Resumo: A nova conjuntura de preocupações com as mudanças climáticas e os recursos finitos de energia, estão mudando produtos e processos de modo a preservar o meio ambiente. O setor de transportes ganha destaque, devido ao seu impacto na emissão de gases de efeito estufa. Visando auxiliar na descarboniza-ção deste setor, o projeto desenvolvido pela Unicamp em parceria com a CPFL visa desenvolver um laboratório vivo de mobilidade elétrica no sistema de transporte do campus, focando no amplo monito-ramento e conectividade em tempo real dos ônibus elétricos e a diesel. O trabalho foi desenvolvido para investigar um aspecto deste projeto. Um modelo de otimização foi proposto a fim de minimizar os custos operacionais da estação de recarga sustentável (ERS), considerando os diferentes tipos de recarga do ônibus elétrico (OE) que circula na Unicamp. O modelo decide a programação de carregamento do ôni-bus, ou seja, duração e potência para recarregar. Também define o funcionamento dos elementos instala-dos na ERS, tais como, melhor momento, duração e potência para recarregar o sistema de armazenamen-to de energia (SAE), e a quantidade de energia a comprar da rede, tendo em consideração a potência fotovoltaica produzida em cada momento. Para lidar com as incertezas relacionadas à geração de energia solar e tempos de viagem dos ônibus, o problema é resolvido por meio de uma abordagem dinâmica ba-seada no método do planejamento rolante, usando análise estatística de dados reais obtidos de painéis fotovoltaicos instalados e da operação do OE no campus. Seis casos de estudo foram usados para demonstrar a eficiência do modelo proposto. O Caso I compara o cronograma real de recarga realizado no campus e o cronograma de recarga definido pelo modelo de otimização que obteve uma redução de custo mensal de 52,08%. O Caso II compara os dois tipos de carregadores, com controle de potência e sem controle de potência, mostrando que a diferença em seus custos operacionais é desprezível. O Caso III compara diferentes configurações da ERS, conclu-indo que a inclusão de painéis fotovoltaicos resulta em uma redução significativa nos custos operacio-nais, e essa redução de custo é potencializada pela inclusão do SAE, onde o tamanho do SAE é um fator importante para os custos operacionais. O Caso IV compara diferentes funções objetivo com diferentes tipos de recarga, mostrando que o custo de operação não está ligado apenas a questões técnicas, mas também a questões regulatórias. O Caso V demonstra a capacidade do modelo proposto em programar a recarga de diversos ônibus elétricos por meio do carregador instalado na Unicamp, mostrando que é pos-sível atender a frota de seis ônibus que realizam serviços de transporte dentro do campus, se todos fos-sem elétricos. Por fim, o caso VI demonstra diferentes configurações do modelo de otimização, como a possibilidade de tomar decisões de carregamento considerando problemas de tensão ou a capacidade de reprogramar o carregamento devido às incertezas no tempo de chegada do ônibus na ERS Ver menos

Abstract: The new conjuncture of concerns about climate change and finite energy resources, has been changing products and processes towards a path of preserving the environment and energy efficiency. In this change, the transport sector is highlighted, due to its impact on the emission of greenhouse gases. Therefore, electrification of road transport appears as a key to achieve decarbonization of the sector. Seeking to assist in this process, the project developed by Unicamp in partnership with CPFL aims to develop an electric mobility living lab in the public transport system, focusing on broad monitoring and real-time connectivity of the electric and conventional buses. This work was developed to investigate one aspect of this project. An optimization model was proposed in order to minimize the operational costs of a sustainable charging station (CS), considering different charging types for an electric bus circulating at the Unicamp facilities. The model decides the charging schedule of the bus, i.e., duration and power to charge. It also defines the operation of the elements installed at the sustainable CS, such as, the best time, duration and power to charge the BESS, and the amount of energy to be purchased from the main grid, taking into account the photovoltaic power produced at each time. To deal with uncertainties related to solar energy generation and travel times of electric buses (Ebuses), the problem is solved via a dynamic approach based on a rolling horizon method, using statistical analysis of real data obtained from installed photovol-taic panels and electric bus operation on the campus. Six study cases were used to demonstrate the efficiency of the proposed model. Case I provides a comparison of the real charging schedule carried out on the campus and the charging schedule defined by the optimization model, which resulted in a monthly cost reduction of 52.08%. Case II compares two types of chargers, with power control and without power control, showing that the difference in their operating cost is negligible. Case III compares different configurations of the CS, concluding that the inclusion of photovoltaic panels results in a significant reduction in the operational costs, and this cost reduction is enhanced by the inclusion of battery energy storage systems (BESS), where the BESS size is an important factor for the operational costs. Case IV compares different objective functions with differ-ent charging types, showing that the cost of operation is not linked only to technical issues, but also to regulatory issues. Case V demonstrates the ability of the proposed model to schedule the charging of various Ebuses through the charger installed at Unicamp, showing that it is possible to serve the fleet of six buses that carry out transportation services within the campus, if all buses were electric. Finally, case VI demonstrates different configurable features of the optimization model, such as the possibility to make charging decisions over the buses considering voltage issues or the ability to re-schedule the charging due to uncertainties in the arrival time of the Ebus at the CS Ver menos