estudo de sistemas de propulsÃo veiculares...
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ESTUDO DE SISTEMAS DE PROPULSÃO VEICULARES ELÉTRICOS E
HÍBRIDOS ATRAVÉS DE SIMULAÇÕES COMPUTACIONAIS
João Paulo Gueiros Samú
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de
Engenharia Mecânica da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte
dos requisitos necessários à obtenção do título de
Engenheiro.
Orientador: Sílvio Carlos Aníbal de Almeida
Rio de Janeiro
Janeiro de 2018
iii
Samú, João Paulo Gueiros
Estudo de Sistemas de Propulsão Veiculares Elétricos
e Híbridos Através de Simulações Computacionais/ João
Paulo Gueiros Samú. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola
Politécnica, 2018.
XIV, 68 p.: il.; 29,7 cm.
Orientador: Sílvio Carlos Aníbal de Almeida
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/
Curso de Engenharia Mecânica, 2018.
Referências Bibliográficas: p. 58-60.
1. Simulações Veiculares. 2. FASTSim. 3. Veículos
Elétricos. 4. Veículos Híbridos. I. Almeida, Sílvio Carlos
Aníbal de. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro,
Escola Politécnica, Curso de Engenharia Mecânica. III.
Estudo de Sistemas de Propulsão Veiculares Elétricos e
Híbridos Através de Simulações Computacionais.
iv
Agradecimentos
Agradeço, acima de tudo, a minha família. Aos meus pais, Flávio e Elza, por todo
exemplo e incentivo. Sem dúvida, devo esta e todas as demais conquista em minha vida
a eles. Agradeço também ao meu irmão e grande amigo Pedro Henrique. Após todos esses
anos, acabamos sendo colegas de faculdade e agora formamos juntos.
Não poderia deixar de agradecer aos meus avós, Marlene e Jerônimo. Com
certeza, também devo tudo a eles. Agradeço a minha avó Dileta, que de algum lugar está
orgulhosa dos netos, o que me deixa muito feliz. Agradeço também a minha bisavó, Elza,
hoje com 95 anos de idade, pela qual tenho imensa admiração.
Em seguida, agradeço a meus grandes amigos, com os quais convivo desde a
escola: Gabriel, José Felipe, Maria Beatriz, Lucas, André, Augusto e muitos outros.
Agradeço em especial a Laís, por todo o carinho e apoio no final desta jornada. Na UFRJ
também pude fazer grandes amizades. Destaco meu grande amigo Lucas Aquino, com o
qual pude cursar praticamente todas as disciplinas do curso junto.
Agradeço aos muitos professores da UFRJ dos quais pude ser aluno, por todos os
conhecimentos e pela dedicação ao ensino. Em especial ao Prof. Sílvio Carlos, pelo
grande apoio e incentivo como orientador deste projeto.
Agradeço, por fim, ao meu tio Antônio Augusto. Mesmo tendo ido tão cedo, sei
que além da minha tocou a vida de muitos e sempre será um exemplo a ser seguido.
v
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos
requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Mecânico.
ESTUDO DE SISTEMAS DE PROPULSÃO VEICULARES ELÉTRICOS E
HÍBRIDOS ATRAVÉS DE SIMULAÇÕES COMPUTACIONAIS
João Paulo Gueiros Samú
Janeiro/2018
Orientador: Sílvio Carlos Aníbal de Almeida
Curso: Engenharia Mecânica
A indústria automobilística tem recebido cada vez mais influência de regulamentações
ambientais, tornando-se crescente o investimento no desenvolvimento de sistemas de
propulsão alternativos ao tradicional veículo à combustão interna. Neste contexto, este
trabalho objetivou estudar as principais diferenças tecnológicas e econômicas entre o
veículo convencional e três sistemas de propulsão alternativos: híbrido, híbrido plug-in e
elétrico à bateria. Para este propósito foi utilizada a ferramenta computacional FASTSim,
capaz de construir simulações de diferentes plataformas veiculares. Inicialmente foram
simulados dois dos veículos elétricos à bateria mais relevantes no mercado internacional,
Nissan Leaf e Tesla Model S, como forma de validação da ferramenta. Em continuidade,
o FASTSim foi utilizado para simular versões híbridas e elétricas à bateria do Chevrolet
Onix, veículo convencional mais vendido no Brasil nos últimos anos. A partir destas
simulações, tornou-se possível analisar comparativamente os veículos convencional,
híbrido, híbrido plug-in e elétrico a bateria quanto ao dimensionamento de componentes,
o consumo de combustível e a distribuição de custos na vida útil.
Palavras-chave: Simulações Veiculares, Sistemas de Propulsão, Veículos Elétricos,
Veículos Híbridos.
vi
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Mechanical Engineer.
STUDY OF ELECTRIC AND HYBRID POWERTRAIN SYSTEMS THROUGH
COMPUTATIONAL SIMULATIONS
João Paulo Gueiros Samú
January/2018
Advisor: Sílvio Carlos Aníbal de Almeida
Course: Mechanical Engineering
The automotive industry has been dealing with increasing influence from environmental
regulations over the past years. Consequently, a lot has been invested in the development
of alternative powertrains systems. Therefore, this work aimed to study the main
technological and economic differences between the conventional vehicle and three
alternative technologies: hybrid, plug-in hybrid and battery electric vehicles. To achieve
this goal the computer tool FASTSim was used, enabling the simulation of diverse types
of powertrain systems. Initially, Nissan Leaf and Tesla Model S, two of the most relevant
battery electric vehicles worldwide, were simulated as a form of validation of the tool. In
continuity, FASTSim was then used to simulate hybrid, plug-in hybrid and all-electric
versions of one of the best-selling conventional vehicles in Brazil, Chevrolet Onix. With
the results, it was possible to establish comparative analyzes between the traditional
internal combustion vehicle and these three alternative technologies in terms of
component sizing, fuel consumption and cost distribution.
Keywords: Vehicle Simulations, Powertrain Systems, Electric Vehicles, Hybrid Vehicles.
vii
Sumário
Capítulo 1 - Introdução............................................................................................................... 1
1.1. Metodologia ....................................................................................................................... 2
Capítulo 2 – Conceitos Fundamentais ....................................................................................... 3
2.1. Sistemas de Propulsão ........................................................................................................ 3
2.1.1. Veículo Convencional (ICV) ..................................................................................... 3
2.1.2. Veículos Elétrico Híbrido (HEV) ............................................................................... 4
2.1.2.1. Veículo Elétrico Híbrido em Série ...................................................................... 4
2.1.2.2. Veículo Elétrico Híbrido em Paralelo ................................................................. 5
2.1.3. Veículo Elétrico Híbrido Plug-in (PHEV) ................................................................. 7
2.1.4. Veículo Elétrico à Bateria (BEV) ............................................................................... 7
2.2. Baterias de Veículos Elétricos ........................................................................................... 8
2.3. Frenagem Regenerativa ................................................................................................... 10
2.4. Ciclos de Direção ............................................................................................................ 10
Capítulo 3 – A Ferramenta FASTSim ..................................................................................... 12
3.1. Objetivo e Proposta .......................................................................................................... 12
3.2. Interface ........................................................................................................................... 13
3.2.1. Entradas do Veículo ................................................................................................. 14
3.2.1.1. Veículo ............................................................................................................. 14
3.2.1.2. Tanque de Combustível .................................................................................... 15
3.2.1.3. Conversor de Combustível ............................................................................... 16
3.2.1.4. Motor Elétrico .................................................................................................. 16
3.2.1.5. Bateria de Tração .............................................................................................. 17
3.2.1.6. Roda .................................................................................................................. 18
3.2.1.7. Gerenciamento de Energia ............................................................................... 18
3.2.1.8. Diversos ............................................................................................................ 18
3.2.2. Entradas de Condições Atuais .................................................................................. 19
viii
3.2.3. Saídas Gerais ............................................................................................................ 21
3.2.4. Aplicações Auxiliares .............................................................................................. 22
3.2.4.1. Ferramenta Powertrain Comparison ................................................................. 22
3.2.4.2. Ferramenta Parametric Study ............................................................................ 23
3.3. Principais Modelos .......................................................................................................... 24
3.3.1. Vida da Bateria ......................................................................................................... 25
3.3.2. Gerenciamento de Energia ....................................................................................... 27
3.3.2.1. Estratégia da Energia Cinética .......................................................................... 27
3.3.2.2. Estratégia da Eficiência do Motor de Combustão Interna ................................ 28
3.3.3. Frenagem Regenerativa ............................................................................................ 29
Capítulo 4 – Validação de Dados ............................................................................................ 31
4.1. Introdução dos Veículos no Programa ............................................................................. 31
4.1.1. Nissan Leaf ............................................................................................................... 31
4.1.2. Tesla Model S .......................................................................................................... 32
