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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37404| Título: | Otimização do controlador fuzzy via algoritmo PSO para gerenciamento de energia de veículo elétrico com baterias e supercapacitores |
| Título(s) alternativo(s): | Optimization of fuzzy controller via PSO algorithm for energy management of electric vehicle with batteries and supercapacitors |
| Autor(es): | Chiconato, Bruno Roberto Ansbach |
| Orientador(es): | Corrêa, Fernanda Cristina |
| Palavras-chave: | Veículos elétricos Baterias elétricas Controladores elétricos Sistemas difusos Python (Linguagem de programação de computador) Electric vehicles Electric batteries Electric controllers Fuzzy Systems Python (Computer program language) |
| Data do documento: | 24-Jun-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | CHICONATO, Bruno Roberto Ansbach. Otimização do controlador fuzzy via algoritmo PSO para gerenciamento de energia de veículo elétrico com baterias e supercapacitores. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2024. |
| Resumo: | Com o aumento dos efeitos do aquecimento global e a escassez de petróleo, o desenvolvimento de tecnologias alternativas de transporte tem sido acelerado. Nesse sentido, vem crescendo no mundo nos últimos anos a produção de veículos elétricos que utilizam baterias para armazenamento de energia. Este estudo propõe um modelo de veículo elétrico que utiliza um sistema de armazenamento de energia composto por baterias e supercapacitores, gerenciado por um controlador do tipo fuzzy. No entanto, a distribuição ótima de energia do sistema é desafiadora para o controlador fuzzy. Por isso, um algoritmo de otimização por enxame de partículas é desenvolvido para encontrar as funções de pertinência ideais do sistema. Esse algoritmo é um método computacional que otimiza um problema por meios interativos, a fim de melhorar uma solução candidata. Simulações foram realizadas no ambiente do Google Colab utilizando a linguagem de programação python. Comparando o controlador fuzzy não otimizado com o controlador fuzzy otimizado, os resultados indicam que este último apresentou uma distribuição de energia significativamente melhor. |
| Abstract: | With the increasing effects of global warming and the scarcity of oil, the development of alternative transportation technologies has been accelerated. In this study, a model of an electric veh icle is proposed that uses an energy storage system composed of batteries and supercapacitors, managed by a fuzzy controller. However, the optimal energy distribution of the system is challenging for the fuzzy controller. Therefore, a particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed to find the ideal membership functions of the system. The PSO algorithm is a computational method that optimizes a problem by means interatively, in order to improve a candidate solution. We conduct simulations in the Google Colab environment using the python programming language. Comparing the non-optimized fuzzy controller with the optimized fuzzy controller, the results indicate that the latter presented significantly better energy distribution. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37404 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia Elétrica |
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