Desenvolvimento de modelo sistêmico arquitetural para validação de performance de veículos elétricos em fase de pré-projeto

Abstract

A abordagem para compreender o comportamento do consumidor frente a utilização de veículos puramente elétricos passa pela identificação dos atributos veiculares adequados para atender uma diferente gama de perfis de clientes que podem ser separados em alguns grupos. A construção do modelo veicular em Simulink considera o desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de bateria, sistema de recarga, modelagem da bateria, modelagem da máquina elétrica e do sistema de freio regenerativo. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo construir um novo modelo de veículo elétrico em Simulink com base em testes veiculares realizados em um Ford Focus Elétrico modelo 2017. O modelo de veículo levou em consideração as expectativas do consumidor brasileiro referentes aos principais atributos veiculares desejados por um perfil de cliente em específico que está mais propenso a aderir a tecnologia. Alguns atributos de engenharia como potência do motor e capacidade da bateria foram inicialmente inferidos, através da interpretação de outros atributos definidos pelo perfil de cliente escolhido aliado a aplicação do método estatístico de regressão linear usando uma base de dados de mais de 130 veículos elétricos. A validação do modelo em Simulink foi feita através da comparação dos valores simulados e dos resultados obtidos em pista de testes ou em atributos homologados. O modelo computacional desenvolvido foi atualizado com os parâmetros calculados para a proposta de novo veículo elétrico, considerando todos os impactos sistêmicos e estruturais aplicados ao mesmo. O veículo virtual foi testado e os resultados foram comparados com os atributos desejados pelo cliente. Todos os atributos veiculares estabelecidos para atender o cliente foram atingidos e a simulação possui erro médio quadrático menor do que 2% para representar o comportamento dinâmico de parâmetros mensuráveis como tensão da bateria, estado de carga da bateria e velocidade do veículo.

ABSTRACT: This research contextualizes the accelerated vehicular electrification process around the world and in Brazil exposing relevant data about the market. In addition, it addresses a short introduction about the electric vehicle history and the electrified vehicles classification. The research aims to build a new Simulink electric vehicle model based on vehicle tests performed at a Ford Focus Electric model year 2017. This vehicle model is also aligned with the Brazilian consumer’s expectations regarding the main desired vehicle attributes applicable for a specific customer profile who is most likely to adhere to the technology. The approach to decode the pure electric vehicle consumer behavior and expectations involves identifying the vehicle attributes to meet a different range of customer profiles that are separated into some groups. The specific comportment of the Brazilian customer is also considered. Some engineering attributes such as engine power and battery capacity are inferred through the interpretation of other attributes defined by the chosen customer profile combined with the application of the linear regression statistical method by using a database of more than 130 electric vehicles. Different platforms for electric vehicles construction are briefly presented and many types of battery cells and electric machines technologies are covered in this dissertation. The Simulink vehicle model construction considers the development of a battery management system, recharging system, battery modeling, electric machine modeling and regenerative braking system model. The data to estimate the model is based on specifications and vehicle test results. The validation of the Simulink model is performed by comparing the simulated values against the results obtained in a vehicle test track or in homologated attributes. Finally, the developed computational model is updated with the parameters calculated for the new electric vehicle proposal considering all the systemic and structural impacts and reported. The virtual vehicle is tested, and the results are compared with the attributes desired by the customer. All vehicle attributes established to meet the customer expectations have been achieved and the simulation achieved a mean square error of less than 2% to represent the dynamic behavior of measurable parameters such as battery voltage, battery charge status and vehicle speed