4.2. Análise das Saídas ........................................................................................................... 33
4.3. Comparação Entre Leaf e Model S ................................................................................. 35
Capítulo 5 – Versões Elétricas e Híbridas de um Veículo Convencional ............................ 36
5.1. Chevrolet Onix ................................................................................................................. 36
5.2. Aplicação da Ferramenta Powertrain Comparison ......................................................... 37
5.3. Onix-BEV: Análise dos Componentes ............................................................................ 39
5.4. Onix-BEV: Análise de Custos ......................................................................................... 43
5.5. Análise Comparativa entre Onix Convencional e Versões Híbridas e Elétricas ............. 49
Capítulo 6 – Conclusões ........................................................................................................... 54
Referências Bibliográficas ....................................................................................................... 58
Apêndice A – Avaliação do Desgaste da Bateria ...................................................................... 61
Apêndice B – Cálculo da Potência de Frenagem Regenerativa.................................................. 66
Apêndice C – Compilação de Resultados de Versões Onix-BEV .............................................. 68
ix
Índice de Figuras
Figura 1 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Convencional ................................ 4
Figura 2 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Híbrido em Série ........................... 5
Figura 3 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Híbrido em Paralelo ...................... 6
Figura 4 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Elétrico a Bateria ........................... 7
Figura 5 - Representação Gráfica do Ciclo UDDS .................................................................... 11
Figura 6 - Representação Gráfica do Ciclo HWFET ................................................................. 11
Figura 7 - Curva de Vida da Bateria .......................................................................................... 26
Figura 8 - Estratégia da Energia Cinética .................................................................................. 28
Figura 9 - Modelo de Captura de Regeneração .......................................................................... 30
Figura 10 - Procedimento Utilizado na Simulação das Versões Onix-BEV .............................. 38
Figura 11 - Versões Onix-BEV: Energia Armazenável vs. Autonomia e Trocas de Bateria em
15 Anos de Vida Útil ................................................................................................................... 41
Figura 12 - Versões Onix-BEV: Potência do Motor Elétrico e da Bateria vs. Autonomia e
Trocas de Bateria em 15 Anos de Vida Útil ................................................................................ 42
Figura 13 - Ilustração dos Resultados de Custos da Ferramenta Powertrain Comparison ........ 45
Figura 14 - Composição do Preço de Fábrica dos Onix-BEV Simulados em Função da
Autonomia e das Trocas de Bateria ............................................................................................. 47
Figura 15 - Valor Presente dos Custos nos 15 Anos de Vida Útil dos Onix-BEV Simulados em
Função da Autonomia e das Trocas de Bateria ........................................................................... 48
Figura 16 - Resultados da Ferramenta Powertrain Comparison para as Versões Convencional,
HEV, PHEV e BEV do Chevrolet Onix ...................................................................................... 51
Figura 17 - Custos com Gasolina e Eletricidade para as Versões Convencional, HEV, PHEV e
BEV do Chevrolet Onix .............................................................................................................. 53
Figura 18 - Frequência de Distâncias Viajadas Diariamente ..................................................... 62
x
Índice de Tabelas
Tabela 1 - Principais Parâmetros de Baterias ............................................................................... 9
Tabela 2 - Entradas na Seção Veículo (Vehicle) ........................................................................ 14
Tabela 3 - Entradas na Seção Tanque de Combustível (Fuel Storage) ...................................... 15
Tabela 4 - Entradas na Seção Conversor de Combustível (Fuel Converter) .............................. 16
Tabela 5 - Entradas na Seção Motor Elétrico (Motor) ............................................................... 16
Tabela 6 - Entradas na Seção Bateria de Tração (Traction Battery) .......................................... 17
Tabela 7 - Entradas na Seção Roda (Wheel) .............................................................................. 18
Tabela 8 - Entradas na Seção Diversos (Misc.) .......................................................................... 19
Tabela 9 - Parâmetros de Condições Atuais ............................................................................... 19
Tabela 10 - Especificações na Ferramenta Powertrain Comparison ......................................... 22
Tabela 11 - Distribuição de Custos na Vida Útil ........................................................................ 23
Tabela 12 - Parâmetros Introduzidos para o Nissan Leaf ........................................................... 32
Tabela 13 - Parâmetros Introduzidos para o Tesla Model S 85 kWh ......................................... 33
Tabela 14 - Simulações e Referências para o Nissan Leaf ......................................................... 34
Tabela 15 - Simulações e Referências para o Tesla Model S 85 kWh ....................................... 34
Tabela 16 - Parâmetros Introduzidos para o Chevrolet Onix ..................................................... 37
Tabela 17 - Componentes Dimensionados para as Versões Onix-BEV ..................................... 40
Tabela 18 - Custos dos Componentes Veiculares para os Onix-BEV Simulados ...................... 44
Tabela 19 - Parâmetros de Mercado Utilizados nas Simulações dos Onix-BEV ....................... 44
Tabela 20 - Distribuição de Custos para as Versões Onix-BEV ................................................ 46
Tabela 21 - Especificações das Versões HEV, PHEV e BEV do Onix na Ferramenta
Powertrain Comparison .............................................................................................................. 50
Tabela 22 - Custos dos Componentes Veiculares Restantes ...................................................... 50
Tabela 23 - Versões do Chevrolet Onix: Convencional, HEV, PHEV e BEV ........................... 52
Tabela 24 - Avaliação do Desgaste em Ciclos de Descarga para o Nissan Leaf 2012............... 63
Tabela 25 - Ilustração do ciclo UDDS para o Nissan Leaf 2012 de 115s até 123s .................... 64
Tabela 26 - Desgaste no ciclo UDDS para o Nissan Leaf 2012 de 115s até 123s ..................... 64
Tabela 27 - Resultados de Versões Onix-BEV Simuladas ......................................................... 68
xi
Índice de Abreviaturas e Siglas
BEV - Battery Electric Vehicle
DOE - Department of Energy
EPA - Environmental Protection Agency
FASTSim - Future Automotive Systems Technology Simulator
Fenabrave - Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores
HEV - Hybrid Electric Vehicle
HWFET - Highway Fuel Economy Driving Schedule
ICV - Internal Combustion Vehicle
MSRP - Manufacturer's Suggested Retail Price
NREL - National Renewable Energy Laboratory
PHEV - Plug-in Hybrid Electric Vehicle
UDDS - Urban Dynamometer Driving Schedule
ZEV - Zero Emission Vehicle
xii
Índice de Símbolos
𝑨𝒃𝒂𝒕 - Coeficiente A de vida da bateria
𝑨𝒓𝒆𝒈𝒆𝒏 - Coeficiente A de frenagem regenerativa
𝐁𝒃𝒂𝒕 - Coeficiente B de vida da bateria
𝐁𝒓𝒆𝒈𝒆𝒏 - Coeficiente B de frenagem regenerativa
𝑪𝒆𝒍 - Consumo elétrico do veículo
𝑫 - Distância percorrida
𝑫𝑶𝑫 - Profundidade de descarga (Depth of discharge)
𝑬𝒃𝒂𝒕 - Energia instantânea na bateria
𝑬𝒃𝒂𝒕,𝒎á𝒙 - Energia máxima armazenável na bateria
𝑬𝒄𝒊𝒄𝒍𝒐 - Energia que realizou um ciclo
𝑬𝒓𝒆𝒄𝒂𝒓𝒈𝒂 - Energia admitida na recarga
𝑬𝒕𝒂𝒏𝒒𝒖𝒆,𝒎á𝒙 - Energia máxima armazenável no tanque de combustível
𝑭𝑳 - Fator de lucro
𝒎𝒂𝒙𝑹𝒆𝒈𝒆𝒏 - Limite máximo para a porcentagem de potência recuperada
𝒎𝒃𝒂𝒕,𝒃𝒂𝒔𝒆 - Massa de base da bateria
𝒎𝒃𝒂𝒕,𝒌𝑾𝒉 - Massa da bateria por kWh de energia
𝒎𝒄𝒖𝒓𝒃 - Massa em ordem de marcha (Curb mass)
𝒎𝒈𝒍𝒊𝒅𝒆𝒓 - Massa da carroceria (Glider mass)
𝒎𝑴𝑬,𝒃𝒂𝒔𝒆 - Massa de base do motor elétrico
𝒎𝑴𝑬,𝒌𝑾 - Massa do motor elétrico por kW de potência
𝒎𝑺𝑷 - Massa do sistema de propulsão
𝑵𝒗𝒊𝒅𝒂 - Número total de ciclos que podem ser suportados pela bateria
𝑷𝒃𝒂𝒔𝒆 - Preço de base do veículo
xiii
𝑷𝒃𝒂𝒕 - Preço da bateria
𝑷𝒃𝒂𝒕,𝒃𝒂𝒔𝒆 - Preço de base da bateria
𝑷𝒃𝒂𝒕,𝒌𝑾 - Preço da bateria por kW de potência
𝑷𝒃𝒂𝒕,𝒌𝑾𝒉 - Preço da bateria por kWh de energia
𝑷𝒇á𝒃𝒓𝒊𝒄𝒂 - Preço de fábrica do veículo
𝑷𝑴𝑪𝑰 - Preço do motor de combustão interna
𝑷𝑴𝑪𝑰,𝒃𝒂𝒔𝒆 - Preço de base do motor de combustão interna
𝑷𝑴𝑪𝑰,𝒌𝑾 - Preço do motor de combustão interna por kW de potência
𝑷𝑴𝑬 - Preço do motor elétrico
𝑷𝑴𝑬,𝒃𝒂𝒔𝒆 - Preço de base do motor elétrico
𝑷𝑴𝑬,𝒌𝑾 - Preço do motor elétrico por kW de potência
𝑷𝒐𝒓𝒄𝑹𝒆𝒈𝒆𝒏 - Porcentagem máxima de potência recuperável
𝑷𝒐𝒕𝒃𝒂𝒕,𝒎á𝒙 - Potência máxima da bateria
𝑷𝒐𝒕𝒃𝒂𝒕𝑪𝒂𝒓𝒈𝒂,𝒎á𝒙 - Potência máxima de carga da bateria
𝑷𝒐𝒕𝑴𝑪𝑰,𝒎á𝒙 - Potência máxima do motor de combustão interna
𝑷𝒐𝒕𝑴𝑬,𝒎á𝒙 - Potência máxima do motor elétrico
𝑷𝒐𝒕𝒓𝒆𝒈𝒆𝒏 - Potência de regeneração
𝑷𝒐𝒕𝒓𝒆𝒈𝒆𝒏,𝒎á𝒙 - Máxima potência de regeneração
𝑷𝒐𝒕𝒓𝒐𝒅𝒂𝒔 - Potência nas rodas
𝑷𝒑𝒍𝒖𝒈𝒖𝒆 - Preço do plugue
𝑷𝒕𝒂𝒏𝒒𝒖𝒆 - Preço do tanque de combustível
𝑷𝒕𝒂𝒏𝒒𝒖𝒆,𝒌𝑾𝒉 - Preço do tanque de combustível por kWh de energia
𝑺𝑶𝑪 - Estado de carga (State of charge)
𝒕 - Passo de tempo na simulação
𝒗𝒎𝒑𝒉 - Velocidade do veículo em milhas por hora
xiv
𝝎 - Desgaste percentual da bateria
𝒙 - Variável auxiliar de regeneração
𝛈𝒄𝒂𝒓𝒓𝒆𝒈𝒂𝒅𝒐𝒓 - Eficiência do carregador
𝛈𝒓𝒐𝒖𝒏𝒅𝒕𝒓𝒊𝒑 - Eficiência round-trip da bateria
1
Capítulo 1
Introdução
O setor automotivo tem recebido crescente influência de regulamentações de
cunho ambiental ao redor do mundo. Atualmente, 10 governos – Brasil, Canadá, China,
União Europeia, Índia, Japão, México, Arábia Saudita, Coréia do Sul e Estados Unidos –
já estabelecem normas para o controle de emissões de gases estufa e economia de
combustível para veículos leves, enquanto outros grandes mercados, como Austrália,
Tailândia e Vietnã estão em processo de desenvolvimento destas normas [1].
