Previsão de demanda de potência em sistema híbrido de armazenamento de energia em veículos elétricos utilizando redes Narx/ Power demand forecasting on hybrid energy storage system in electric vehicles using Narx networks

Authors

  • Lucas Fernandes Rocha Lago Brazilian Journals Publicações de Periódicos, São José dos Pinhais, Paraná
  • Isabela Miranda de Mendonça
  • Silvana Terezinha Faceroli
  • Márcio do Carmo Barbosa Poncilio Rodrigues

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv5n10-048

Keywords:

Ciclo de condução, veículo elétrico, gerenciamento de energia, séries temporais, rede neural NARX

Abstract

O uso de múltiplas fontes de energia na alimentação de veículos puramente elétricos possibilita melhorar seu desempenho, aumentando sua autonomia e prolongando a vida útil do banco de baterias embarcado, que é o elemento de maior custo deste tipo de automóvel. Neste trabalho, é proposto o uso de técnicas de inteligência computacional na gestão de um sistema híbrido de armazenamento de energia baseado em bateria e supercapacitor, ambos embarcados em um veículo elétrico. Para isso, é apresentada uma metodologia de previsão e separação da demanda das frações de potência utilizando uma rede neural baseada no Modelo Autorregressivo Não Linear com Entradas Exógenas (NARX). A partir das simulações realizadas e dos ajustes dos parâmetros da rede, encontrou-se um erro muito pequeno em relação aos sinais previstos. Com base nos resultados obtidos é possível concluir que o método proposto se mostrou bastante eficiente e promissor para a aplicação em cálculo de demanda de energia em veículos elétricos.

References

Amjadi, Z. and Williamson, S.S. (2012). Prototype design and controller implementation for a battery-ultracapacitor hybrid electric vehicle energy storage system. IEEE Transactions on Smart Grid, 3(1), 332–340. doi:10.1109/TSG.2011.2161623.

Bingham, C., Walsh, C., and Carroll, S. (2012). Impact of driving characteristics on electric vehicle energy consumption and range. IET Intelligent Transport Systems, 6(1), 29–35.

Bouzid, A.M., Guerrero, J.M., Cheriti, A., Bouhamida, M., Sicard, P., and Benghanem, M. (2015). A survey on control of electric power distributed generation systems for microgrid applications. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 44, 751–766.

CETESB (2011). Primeiro inventário de emissões antrópicas de gases de efeito estufa diretos e indiretos. Technical report, Companhia Ambiental do Estado de São Paulo - CETESB.

Ehsani, M., Gao, Y., and Emadi, A. (2010). Modern Electric Hybrid Electric and Fuel Cell Vehicles. CRC

Press.

Fernandes, D. (2017). Porque os carros movidos a gasolina e diesel estão com os dias contados e pa´?ses europeus e vários emergentes.

Ferreira, A.A., Pomilio, J.A., Spiazzi, G., and de Araujo Silva, L. (2008). Energy management fuzzy logic supervisory for electric vehicle power supplies system. IEEE Transactions on Power Electronics, 23(1), 107–115. doi: 10.1109/TPEL.2007.911799.

Ferreira, A.A., Pomilio, J.A., Silva, E., and Cambra, D.V.P. (2007). Metodologia para dimensionar múltiplas fontes de suprimento de energia de veículos elétricos. In ABVE-VE 2007.

García, P., Torreglosa, J.P., Fernández, L.M., and Jurado, F. (2013). Control strategies for high-power electric vehicles powered by hydrogen fuel cell, battery and supercapacitor. Expert Systems with Applications, 40(12), 4791–4804.

Herrera, V., Milo, A., Gaztañaga, H., Etxeberria-Otadui, I., Villarreal, I., and Camblong, H. (2016). Adaptive energy management strategy and optimal sizing applied on a battery-supercapacitor based tramway. Applied Energy, 169, 831–845.

Kamal, E., Adouane, L., Abdrakhmanov, R., and Ouddah, N. (2017). Hierarchical and adaptive neuro-fuzzy control for intelligent energy management in hybrid electric vehicles. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 3014–3021.

Kanchev, H., Hinov, N., Gilev, B., and Francois, B. (2018). Modelling and control by neural network of electric vehicle traction system. Elektronika ir Elektrotechnika, 24(3), 23–28.

Kouchachvili, L., Yaïci, W., and Entchev, E. (2018). Hybrid battery/supercapacitor energy storage system for the electric vehicles. Journal of Power Sources, 374, 237–248.

Lago, L.F.R. (2019). Gestão do sistema híbrido de energia de um veículo elétrico utilizando redes neurais artificiais. Monografia, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais.

Lucena, S.E. (2011). A survey on electric and hybrid electric vehicle technology. In S. SOYLER (ed.), Electric Vehicles - The Benefits and Barriers, 1–18. In Tech.

Papadimitriou, C., Zountouridou, E., and Hatziargyriou, N. (2015). Review of hierarchical control in dc microgrids. Electric Power Systems Research, 122, 159–167.

Queiroz, J.F. (2006). Introdução do Veículo Híbrido no Brasil: Evolução Tecnológica Aliada à Qualidade de Vida. Master’s thesis, Universidade de São Paulo, São Paulo.

Reis, S.R. and Silva, E.A. (2017). Motores elétricos flex a etanol: uma nova era no setor automotivo mundial. Revista de Ciências Exatas e Tecnologia, 12(12), 45–48.

Reynoso-Hernández, A., Rayas-Sánchez, J.E., AguilarLobo, L.M., Loo-Yau, J.R., Ortega-Cisneros, S., and Moreno, P. (2015). Application of the narx neural network as a digital predistortion technique for linearizing microwave power amplifiers.

Rezvani, Z., Jansson, J., and Bodin, J. (2015). Advances in consumer electric vehicle adoption research: A review and research agenda. Transportation research part D: transport and environment, 34, 122–136.

Rodrigues, M.C.B.P. (2014). Integração de Filtro Ativo de Potência Monofásico e Bifásico ao Sistema de Propulsão de um Veículo Elétrico. Ph.D. thesis, Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, Brasil.

Rosca, A. (2013). Light Duty Vehicle Test Cycle Generation Based on Real-World Data. Master thesis, Instituto Superior Técnico.

Sankar, G.U., Moorthy, C.G., and RajKumar, G. (2019). Smart storage systems for electric vehicles – a review. Smart Science, 7(1), 1–15. doi:10.1080/23080477.2018. 1531612.

Silva Junior, D.C. (2017). Modelagem e Controle de Funções Auxiliares em Inversores Inteligentes para Suporte a Microrredes CA - Simulação em Tempo Real com Controle Hardware In the Loop. Master’s thesis, Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora.

Song, Z., Hou, J., Hofmann, H., Li, J., and Ouyang, M. (2017). Sliding-mode and lyapunov function-based control for battery/supercapacitor hybrid energy storage system used in electric vehicles. Energy, 122, 601–612.

Tanaka, C.N. (2013). Metodologia de Dimensionamento do Sistema de Tração para Veículos Elétricos. Master’s thesis, Universidade de São Paulo, São Paulo, Brasil. Vasconcelos, Y. (2017). A ascensão dos elétricos. Revista Pesquisa FAPESP, (258), 19–27. Welch, D. and Ebhardt, T. (2017). Montadoras criam “guerra do carro elétrico” caríssima por causa da Tesla.

Zuo, W., Li, R., Zhou, C., Li, Y., Xia, J., and Liu, J. (2017). Battery-supercapacitor hybrid devices: recent progress and future prospects. Advanced Science, 4(7), 1600539.

Published

2019-10-04

How to Cite

Lago, L. F. R., Mendonça, I. M. de, Faceroli, S. T., & Rodrigues, M. do C. B. P. (2019). Previsão de demanda de potência em sistema híbrido de armazenamento de energia em veículos elétricos utilizando redes Narx/ Power demand forecasting on hybrid energy storage system in electric vehicles using Narx networks. Brazilian Journal of Development, 5(10), 17797–17811. https://doi.org/10.34117/bjdv5n10-048

Issue

Section

Original Papers