Esta slide de título apresenta o tema "Desenvolvimento de Algoritmo para V2G", focando em Vehicle-to-Grid com recarga bidirecional e no algoritmo de otimização. Inclui o nome do autor e a data como subtítulo.

Vehicle-to-Grid: Recarga Bidirecional

Foco no Algoritmo de Otimização

[Seu Nome] - [Data]

Source: Mestrado em Engenharia/Computação

V2G permite o fluxo bidirecional de energia entre veículos elétricos e a rede elétrica, integrando-se às smart grids para garantir estabilidade e eficiência energética. A motivação inclui reduzir custos, picos de demanda e emissões de CO₂, enquanto o principal desafio é a otimização em tempo real do fluxo energético.

Contextualização: V2G e Smart Grids

• V2G permite fluxo bidirecional de energia entre VE e rede elétrica
• Integração com smart grids garante estabilidade e eficiência energética
• Motivação: reduzir custos, picos de demanda e emissões de CO₂
• Desafio técnico: otimização em tempo real do fluxo energético

Source: Mestrado em Engenharia - Algoritmo V2G

O slide aborda o problema de pesquisa sobre gerenciamento otimizado de recarga e descarga em cenários V2G, visando minimizar os custos energéticos totais do sistema. Seus objetivos incluem manter o SOC dos veículos elétricos seguro e dentro dos limites, respeitar as restrições de capacidade da rede elétrica e implementar um algoritmo de otimização eficiente.

Problema de Pesquisa e Objetivos

• Problema: Gerenciar recarga/descarga otimizada em cenários V2G.
• Minimizar custos energéticos totais do sistema.
• Manter SOC seguro e dentro de limites dos VEs.
• Respeitar restrições de capacidade da rede elétrica.
• Implementar algoritmo de otimização eficiente.

Source: Slide 3 da apresentação de mestrado V2G

A slide apresenta a arquitetura geral da solução V2G em quatro fases: Início (inicialização de parâmetros e dados como preços e SOC), Leitura & Otimização (aquisição de dados, cálculo ótimo com algoritmo central), Controle & Fluxo Bidirecional (execução de controle de potência entre VE e rede elétrica) e Fim (relatório, atualização de SOC e preparação para o próximo ciclo). Trata-se de um workflow que descreve o fluxo completo desde a entrada de dados até a conclusão do ciclo de controle bidirecional.

Arquitetura Geral da Solução

Source: Apresentação de Mestrado - Algoritmo V2G

A lâmina apresenta a modelagem matemática de otimização, com a função objetivo de minimizar o custo total de operação, dado por ∑ (Pt ct) mais penalidades por violações de SOC ou limites. As restrições principais incluem limites de SOC e potência, além do balanceamento do fluxo de energia que atualiza o SOC{t+1} com base em Pt e eficiência η, garantindo viabilidade técnica.

Modelagem Matemática

| Minimizar o custo total de operação: min ∑ (Pt ct) + penalidades Onde Pt é a potência no tempo t e ct o preço da energia. Penalidades por violações de SOC ou limites operacionais. | - SOCmin ≤ SOCt ≤ SOCmax (estado de carga)

• Pmin ≤ Pt ≤ Pmax (limites de potência)
• Fluxo de energia balanceado: SOC{t+1} = SOCt + f(P_t, η)

Garante viabilidade técnica e operacional. |

Source: Apresentação de Mestrado - Algoritmo V2G

O slide descreve a estrutura de um algoritmo em quatro etapas principais: inicialização de parâmetros (veículos, rede, demanda e SOC), previsão de demanda com otimização para minimizar custos/maximizar receita V2G gerando decisão de potência P, aplicação da decisão com atualização do SOC a cada 15 minutos, e avaliação com loop até o tempo final. Trata-se de um workflow iterativo para gerenciamento bidirecional de energia em veículos elétricos (VE).

Estrutura do Algoritmo

Source: Fluxograma detalhado do algoritmo V2G*

O slide apresenta uma explicação passo a passo do algoritmo, iniciando com a aquisição de dados reais de veículos e rede. Em seguida, inclui modelagem LP/MILP com objetivo e restrições, decisão de descarregar baseado em SOC acima de um threshold, simulação iterativa com atualizações dinâmicas e heurísticas para convergência rápida.

Explicação Passo a Passo do Algoritmo

• 1. Aquisição de dados reais de veículos e rede
• 2. Modelagem LP/MILP com objetivo e restrições
• 3. Decisão: se SOC > threshold, descarregar
• 4. Simulação iterativa com atualizações dinâmicas
• 5. Heurísticas para garantir convergência rápida

Source: Algoritmo V2G: Lógica de Otimização e Decisão

Os resultados apresentados mostram uma redução de custos de 25% em comparação ao cenário base, uma eficiência energética de 98,5% na recuperação de energia V2G e uma robustez de ±15% a variações em preços voláteis. O slide destaca esses gráficos e análises de desempenho por meio de estatísticas chave.

Resultados: Gráficos e Análise

• 25%: Redução de Custos

Comparado ao cenário base

• 98.5%: Eficiência Energética

Recuperação de energia V2G

• ±15%: Robustez a Variações

Tolerância em preços voláteis Source: Análise de Simulação V2G

O slide conclui que o algoritmo proposto para V2G é viável, otimizado e escalável. Para trabalhos futuros, sugere integração de ML, testes reais e suporte a múltiplos veículos elétricos, encerrando com agradecimentos e convite para perguntas.

Conclusões e Trabalhos Futuros

<ul style='font-size: 28px; line-height: 1.4;'> <li><b>Conclusões:</b><br>Algoritmo viável para V2G, otimizado e escalável</li> <li><b>Trabalhos Futuros:</b><br>Integração de ML, testes reais, multi-VE</li> </ul> <div style='font-size: 36px; color: #2E86C1; margin-top: 40px; font-weight: bold;'>Obrigado!<br>Perguntas?</div>

Fechamento da Apresentação

Source: Apresentação de Mestrado - Algoritmo V2G