Neste panorama, uma grande tendência do setor é a eletrificação da frota, isto é, a
crescente penetração no mercado de veículos que utilizam a eletricidade para a propulsão,
compondo desde veículos híbridos e híbridos plug-in (HEV e PHEV) a completamente
elétricos (BEV). De fato, o estoque global dos modelos elétricos carregáveis (BEV e
PHEV) superou 2 milhões de veículos em 2016, logo após cruzar a marca de 1 milhão
em 2015 [2].
Os veículos híbridos são capazes de promover uma redução apenas parcial do
consumo de combustíveis convencionais. Já os modelos totalmente elétricos (elétricos à
bateria) reduzem este consumo e as emissões no cano de escape (emissões locais) à zero,
sendo classificados como veículos zero emissões (Zero-Emission Vehicles – ZEV).
Diante deste cenário, o presente trabalho tem por objetivo construir um estudo
comparativo entre o veículo convencional, que ainda ocupa a maior parte da frota
automotiva global, e as tecnologias híbridas e elétricas. Para este fim, serão avaliados
fatores como dimensionamento de componentes, distribuição de custos na vida útil e
consumo de combustíveis. São objetivadas, portanto, conclusões com relação às
vantagens específicas de cada uma destas tecnologias e possíveis barreiras que possam
impedir sua maior disseminação no mercado.
2
1.1. Metodologia
Para a implementação desta proposta será utilizada da ferramenta computacional
FASTSim, capaz de construir simulações de diferentes tipos de sistemas de propulsão
veiculares. Desta maneira, a primeira parte deste texto será estruturada com base na
formulação de conceitos fundamentais à compreensão dos veículos a serem estudados e
ao funcionamento do FASTSim.
Em continuidade, será realizada em uma descrição detalhada da ferramenta. Para
isso, serão descritos sequencialmente a proposta dos criadores, a interface de utilização,
as aplicações de trabalho e, por fim, os principais modelos matemáticos implementados
nas simulações.
O primeiro estudo será então proposto, buscando a validação de dados simulados
no FASTSim. Serão avaliados, para tal, dois veículos elétricos de grande relevância no
mercado internacional – Nissan Leaf e Tesla Model S. Os resultados obtidos através de
simulações serão comparados a referências oficiais disponibilizadas pela Agência de
Proteção Ambiental dos Estados Unidos (Environmental Protection Agency – EPA).
Em seguida, o foco será em um veículo do mercado brasileiro, ainda com uma
predominância quase total de veículos convencionais. Através de uma das aplicações
auxiliares da ferramenta serão geradas versões alternativas (híbridos e elétricos) do
Chevrolet Onix, modelo mais vendido no Brasil nos últimos levantamentos. Com os
resultados deste estudo, espera-se avaliar os efeitos da eletrificação dos sistemas de
propulsão em nível tecnológico e econômico.
Por fim, serão formuladas as conclusões finais do presente trabalho, avaliando
desde o seu desenvolvimento aos resultados alcançados. Serão propostas, ainda,
possibilidades de análises futuras, com base nos conteúdos desenvolvidos e em demais
assuntos relacionados à temática.
3
Capítulo 2
Conceitos Fundamentais
O desenvolvimento deste trabalho se dará em torno de diferentes tipos sistemas
de propulsão veiculares. Por este motivo, a proposta deste capítulo é apresentar os
conceitos essenciais relacionados a este tema.
Inicialmente serão descritos os principais sistemas de propulsão disponíveis em
mercado, os quais serão simulados através da ferramenta computacional FASTSim. Em
primeiro lugar será apresentado o veículo convencional (ICV – Internal Combustion
Vehicle), seguido das versões híbrido (HEV – Hybrid Electric Vehicle), híbrido plug-in
(PHEV – Plug-in Hybrid Electric Vehicle) e, finalmente, do veículo elétrico à bateria
(BEV – Battery Electric Vehicle).
Em continuidade, serão descritos dois importantes componentes de tais sistemas
de propulsão alternativos. Em primeiro lugar serão detalhados conceitos fundamentais
das baterias e, em seguida, do sistema de frenagem regenerativa.
Por fim, será apresentado o conceito de ciclos de direção, fundamentais ao
funcionamento das simulações a serem realizadas.
2.1. Sistemas de Propulsão
O sistema de propulsão de um automóvel corresponde aos principais componentes
responsáveis pela geração e transmissão da potência. Cada um dos quatro tipos de veículo
que serão estudados neste trabalho (convencional, híbrido, híbrido plug-in e elétrico)
utiliza diferentes associações de diferentes componentes (motor de combustão, motor
elétrico, bateria, etc.) para este fim.
2.1.1. Veículo Convencional (ICV)
Os veículos convencionais – veículos à combustão interna (ICV – Internal
Combustion Vehicle) – funcionam por meio de um motor de combustão interna, que pode
operar com diferentes combustíveis (gasolina, diesel, gás natural, etc.), sob ciclos
termodinâmicos com características específicas (Otto, Diesel, Atkinson, etc.).
4
O combustível é armazenado em um tanque, fornecido ao motor através do
sistema de alimentação e a potência gerada por este é transmitida para as rodas através da
transmissão.
A figura 1, a seguir, ilustra simplificadamente esta configuração:
Figura 1 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Convencional
2.1.2. Veículo Elétrico Híbrido (HEV)
Os veículos elétricos híbridos surgem como alternativa aos convencionais por
associarem duas fontes de potência: a queima de combustível no motor de combustão
interna e a eletricidade no motor elétrico.
Existem dois tipos de configurações para veículos desta categoria – híbridos em
série e híbridos em paralelo – com características e vantagens específicas sobre os
veículos convencionais. Ambos serão descritos, portanto, individualmente.
2.1.2.1. Veículo Elétrico Híbrido em Série
É um veículo híbrido em que as rodas são acionadas diretamente apenas por
motores elétricos. Sua configuração está representada de forma simplificada na figura 2.
O motor de combustão interna é alimentado com combustível do tanque e fornece
potência ao gerador, que através do carregador alimenta a bateria. Os controladores
regulam a voltagem e transferem potência aos motores elétricos, através da energia
armazenada na bateria. Finalmente, os motores elétricos acionam as rodas do veículo.
Tanque de
Combustível
Motor de
Combustão
Interna
Transmissão
5
Figura 2 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Híbrido em Série
A grande vantagem desta configuração é que motor de combustão não está
diretamente conectado às rodas. Os motores de combustão interna possuem tipicamente
menores faixas de operação em melhor eficiência. Por não estarem acoplados às rodas,
não precisam operar por uma longa faixa de rotações, podendo sempre estar na região de
mais alta eficiência enquanto carregam a bateria.
Estes veículos possuem a vantagem, ainda, de utilizar apenas o motor elétrico
(mais eficiente) para acionar as rodas. Além disso, com a bateria já carregada, o veículo
pode funcionar completamente elétrico (desativando o motor de combustão). Quando a
carga da bateria for insuficiente, o motor de combustão é ativado novamente.
2.1.2.2. Veículo Elétrico Híbrido em Paralelo
Neste veículo, as duas fontes (motor elétrico e de combustão) podem acionar
diretamente as rodas, simultaneamente. Sua configuração está representada de forma
simplificada na figura 3.
Motor de
Combustão
Interna
Gerador
Bateria
Motor
Elétrico
Motor
Elétrico
Tanque de
Combustível
Carregador Controladores
6
Figura 3 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Híbrido em Paralelo
O motor de combustão é alimentado com o combustível armazenado no tanque, a
potência gerada no motor passa pela transmissão até uma redução de engrenagens
conectando ao eixo das rodas. A bateria fornece energia aos controladores (regulando a
voltagem) que transferem potência ao motor elétrico, também acoplado à redução.
Em relação ao híbrido em série, ocorrem menos transferências (conversões) de
energia entre componentes, gerando menores perdas. Outra vantagem é que o híbrido em
paralelo pode atender altas demandas de potência instantâneas, pois os dois motores
(elétrico e de combustão) podem operar acionando as rodas em simultâneo. Além disso,
por permitir que o motor de combustão acione diretamente as rodas, é possível a utilização
de um sistema elétrico menor (mais barato e mais leve).
A principal desvantagem em relação ao híbrido em série é que o motor de
combustão interna não opera sempre na faixa de maior eficiência. O sistema em paralelo
requer, ainda, a presença de um sistema de transmissão, enquanto na configuração em
série o motor de combustão é simplesmente conectado a um gerador. Outra desvantagem
Motor de
Combustão
Interna
Bateria
Tanque de
Combustível
Controladores
Transmissão Motor
Elétrico
7
está na complexidade do acoplamento mecânico entre os motores elétrico de combustão,
que se conectam simultaneamente à redução.
2.1.3. Veículo Elétrico Híbrido Plug-in (PHEV)
Os veículos desta categoria funcionam essencialmente da mesma maneira que os
veículos híbridos. A diferença está no fato de utilizarem uma bateria capaz de armazenar
mais energia, que pode ser carregada diretamente na rede elétrica.
Nos veículos híbridos comuns, a carga das baterias ocorre através do motor de
combustão interna e do sistema de frenagem regenerativa, a ser descrito em seguida. Nos
híbridos plug-in as baterias podem ser diretamente carregadas na tomada, através do
plugue (conector).
Com esta configuração, veículos PHEV podem alcançar grandes autonomias
consumindo apenas eletricidade. Esta característica, junto com o padrão de uso mais
eficiente dos híbridos, promove um ainda menor consumo de combustível.
2.1.4. Veículo Elétrico à Bateria (BEV)
Esta classe de veículos opera através apenas de energia elétrica. Um tipo de
configuração BEV está esquematizado na figura 4.
Figura 4 - Ilustração Esquemática do Sistema de Propulsão Elétrico a Bateria
Bateria
Motor
Elétrico
Carregador
Motor
Elétrico
Controladores
8
Por eliminar o uso de combustíveis convencionais, os BEV’s são caracterizados
como Veículos Zero Emissões (ZEV – Zero Emission Vehicles). Deve-se ressaltar,
entretanto, que por mais que esta perspectiva represente uma melhora considerável na
poluição em nível local, o panorama em maiores escalas dependerá da proveniência da
energia elétrica utilizada.
Outra grande vantagem deste veículo em relação ao convencional está na redução
de custos com combustível. A plataforma BEV opera apenas com motores elétricos, mais
eficientes que o sistema a combustão interna, e o preço da eletricidade é tipicamente mais
barato e mais estável em relação a outros tipos de combustível.
Uma das principais limitações da tecnologia BEV está na autonomia. Para que
seja possível alcançar longas distâncias (suficientemente atrativas aos consumidores) sem
recarga, a bateria deve ser capaz de armazenar uma alta quantidade de energia,
encarecendo este componente. Como consequência, o custo de veículos elétricos é
significantemente maior comparado aos convencionais, crescendo consideravelmente
com o superdimensionamento das baterias [3].
Em continuidade, seguido da limitação de autonomia e dos preços altos, dados
estatísticos [3] apontam a infraestrutura de recarga como uma das maiores preocupações
dos consumidores. Como a tecnologia ainda não é completamente disseminada em todas
as regiões, pode não ser trivial a obtenção de postos para a realização da recarga do
veículo. Além disso, a recarga é mais lenta comparada aos veículos convencionais,
levando muito mais tempo para o abastecimento completo.
Entretanto, muito tem sido investido nas limitações tecnológicas das baterias
destes veículos. Os preços, por kWh, estão caindo continuamente nos últimos anos e já
são bem menores entre os líderes no mercado [4], perspectiva positiva para a maior
participação destes modelos na frota automobilística global e, portanto, para a redução
das emissões locais de poluentes.
2.2. Baterias de Veículos Elétricos
Como destacado, a bateria é um dos principais componentes dos veículos elétricos
e tem grande influência na atratividade destes veículos. Esta seção objetiva, portanto,
descrever as principais características e perspectivas atuais destes componentes.
9
A tabela 1, a seguir, apresenta os principais parâmetros utilizados na
caracterização de baterias.
Tabela 1 - Principais Parâmetros de Baterias
Parâmetro Descrição Unidade
Usual Voltagem Voltagem nominal em que a bateria deve operar. V Corrente Corrente elétrica que atravessa o condutor. A Capacidade de Carga Quantidade de carga que a bateria pode entregar na
voltagem nominal. Ah
Capacidade Energética Energia total que pode ser armazenada na bateria. Wh Energia Específica Mássica Razão entre capacidade energética e massa da bateria. Wh/kg Energia Específica Volumétrica Razão entre capacidade energética e volume da
bateria. Wh/l
Potência Capacidade da bateria em fornecer/receber energia por
unidade de tempo. W
Potência Específica Mássica Razão entre potência e massa da bateria. W/kg Potência Específica Volumétrica Razão entre potência e volume da bateria. W/l Eficiência round-trip Razão entre a energia entre a energia total que pode ser
recuperada e a energia total inicialmente armazenada. (%)
Estado de Carga Razão entre a energia disponível e a capacidade
energética total. (%)
Profundidade de Descarga Razão entre a energia descarregada e a capacidade
energética total. (%)
Ciclos de Vida Número de ciclos que carga/descarga que a bateria
pode realizar. Sem
unidade
As baterias utilizadas são formadas pela associação de uma grande quantidade de
células. Cada célula é formada por um eletrodo positivo (cátodo) e um eletrodo negativo
(ânodo). Estes eletrodos são separados por um condutor iônico (separador) e envolvidos
por um eletrólito (meio condutor). Durante a descarga, a energia química associada aos
eletrodos se transforma em energia elétrica por meio de reações químicas. Já numa
situação de carga, a energia elétrica transforma os materiais gerados na descarga nos
produtos originais [5].
Existem diversos tipos de configurações e composições de materiais disponíveis
para baterias, com vantagens e desvantagens específicas. Em veículos elétricos, a energia
específica influencia diretamente na autonomia alcançável e a potência específica
representa a taxa de energia que pode ser entregue ou recebida pela bateria em eventos de
carga e descarga, influenciando diretamente na aceleração e na capacidade de recuperação
de energia por frenagem regenerativa.
10
As baterias de lítio-íon combinam altos níveis de potência e energia por unidade
de massa [6] e estão associadas a menor agressividade ao meio ambiente [5] e longas
vidas úteis [7]. Por esta série de características atrativas, a tecnologia li-íon é dominante
no mercado, sendo alvo de constantes investimentos [5].
Estudos apontam que os preços das baterias em veículos elétricos caíram de
aproximadamente US$ 1.000/kWh em 2010 para aproximadamente US$ 227/kWh em
2016, com projeções para valores abaixo de US$ 190/kWh até o final da década [4]. Esta
perspectiva impacta diretamente no preço dos veículos híbridos e elétricos à bateria, os
tornando cada vez mais competitivos em relação aos convencionais.
2.3. Frenagem Regenerativa
Tanto para os modelos híbridos quanto para os completamente elétricos, o motor
elétrico permite recuperação de parte da energia cinética em eventos de frenagem. Em
veículos convencionais, esta energia é essencialmente dissipada por atrito nos sistemas
de frenagem usuais.
Em um sistema de frenagem regenerativa o motor elétrico passa a funcionar como
um gerador, oferecendo torque de frenagem enquanto converte a energia cinética em
energia elétrica, alimentando a bateria à medida que o veículo é desacelerado.
O potencial de regeneração alcançável depende principalmente da maneira que o
veículo é operado e da capacidade dos componentes do sistema de propulsão [8]. Estudos
atribuem à regeneração a possibilidade de reciclar de 10 a 15% da energia gasta [9].
A principal vantagem dos veículos que utilizam este sistema está na redução do
consumo de eletricidade, promovendo maior economia de combustível (HEV, PHEV) e
prolongamento da autonomia elétrica (PHEV, BEV).
2.4. Ciclos de Direção
Os ciclos de direção (drive cycles) são ciclos velocidade vs. tempo sintetizados
para representar condições típicas de condução e tráfego em determinada região para
determinada classe de veículos. Cada ciclo é desenvolvido com características próprias,
podendo representar ambientes urbanos, estradas, situações de paradas constantes, etc.
11
A formulação destes ciclos objetiva normalizar um padrão de direção para que se
possam realizar testes, simulações e avaliações de consumo de combustível, emissões, e
demais análises. Atualmente já existem diversos ciclos, desenvolvidos por diferentes
países e agências reguladoras.
No software utilizado na construção deste trabalho, a ser descrito no capítulo 3,
são avaliados dois relevantes ciclos no cenário internacional: UDDS (Urban
Dynamometer Driving Schedule) e HWFET (Highway Fuel Economy Test). Ambos os
ciclos foram desenvolvidos pela Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos
(Environmental Protection Agency – EPA), e são utilizados para avaliar veículos leves.
As figuras 5 e 6 a seguir representam graficamente a disposição dos pontos de
velocidade e tempo para cada um destes ciclos.
Figura 5 - Representação Gráfica do Ciclo UDDS [10]
Figura 6 - Representação Gráfica do Ciclo HWFET [10]
12
Capítulo 3
A Ferramenta FASTSim
O FASTSim é uma ferramenta computacional suportada pelo Departamento de
Energia dos Estados Unidos (The United States Department of Energy - DOE),
desenvolvida pelo Laboratório Nacional de Energia Renovável (National Renewable
Energy Laboratory – NREL), capaz de construir diversas simulações veiculares. Sua
nomenclatura o designa como Simulador de Tecnologias de Sistemas Automotivos
Futuros (Future Automotive Systems Technology Simulator).
Toda sua programação foi desenvolvida em Microsoft Excel. É através desta
plataforma que todos os dados são introduzidos, simulados e compilados. A interface do
Excel possibilita facilidade na manipulação destes dados e na disposição numérica e
gráfica dos resultados.
O acesso ao FASTSim é gratuito, podendo ser obtido em download livremente na
página oficial da do Laboratório de Energia Renovável (NREL). Como o programa ainda
está em desenvolvimento, a versão utilizada neste trabalho corresponde à Beta 2, que
esteve disponível na referida página durante o período de desenvolvimento deste.
Neste capítulo será realizada uma introdução do programa, inicialmente
apresentando o objetivo e a proposta dos desenvolvedores. Em seguida, serão feitas
descrições de sua interface e funcionalidades, e, por fim, das principais modelagens
utilizadas.
3.1. Objetivo e Proposta
Num cenário global de grandes investimentos em tecnologias aplicadas a sistemas
de propulsão veiculares, o FASTSim se apresenta como uma eficaz ferramenta de análise,
capaz de gerar estudos que auxiliam no dimensionamento e na comparabilidade de
diversos tipos de veículos.
13
Desta forma, pode-se definir objetivo principal do programa como possibilitar
simulações para diferentes tipos de sistemas de propulsão, visando estimar o impacto de
diferentes tipos de tecnologias automotivas.
Para a versão utilizada no desenvolvimento deste trabalho, os tipos de sistemas de
propulsão presentes no programa incluíam:
▪ Veículos Convencionais (Motor de combustão interna)
▪ Veículos Elétricos Híbridos
▪ Veículos Elétricos Híbridos Plug-In
▪ Veículos Elétricos a Bateria
As simulações são desenvolvidas em ciclos de direção (ciclos velocidade vs.
tempo), descritos previamente. Por padrão, o ciclo urbano UDDS (Urban Dynamometer
Driving Schedule) e o ciclo de estrada HWFET (Highway Fuel Economy Test) são sempre
simulados. O programa inclui ainda outros ciclos de direção, que podem ser selecionados
e utilizados nas simulações, além de permitir ao usuário a introdução de novos ciclos.
Para cada passo de tempo são avaliados fatores como arrasto, aceleração,
inclinação da pista, resistência ao rolamento, eficiências, limites dos componentes e
frenagem regenerativa [11]. Os resultados permitem avaliar, para os diferentes tipos de
tecnologias a performance, a eficiência geral e os custos do veículo, além da vida útil da
bateria para os modelos elétricos.
A proposta dos desenvolvedores é, portanto, permitir uma análise acessível e
eficiente. Para permitir confiabilidade, a ferramenta foi aplicada para centenas de
diferentes modelos de veículos, e os resultados foram validados positivamente [11].
3.2. Interface
O programa é dividido em diversas abas que possibilitam diferentes tipos de
análises e modificações nos modelos utilizados. Entre estas abas, todo o processo de
seleção de um veículo e criação de uma simulação se concentra na aba VehicleIO, a
principal do programa.
Neste momento será realizada uma descrição geral da interface do FASTSim,
percorrendo os processos de seleção dos dados de entrada (inputs), a disposição dos dados
de saída (outputs) e as principais aplicações auxiliares do programa.
14
3.2.1. Entradas do Veículo
A primeira parte da aba VehicleIO contempla a entrada dos dados necessários à
introdução de um novo veículo na biblioteca do programa, ou mesmo a seleção de um
veículo já incluído para que se introduzam modificações.
Estas entradas dividem-se em oito seções, de acordo com:
1. Veículo
2. Tanque de Combustível
3. Conversor de Combustível
4. Motor Elétrico
5. Bateria de Tração
6. Roda
7. Gerenciamento de Energia
8. Diversos
Cada uma destas seções será descrita sequencialmente, a seguir.
3.2.1.1. Veículo
Nesta seção definem-se o tipo de veículo e demais características gerais, que se
aplicam a todos os tipos de sistema de propulsão.
Tabela 2 - Entradas na Seção Veículo (Vehicle)
Entrada no Programa Descrição
Fuel economy test procedure Define-se se o veículo será avaliado como convencional
(ICV), híbrido (HEV), híbrido plug-in (PHEV) ou
completamente elétrico (BEV).
Drag coefficient Coeficiente de arrasto aerodinâmico do veículo.
Frontal area Área frontal do veículo, em m².
Vehicle glider mass Massa da Carroceria, em kg. - *observação 1
Vehicle center of gravity height Altura do centro de gravidade do veículo, em m.
Drive axle weight fraction Fração do peso do veículo no eixo de tração, enquanto
parado.
Wheel base Distância entre eixos do veículo, em m.
Cargo mass Massa de carga a ser utilizada nas simulações, em kg.
*Observação 1:
A massa da carroceria (glider mass) é um parâmetro de obtenção não-trivial. A
informação geralmente fornecida por fabricantes corresponde ao curb mass, usualmente
denominado “peso” em ordem de marcha, no Brasil.
15
O curb mass corresponde a medida do peso do veículo com todos os equipamentos
regulares e demais conveniências, acrescido do peso de todos os consumíveis necessários
para operação (tanque cheio de combustível, óleo, refrigerante, etc.) porém sem
passageiro ou qualquer tipo de carga.
Junto a entrada do glider mass o programa oferece uma ferramenta para a
estimação deste parâmetro, utilizando como entrada o curb mass, de acordo com:
𝑚𝑔𝑙𝑖𝑑𝑒𝑟 = 𝑚𝑐𝑢𝑟𝑏 − 𝑚𝑆𝑃
Onde:
▪ 𝑚𝑔𝑙𝑖𝑑𝑒𝑟 − Massa da carroceria (Glider mass)
▪ 𝑚𝑐𝑢𝑟𝑏 − Massa em ordem de marcha (Curb mass)
▪ 𝑚𝑆𝑃 − Massa dos componentes do sistema de propulsão
Para que esta ferramenta funcione é necessário que já estejam preenchidas as
demais entradas dos componentes do veículo, a serem descritas em seguida, de modo que
o programa calcule a soma da massa do sistema de propulsão (𝑚𝑆𝑃).
3.2.1.2. Tanque de Combustível
Nesta seção o tanque de combustível é dimensionado. Não se aplica a veículos
completamente elétricos (BEV), de forma que esta seção deve zerada para estes.
Tabela 3 - Entradas na Seção Tanque de Combustível (Fuel Storage)
Entrada no Programa Descrição
Fuel storage power Potência do tanque, em kW. Representa o tempo de
alimentação. Para veículos completamente elétricos
(BEV) deve ser atribuído zero, o que
automaticamente zera os demais itens desta seção.
Fuel storage time to full power Tempo necessário, em segundos, para que se alcance
a potência máxima referente ao item anterior.
Fuel storage energy Capacidade do tanque, em kWh. Geralmente esta
informação é fornecida em forma volumétrica, mas
pode ser convertida em energia através das
propriedades do combustível.
Fuel and fuel storage mass Energia específica do tanque de combustível, em
kWh/kg. Este parâmetro é utilizado para estimar a
massa do tanque cheio com base em sua capacidade
energética, definida no item anterior.
(1)
16
3.2.1.3. Conversor de Combustível
Nesta seção dimensiona-se o motor de combustão interna. Não se aplica a veículos
completamente elétricos (BEV), para os quais esta seção deve zerada.
Tabela 4 - Entradas na Seção Conversor de Combustível (Fuel Converter)
Entrada no Programa Descrição
Fuel converter power Potência máxima do motor, em kW. Para veículos
completamente elétricos (BEV) deve ser atribuído zero,
o que automaticamente zera os demais itens desta seção.
Fuel converter efficiency type Designa o tipo motor utilizado, entre três opções
disponíveis na versão utilizada: Otto, Diesel e Atkinson.
Através desta seleção, o mapa de eficiência por potência
correspondente é atribuído.
Fuel converter time to full power Tempo necessário, em segundos, para o motor atingir
sua potência máxima.
Fuel converter specific power Entrada direta da potência específica do motor, em
kW/kg. É utilizada para estimar sua massa com base na
potência.
3.2.1.4. Motor Elétrico
Nesta seção dimensiona-se o motor elétrico. Não se aplica a veículos
convencionais (ICV), de forma que esta seção deve zerada para estes.
Tabela 5 - Entradas na Seção Motor Elétrico (Motor)
Entrada no Programa Descrição Motor power Potência máxima do motor elétrico, em kW. Para
veículos convencionais (ICV) deve ser atribuída zero, o
que automaticamente zera os demais itens desta seção.
Motor peak efficiency Corresponde à máxima eficiência do motor elétrico. Ao
defini-la, a curva de eficiência versus potência do motor
se ajusta automaticamente.
Motor time to full power Indica o tempo necessário, em segundos, para o motor
elétrico atingir sua potência máxima.
Motor controller mass
Motor controller base mass
Ambos os parâmetros são utilizados para estimar a massa
do motor elétrico em função de sua potência. O primeiro
corresponde a um coeficiente de variação (kg/kW) e o
segundo um valor de base (kg). *observação 2
*Observação 2:
A massa do motor elétrico é estimada de acordo com:
𝑚𝑀𝐸 = 𝑚𝑀𝐸,𝑏𝑎𝑠𝑒 + 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐸,𝑚á𝑥 ∙ 𝑚𝑀𝐸,𝑘𝑊
(2)
17
Onde:
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐸,𝑚á𝑥 − Potência máxima do motor elétrico
▪ 𝑚𝑀𝐸,𝑏𝑎𝑠𝑒 − Massa de base do motor elétrico (Motor controller base mass)
▪ 𝑚𝑀𝐸,𝑘𝑊 − Massa do motor elétrico por kW de potência (Motor controller mass)
3.2.1.5. Bateria de Tração
Nesta seção dimensiona-se a bateria dos veículos elétricos e híbridos. Não se
aplica a veículos convencionais (ICV), de forma que esta seção deve zerada para estes.
Tabela 6 - Entradas na Seção Bateria de Tração (Traction Battery)
Entrada no Programa Descrição
Battery power Potência máxima da bateria, em kW. Para veículos
convencionais (ICV) deve ser atribuído zero, o que
automaticamente zera os demais itens desta seção.
Battery energy Energia máxima armazenável na bateria, em kWh.
Battery mass
Battery base mass
Analogamente ao motor elétrico, estes fatores são
utilizados para estimar a massa da bateria.
*Observação 3
Battery round-trip efficiency Eficiência que avalia a energia perdida no
armazenamento. Equivale a razão entre a energia
que é retirada da bateria e a energia que foi
introduzida inicialmente.
Battery life coefficient A (product)
Battery life coefficient B (power)
Fatores utilizados para avaliar o desgaste da bateria.
*Observação 4
*Observação 3:
A massa da bateria é estimada de acordo com:
𝑚𝑏𝑎𝑡 = 𝑚𝑏𝑎𝑡,𝑏𝑎𝑠𝑒 + 𝐸𝑏𝑎𝑡 ∙ 𝑚𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊ℎ
Onde:
▪ 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 − Energia máxima armazenável na bateria
▪ 𝑚𝑏𝑎𝑡,𝑏𝑎𝑠𝑒 − Massa de base da bateria (Battery base mass)
▪ 𝑚𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊ℎ − Massa da bateria por kWh de energia (Battery mass)
*Observação 4:
Os coeficientes de desgaste da bateria se aplicam na equação de vida da bateria,
que será descrita em detalhes mais adiante neste capítulo, no item Principais Modelos.
(3)
18
3.2.1.6. Roda
Esta seção se aplica a todos os tipos de veículos, e através dela são introduzidos
dados para a especificação das rodas do veículo.
Tabela 7 - Entradas na Seção Roda (Wheel)
Entrada no Programa Descrição
Wheel inertia (one wheel) Inércia da roda (uma única roda), em kg*m².
Number of wheels Número de Rodas.
Rolling resistance coefficient Coeficiente de resistência ao rolamento.
Tire radius Raio dos pneus.
Wheel coefficient of friction Coeficiente de atrito da roda.
3.2.1.7. Gerenciamento de Energia
As entradas nesta seção estão relacionadas aos modelos gerenciamento de energia.
Aplicam-se a todos os veículos, com exceção dos convencionais, para os quais esta seção
é zerada.
Para veículos elétricos, a entrada destes parâmetros se baseia apenas na seleção
dos níveis máximo e mínimo de utilização da capacidade da bateria.
Para os veículos híbridos existem duas estratégias a serem detalhadas na
continuidade deste capítulo, no item Principais Modelos. De acordo com a seleção da
estratégia, os parâmetros referentes são disponibilizados.
A introdução destes parâmetros será explicitada posteriormente, no referido item,
uma vez que suas descrições e aplicabilidades dependem intimamente do
desenvolvimento da modelagem.
3.2.1.8. Diversos
Para finalizar a introdução de um veículo são definidos fatores gerais diversos,
sendo parte destes aplicáveis somente a determinados tipos de veículos.
19
Tabela 8 - Entradas na Seção Diversos (Misc.)
Entrada no Programa Descrição
Alternator efficiency Eficiência do alternador. Aplica-se somente a veículos
convencionais, que possuem este equipamento.
Charger efficiency Entrada direta da eficiência do carregador da bateria.
Aplica-se a BEV's e híbridos.
Auxiliary loads Potência, em kW, exigida por equipamentos auxiliares,
como ar-condicionado, sistema elétrico, etc.
Transmission mass Massa da transmissão, em kg.
Transmission efficiency Eficiência da transmissão.
Max regen Máximo percentual de captura de regeneração, utilizado
no modelo de frenagem regenerativa *Observação 5
*Observação 5:
O percentual máximo de captura de regeneração é utilizado para dimensionar a
curva de frenagem regenerativa. Esta modelagem será detalhada mais adiante neste
capítulo.
3.2.2. Entradas de Condições Atuais
Nesta parte, ainda na aba VehicleIO, novamente são estabelecidos campos para a
introdução de dados de entrada. Entretanto, estes dados não correspondem a um
determinado veículo, mas sim à parâmetros financeiros e características de utilização,
aplicados a todos os veículos, representados na tabela 9.
Tabela 9 - Parâmetros de Condições Atuais
Parâmetro no Programa Descrição
Average vehicle miles traveled per year Distância média viajada anualmente, em milhas.
Reduction in vehicle travel per year Redução anual da distância média viajada, em milhas.
Vehicle life (years) Vida útil do veículo, em anos.
Target number of battery replacements Número alvo de trocas de bateria ao longo da vida útil.
Gasoline price ($/gallon) Preço da gasolina, em dólar por galão.
Diesel price ($/gallon) Preço do diesel, em dólar por galão.
Electricity price ($/kWh) Preço da eletricidade, em dólar por kWh.
Sales tax Imposto sobre venda
Discount rate Taxa de desconto
Battery cost coefficient A ($/kW) Preço incremental da bateria, em dólares por kW de
potência máxima da bateria.
Battery cost coefficient B ($/kWh) Preço incremental da bateria, em dólares por kWh de
energia máxima armazenável na bateria.
Battery base packaging cost Preço base da bateria.
Battery cost reduction per year Redução anual do custo da bateria.
Power electronics and motor cost ($/kW) Preço incremental do motor elétrico e demais
eletrônicos de potência, em dólares por kW da potência
máxima do motor elétrico.
20
Power electronics and motor base cost Preço base do motor elétrico e demais eletrônicos de
potência, em dólares.
Engine cost ($/kW) Preço incremental do motor de combustão interna, em
dólares por kW da potência máxima do motor de
combustão interna.
Engine base cost Preço base do motor de combustão interna, em dólares.
Fuel tank cost ($/kWh) Preço incremental do tanque de combustível, em
dólares por kWh da energia máxima armazenável no
tanque.
Plug cost (PHEVs and EVs) Preço do plugue, usados em PHEV's e EV's.
Markup Fator de lucro.
Base vehicle price (without ICE, MC, PE) Preço de base do veículo, sem os componentes.
Como apresentado na tabela, definem-se fatores para a avaliação dos preços dos
componentes do sistema de propulsão do veículo. Tais fatores são obtidos através de
estudos estatísticos de dados de diversos fabricantes. Sua aplicação se dá de acordo com
as seguintes equações:
Para o motor de combustão interna:
𝑃𝑀𝐶𝐼 = [𝑃𝑀𝐶𝐼,𝑏𝑎𝑠𝑒 + (𝑃 𝑀𝐶𝐼,𝑘𝑊 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐶𝐼,𝑚á𝑥 )] ∗ 𝐹𝐿
Onde:
▪ 𝑃𝑀𝐶𝐼 − Preço do MCI
▪ 𝑃𝑀𝐶𝐼,𝑏𝑎𝑠𝑒 − Preço de base do MCI (Engine base cost)
▪ 𝑃𝑀𝐶𝐼,𝑘𝑊 − Preço do MCI por kW de potência (Engine cost)
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐶𝐼,𝑚á𝑥 − Potência máxima do MCI
▪ 𝐹𝐿 − Fator de lucro (Markup)
Para o tanque de combustível:
𝑃𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒 = (𝑃 𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒,𝑘𝑊ℎ ∗ 𝐸𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒,𝑚á𝑥 ) ∗ 𝐹𝐿
Onde:
▪ 𝑃𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒 − Preço do tanque de combustível
▪ 𝑃𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒,𝑘𝑊ℎ − Preço do tanque por kWh de energia (Fuel tank cost)
▪ 𝐸𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒,𝑚á𝑥 − Energia máxima armazenável no tanque de combustível
Para o motor elétrico:
𝑃𝑀𝐸 = [𝑃𝑀𝐸,𝑏𝑎𝑠𝑒 + (𝑃 𝑀𝐸,𝑘𝑊 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐸,𝑚á𝑥 )] ∗ 𝐹𝐿
(4)
(5)
(6)
21
Onde:
▪ 𝑃𝑀𝐸 − Preço do motor elétrico (incluindo eletrônicos de potência)
▪ 𝑃𝑀𝐸,𝑏𝑎𝑠𝑒 − Preço de base do motor elétrico (Power electronics and motor
base cost)
▪ 𝑃𝑀𝐸,𝑘𝑊 − Preço do motor elétrico por kW de potência (Power electronics
and motor cost)
Para a bateria:
𝑃𝑏𝑎𝑡 = [𝑃𝑏𝑎𝑡,𝑏𝑎𝑠𝑒 + (𝑃 𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 ) + (𝑃 𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊ℎ ∗ 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 )] ∗ 𝐹𝐿
Onde:
▪ 𝑃𝑏𝑎𝑡 − Preço da bateria
▪ 𝑃𝑏𝑎𝑡,𝑏𝑎𝑠𝑒 − Preço de base da bateria (Battery base packaging cost)
▪ 𝑃𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊 − Preço da bateria por kW de potência (Battery cost coefficient A)
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 − Potência máxima da bateria
▪ 𝑃𝑏𝑎𝑡,𝑘𝑊ℎ − Preço da bateria por kWh de energia (Battery cost coefficient
B)
O preço de fábrica do veículo é estimado, portanto, de acordo com:
𝑃𝑓á𝑏𝑟𝑖𝑐𝑎 = 𝑃𝑏𝑎𝑠𝑒 + 𝑃𝑀𝐶𝐼 + 𝑃𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒 + 𝑃𝑀𝐸 + 𝑃𝑏𝑎𝑡 + 𝑃𝑝𝑙𝑢𝑔𝑢𝑒
Onde:
▪ 𝑃𝑓á𝑏𝑟𝑖𝑐𝑎 − Preço de fábrica do veículo
▪ 𝑃𝑏𝑎𝑠𝑒 − Preço de base do veículo (Base vehicle price)
▪ 𝑃𝑝𝑙𝑢𝑔𝑢𝑒 − Preço do plugue (Plug cost)
Quando o veículo não possuir algum destes componentes em seu sistema de
propulsão, o termo correspondente é eliminado da equação 8.
3.2.3. Saídas Gerais
A construção de uma simulação se faz ao final da aba VehicleIO, onde
disponibilizam-se, ainda na aba, os diversos resultados. Entre estes, os principais são:
▪ Consumo de combustível: cidade, estrada e combinado
▪ Consumo elétrico: cidade, estrada e combinado
(7)
(8)
22
▪ Aceleração 0 - 60 mph (96,5 km/h)
▪ Autonomia
▪ Vida da bateria
▪ Custos dos componentes
▪ Custo com combustível e eletricidade ao longo da vida do veículo
▪ Custo de trocas da bateria ao longo da vida do veículo
▪ Preço de fábrica (MSRP)
▪ Resultados para ciclos adicionais
Além destes, também são gerados dados mais específicos, cabendo ao usuário
selecionar aqueles que são de seu interesse. Através destes resultados o programa introduz
aplicações auxiliares, elaboradas para possibilitar estudos específicos.
3.2.4. Aplicações Auxiliares
Todas as ações descritas até o presente momento são estabelecidas na aba
VehicleIO. As demais abas são utilizadas para a definição dos modelos matemáticos e
para a construção de aplicações auxiliares, sendo as principais as ferramentas Powertrain
Comparison e Parametric Study.
3.2.4.1. Ferramenta Powertrain Comparison
A aba Powertrain Comparison constitui uma ferramenta designada para estudar
os diferentes tipos de sistema de propulsão (ICV, HEV, PHEV e BEV) em um
determinado veículo de base.
O primeiro passo é a seleção deste veículo e a definição das características
desejadas nas versões alternativas, de acordo com a tabela 10, a seguir:
Tabela 10 - Especificações na Ferramenta Powertrain Comparison
Sistema de Propulsão Especificação
HEV Potência do motor elétrico
Energia máxima da bateria
Número alvo de trocas de bateria
PHEV Potência do motor elétrico
Autonomia em depleção de carga
Número alvo de trocas de bateria
BEV Autonomia
Número alvo de trocas de bateria
HEV, PHEV e BEV Coeficientes mássicos para a bateria
23
O estudo faz comparações ao longo da vida útil do veículo. Por este motivo
seleciona-se o número “alvo” de trocas de baterias, ou seja, quantas trocas são esperadas
neste período.
O algoritmo envolvido na ferramenta utiliza as características principais do
veículo de base: massa da carroceria, coeficiente de arrasto, dimensões, etc.
Partindo destas características, para cada versão a ser gerada abre-se uma janela
de otimização, em que combinações de componentes (motor elétrico, bateria, etc.) são
testadas visando conciliar as especificações estabelecidas na tabela 10 e a performance
do veículo base, avaliando-se os custos na vida útil de cada versão gerada.
Estes custos são distribuídos de acordo com a tabela 11, a seguir:
Tabela 11 - Distribuição de Custos na Vida Útil
Custo Veículos Aplicados Motor de Combustão Gasolina
Tanque de Combustível
ICV, HEV, PHEV
Bateria Troca de Bateria Motor Elétrico
HEV, PHEV, BEV
Plugue Eletricidade PHEV, BEV
Carroceria Todos
Os resultados da ferramenta são estabelecidos na forma de tabelas, especificando
componentes, consumo, custos e performance de cada veículo gerado.
O principal resultado, entretanto, se dá na forma de um gráfico de barras,
comparando as quatro versões do veículo base em custos e consumo de combustível.
3.2.4.2. Ferramenta Parametric Study
A aba Parametric Study constitui uma ferramenta designada para a analisar o
efeito de uma determinada variável de entrada (input) nos resultados (outputs) das
simulações de um determinado veículo de base. Além disso, a ferramenta também analisa
o efeito desta variável nos resultados de veículos alternativos, com os sistemas de
propulsão alternativos ao original.
24
Desta maneira, a ferramenta pode, por exemplo, estudar como o coeficiente de
arrasto de um determinado veículo influencia no consumo de combustível e eletricidade
em sua versão original e em suas versões alternativas.
A maneira que este estudo se constrói é através de uma extensão do algoritmo
Powertrain Comparison, descrito previamente. Desta forma, para inicializar a
ferramenta, seleciona-se um veículo base e as características desejadas para as versões
alternativas, como foi feito na ferramenta Powertrain Comparison.
Em adição, seleciona-se também uma variável de entrada a ser acompanhada, por
exemplo coeficiente de arrasto, massa da carroceria, etc. À esta variável, atribui-se
também um intervalo de análise, isto é, um valor máximo e mínimo.
Para um determinado número de pontos, a ferramenta Parametric Study constrói
diversos gráficos avaliando as alterações desta variável para as quatro versões do veículo
em diferentes variáveis de saída (consumo elétrico, consumo de combustível, custos
totais, etc.).
Desta maneira, torna-se possível estudar como um determinado parâmetro
específico modifica a performance e os custos para cada uma das diferentes versões (ICV,
HEV, PHEV e BEV) de determinado veículo.
3.3. Principais Modelos
Para que as simulações dos diferentes tipos de tecnologias veiculares possuam
representatividade de diversas condições reais, o FASTSim é estruturado também em
diversas modelagens que visam capturar tais condições.
Desta forma, o objetivo neste momento é descrever os principais modelos
matemáticos e computacionais utilizados pelo programa, desde as premissas utilizadas
até sua aplicação.
Foram selecionados três principais modelos, considerados essenciais na
construção das análises comparativas entre os veículos convencionais e seus alternativos
híbridos e elétricos, de acordo com:
1. Vida da Bateria
2. Gerenciamento de Energia
3. Frenagem Regenerativa
25
3.3.1. Vida da Bateria
Um dos principais componentes do sistema de propulsão de veículos elétricos é a
bateria. A autonomia de veículos completamente elétricos (BEV) está diretamente
relacionada a energia que pode ser armazenada em sua bateria.
Por outro lado, o preço de uma bateria cresce consideravelmente conforme
aumenta sua capacidade de armazenamento, de modo que a redução de seu preço, por
kWh, é um parâmetro chave para o crescimento da competitividade contra veículos
convencionais.
A vida útil deste componente é, portanto, um parâmetro de grande interesse de
estudo. É necessário que o desgaste da bateria seja adequadamente modelado nas
simulações desenvolvidas.
Inicialmente, é necessária a definição do parâmetro profundidade de descarga.
Este representa a magnitude da energia que realizou um ciclo de carga e descarga na
bateria. Sua avaliação é dada por:
𝐷𝑂𝐷 =𝐸𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜
𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥
Onde:
▪ 𝐷𝑂𝐷 − Profundidade de descarga (Depth of discharge)
▪ 𝐸𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜 − Energia que realizou um ciclo
A intensidade em que bateria é consumida depende, dentre uma série de fatores,
da profundidade de descarga do ciclo. Quanto maior a profundidade de descarga, maior
o desgaste.
Para reproduzir este efeito, o FASTSim se baseia em um ajuste dos dados da
fabricante VARTA GmbH [12], representada na figura 7 a seguir.
(9)
26
Figura 7 - Curva de Vida da Bateria (Retirado e traduzido do FASTSim)
A curva é baseada em dois coeficientes, 𝐴𝑏𝑎𝑡 e 𝐵𝑏𝑎𝑡, especificados previamente
nas entradas de bateria na aba VehicleIO, de acordo com:
𝐷𝑂𝐷 = 𝐴𝑏𝑎𝑡 ∙ 𝑁𝑣𝑖𝑑𝑎𝐵𝑏𝑎𝑡
Onde:
▪ 𝑁𝑣𝑖𝑑𝑎 − Número total de ciclos que podem ser suportados pela bateria
▪ 𝐴𝑏𝑎𝑡 e 𝐵𝑏𝑎𝑡 − Coeficientes de vida da bateria
Nesse sentido, para cada profundidade de descarga há um número máximo de
ciclos que a bateria pode suportar. O desgaste percentual que a bateria sofre em um ciclo
de determinada profundidade de descarga pode, então, ser quantificado como o inverso
da vida máxima calculada pela equação anterior, de acordo com:
𝜔 =(1) 𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜
(𝑁𝑣𝑖𝑑𝑎) 𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜𝑠= 𝑁𝑣𝑖𝑑𝑎
−1
Onde:
▪ 𝜔 − Desgaste percentual da bateria
Durante a simulação de um veículo, este modelo matemático é utilizado para
avaliar o desgaste em duas dimensões: ciclos de recarga e ciclos de aceleração e frenagem
regenerativa. O detalhamento dos cálculos da profundidade de descarga e consequente
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1 10 100 1.000 10.000 100.000 1.000.000
Pro
fun
did
ade
de
De
scar
ga
Vida Máxima (Ciclos)
y=86x-0.68
(10)
(11)
27
aplicação da curva de vida da bateria para estes dois tipos de ciclos estão presentes no
apêndice A.
