpora três novos aspectos que tornam a modelagem mais realista e aplicável a cenários reais: (i) a vida útil da bateria, restringindo seu uso entre 20% e 80%, com penalizações na função objetivo caso os limites sejam ultrapassados, evitando desgastes prematuros; (ii) o peso do veículo, que influencia diretamente o consumo de energia ao longo da rota, impactando a escolha de trajetos mais eficientes; e (iii) o limite na capacidade do uso das estações de carga por veículos, exigindo um planejamento mais estratégico das paradas para carregamento. [...]