Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34067
Título: Planejamento logístico de rede de abastecimento para veículos elétricos: previsão de demanda da cidade de São Paulo
Título(s) alternativo(s): Logistics planning of the supply network for electric vehicles: demand forecast in the city of São Paulo
Autor(es): Munhoz, Gabriel Santos
Orientador(es): Kachba, Yslene Rocha
Palavras-chave: Veículos elétricos
Automóveis elétricos
Baterias elétricas
Electric vehicles
Electric automobiles
Electric batteries
Data do documento: 6-Dez-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: MUNHOZ, Gabriel Santos. Planejamento logístico de rede de abastecimento para veículos elétricos: previsão de demanda da cidade de São Paulo. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2022.
Resumo: Levando em consideração a emissão de gases poluentes pelo setor de transporte e o veículo elétrico como alternativa para solução deste problema, é necessário fomentar a utilização em larga escala dele. Porém, a insegurança do consumidor em relação à autonomia e a falta de atendimento da rede de abastecimento são dificuldades de aceitação de veículos elétricos, tornando essa solução cada vez mais distante. Como solução, a utilização de conceitos e ferramentas logísticas como a previsão de demanda pode apoiar na tomada de decisão e garantia de uma melhor infraestrutura de pontos de recargas a fim de atender todos os veículos elétricos em circulação. Esse trabalho identificou o modelo de previsão de demanda que mais se adequa à série histórica, analisando os critérios de avaliação, escolheu o modelo de previsão de demanda com apresentação de menores erros. Após a análise preditiva dos comportamentos presentes na série histórica e constatação da não estacionariedade da série, foram definidos os métodos de suavização exponencial. Utilizando de métodos comparativos, o modelo de Holt com tendência amortecida apresentou melhores critérios de avaliação, em comparação aos modelos de suavização exponencial simples, modelo de Holt e modelo de HoltWinters. Posteriormente, foi realizado o estudo de capacidade da quantidade de pontos de recargas para atendimento da demanda prevista da frota de veículos elétricos na cidade de São Paulo, pontuando assim, a quantidade de pontos de recargas necessários. Diante dos resultados, considerou-se que o estudo contribuiu com o objetivo proposto e indicou a quantidade ideal de pontos de recargas.
Abstract: Taking into account the emission of polluting gases by the transport sector and the electric vehicle as an alternative to solve this problem, it is necessary to encourage its largescale use. However, consumer insecurity regarding autonomy and lack of service from the supply network are difficulties in accepting electric vehicles, making this solution increasingly distant. As a solution, the use of logistical concepts and tools such as demand forecasting can support decisionmaking and guarantee a better infrastructure of charging points in order to serve all electric vehicles in circulation. This work identified the demand forecast model that best fits the historical series, analyzing the evaluation criteria, chose the demand forecast model with the lowest errors. After the predictive analysis of the behaviors present in the historical series and verification of the nonstationarity of the series, the exponential smoothing methods were defined. Using comparative methods, the Holt model with damped trend presented better evaluation criteria, compared to the simple exponential smoothing models, Holt model and HoltWinters model. Subsequently, a study of the capacity of the number of recharging points was carried out to meet the expected demand of the electric vehicle fleet in the city of São Paulo, thus scoring the number of necessary recharging points. In view of the results, it was considered that the study contributed to the proposed objective and indicated the ideal number of recharge points.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34067
Aparece nas coleções:PG - Engenharia de Produção

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
previsaodemandaveiculoseletricos.pdf702,76 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons