Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.273
Aluno: Jônatas Iago Silva
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Coorientadora: Profa. Renata Cristine de Sá Pedrosa Dantas (IFPE)
Título: A Stochastic Petri Net Approach for Evaluating Performance in
Battery Swapping Station Networks
Data: 23/02/2026
Hora/Local: 9h – Auditório (Híbrida)
Banca Examinadora:
Prof. Jamilson Ramalho Dantas (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Francisco Airton Pereira da Silva (UFPI / Departamento de Sistemas de Informação)
Prof. Paulo Romero Martins Maciel (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
A adoção de veículos elétricos (EVs), especialmente em serviços de logística e entrega, é limitada pela “ansiedade de autonomia” e pelos longos tempos de recarga convencional. O sistema de troca de baterias (Battery Swapping Station – BSS) surge como uma solução para reduzir o tempo de indisponibilidade de horas para minutos. Esta dissertação propõe uma metodologia baseada em Redes de Petri Estocásticas (SPN) para modelar e avaliar o desempenho de redes BSS em contextos urbanos. A abordagem utiliza o algoritmo k-means e dados populacionais do IBGE para determinar centros de demanda e localização estratégica das estações. Através da simulação de eventos discretos (DES), o trabalho avalia métricas críticas, como a Probabilidade Média de Não Encontrar uma Bateria (APNFB) e a Razão entre Viagens Centroide-Estação e Estação-Estação (RBTCSSS). Os resultados experimentais identificaram regimes operacionais distintos, revelando que o sistema atinge estabilidade a partir de uma configuração específica de baterias por estação, além de demonstrar o impacto de variáveis como o tempo de carga e o tamanho da frota no consumo de potência das estações. A metodologia consolidou-se em uma ferramenta de alto nível de apoio à decisão para projetistas dimensionarem infraestruturas de mobilidade elétrica.
Palavras-chave: Veículos Elétricos, Redes de Petri Estocásticas, Estações de Troca de Baterias, Avaliação de Desempenho, Simulação de Eventos Discretos.
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