3.3.2. Gerenciamento de Energia
A maneira em que o veículo opera seus componentes de propulsão (motor elétrico
e motor de combustão) ao longo de um trajeto influi diretamente no consumo de
combustível, na performance e nas emissões.
O regime de utilização destes componentes constitui o que se chama de
gerenciamento de energia do veículo. Para desenvolver esta análise, deve-se inicialmente
definir o equacionamento do estado de carga da bateria, de acordo com:
𝑆𝑂𝐶 =𝐸𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
𝐸𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎,𝑚á𝑥
Onde:
▪ 𝑆𝑂𝐶 − Estado de carga (State of charge)
▪ 𝐸𝑏𝑎𝑡 − Energia instantânea na bateria
Para veículos completamente elétricos (BEV), este controle se resume na
definição dos níveis (máximo e mínimo) limites para o estado de carga da bateria, visando
conciliar a máxima autonomia alcançável e o prolongamento de sua vida útil.
Para os híbridos o controle se torna mais complexo, dado que além do motor
elétrico há também o motor de combustão interna. Na simulação destes veículos o
software oferece duas estratégias de gerenciamento de energia:
1. Estratégia da Energia Cinética
2. Estratégia da Eficiência do Motor de Combustão Interna
3.3.2.1. Estratégia da Energia Cinética
A Figura 8 representa graficamente o funcionamento desta estratégia. Conforme
ilustrado, para uma determina velocidade há um estado de carga de referência em que a
bateria deve seguir. O objetivo dessa estratégia é aproveitar totalmente a energia da
frenagem regenerativa e garantir um nível de energia suficiente para permitir
acelerações em baixas velocidades.
(12)
28
Quando o veículo está em maiores velocidades há um potencial de maior captura
de energia via frenagem regenerativa, então a bateria deve estar suficientemente
descarregada, possuindo disponibilidade para receber energia regenerada. Por outro lado,
em baixas velocidades a bateria deve possuir energia o suficiente para se capaz de auxiliar
nas próximas acelerações.
Figura 8 - Estratégia da Energia Cinética (Retirado e traduzido do FASTSim)
Deste modo, o foco da estratégia está em equilibrar o estado de carga da bateria
entre estes dois limites. Como o nome define, a estratégia baseia-se na velocidade do
veículo. Assim, através das entradas da simulação são designados dois valores limite de
velocidade nos quais o estado de carga da bateria deve estar em seu máximo e mínimo.
Com estes, gera-se o modelo gráfico linear situando o estado de carga adequado
para cada velocidade do veículo, representado na figura anterior. Para cada nível de
afastamento (gap) da região de interesse, obtém-se a potência alvo da bateria para
alcançar os requisitos do modelo.
3.3.2.2. Estratégia da Eficiência do Motor de Combustão Interna
Para essa estratégia o cenário se torna mais simples. O objetivo agora é manter o
motor de combustão interna operando sempre com uma rotação em sua região de mais
alta eficiência, reduzindo-se o consumo e as emissões.
Para possibilitar que esta rotação seja mantida ao mesmo tempo em que se
respeitam as exigências do ciclo, realiza-se um equilíbrio entre a parcela da energia que
29
está sendo enviada para as rodas e a parcela que está sendo gerada e armazenada nas
baterias.
Por fim, ao introduzir o modelo de um veículo híbrido, deve-se definir qual dessas
estratégias de gerenciamento de energia será utilizada. De acordo com a escolha do
usuário, são dispostos os campos de entradas (inputs) requeridos para a construção do
modelo referente a respectiva estratégia, definindo os limites de uso da bateria e as
relações entre a potência gerada pelo motor de combustão interna e pelo motor elétrico.
3.3.3. Frenagem Regenerativa
A parcela de energia que um veículo pode recuperar através de frenagem
regenerativa é limitada por seus componentes e por sua velocidade em cada instante.
As restrições dos componentes envolvem os limites da bateria e do motor elétrico,
além da amplitude de estado de carga utilizável (máximo e mínimo SOC).
Com estes limites estabelecidos, a regeneração que pode ser capturada se torna
função da velocidade desenvolvida no percurso. O FASTSim utiliza o seguinte modelo
matemático:
𝑃𝑜𝑟𝑐𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛 =𝑚𝑎𝑥𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛
1 + 𝐴𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 ∙ 𝑒−𝐵𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛(𝑣𝑚𝑝ℎ+1)
Onde:
▪ 𝑃𝑜𝑟𝑐𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛 − Porcentagem máxima de potência recuperável
▪ 𝐴𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 e 𝐵𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 − Coeficientes ajustados para modificar a curva
▪ 𝑚𝑎𝑥𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛 − Limite máximo para a porcentagem de potência recuperada,
definido nas entradas da simulação
▪ 𝑣𝑚𝑝ℎ − Velocidade do veículo em milhas por hora.
Aos coeficientes 𝐴𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 e 𝐵𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 são atribuídos, como padrão, os valores 1000 e
0,9 respectivamente. O programa permite que estes coeficientes sejam ajustados, na aba
Regen, dando ao usuário a possibilidade de modificar a equação de acordo com seu
interesse.
A figura 9, a seguir, representa a curva da equação padrão, com os coeficientes
originais.
(13)
30
Figura 9 - Modelo de Captura de Regeneração (Retirado e traduzido do FASTSim)
Esta formulação prioriza a frenagem regenerativa para maiores velocidades,
utilizando em baixas velocidades majoritariamente a frenagem por fricção. Geralmente
para frenagens emergenciais, em alta velocidade, são utilizados os freios de fricção,
entretanto este modelo considera que tais eventos possuem uma frequência baixa o
suficiente para serem negligenciados [11].
É importante ressaltar que a porcentagem de recuperação calculada se refere à
potência desenvolvida instantaneamente nas rodas, variando conforme o veículo perde
velocidade, e não à energia total recuperada.
O procedimento detalhado de cálculo da potência de frenagem regenerativa nos
ciclos de direção através deste modelo está representado em forma de diagrama no
Apêndice B.
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
0 10 20 30 40 50
Pe
rce
ntu
al d
e P
otê
nci
a R
ecu
pe
rad
a*
Velocidade (mph)
Potência Máxima Recuperada
* Contanto que o motor e a bateria sejam capazes de suportar
31
Capítulo 4
Validação de Dados
Com a conclusão do capítulo prévio, o FASTSim e suas principais aplicações
foram apresentados. Como continuação, o presente capítulo tem por objetivo realizar uma
aplicação inicial da ferramenta, propondo o primeiro estudo de caso deste trabalho. O
objetivo é introduzir os dados de veículos elétricos à bateria no programa e avaliar suas
simulações de performance e consumo.
Os dados de saída, resultado das simulações, serão então comparados com os
dados disponíveis para os veículos reais. Para o consumo elétrico e a autonomia serão
utilizados os dados da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos
(Environmental Protection Agency - EPA).
Foram selecionados para esta análise dois veículos de grande relevância no
mercado global, Nissan Leaf e Tesla Model S, os mais vendidos no ano de 2016 [13]. Por
este motivo este estudo objetivará, ainda, em gerar uma comparação entre as principais
características e propostas destes modelos.
4.1. Introdução dos Veículos no Programa
4.1.1. Nissan Leaf
Primeiramente serão selecionadas as entradas para a introdução do veículo elétrico
da Nissan. Este veículo já faz parte da biblioteca do programa em trabalho, porém em
uma versão antiga, corresponde ao ano de 2012, com uma bateria capaz de armazenar de
24 kWh de energia.
O Leaf já é comercializado atualmente com uma bateria de 30 kWh, o que
influencia diretamente em sua performance, principalmente na máxima autonomia
alcançável. Por este motivo os parâmetros chave do veículo serão atualizados, buscando
a representatividade de sua versão mais recente.
A tabela 12, a seguir, representa as principais seções de entrada (inputs) e os
valores utilizados, assim como sua referência.
32
Tabela 12 - Parâmetros Introduzidos para o Nissan Leaf
Seção Parâmetro Seleção Referência
Vehicle
Drag coefficient 0,28 [14]
Frontal area 2,19 m² Estimado pelo programa com as
dimensões obtidas de [14]
Vehicle glider mass 983 kg
Calculado pelo programa com base
em um curb mass de 1500 kg (3307
lb) [14]
Vehicle center of gravity
height 0,53 m
Mantido o valor já incluído no
programa para a versão antiga
Drive axle weight fraction 0,59 m Mantido o valor já incluído no
programa para a versão antiga
Wheel base 2,69 m [14]
Cargo mass 136 kg Valor padrão no programa
Motor
Motor Power 80 kW Igual a versão antiga
Motor Peak Efficiency 89% Mantidos os valores já incluídos no
programa para a versão antiga Motor time to full power 5
Motor controller mass 0,833 kg/kW Mantido o ajuste realizado pelo
programa Motor controller base mass 21,6 kg
Traction Battery
Battery Power 90 kW Mantido o valor já incluído no
programa para a versão antiga
Battery Energy 30 kWh [14]
Battery mass 8 kg/kWh Mantido o ajuste utilizado no
programa Battery base mass 75 kg
Battery roundtrip efficiency 95,10% Mantido o valor já incluído no
programa para a versão antiga
Battery life coefficient A 86 Mantido o ajuste utilizado no
programa Battery life coefficient B -0,6844
4.1.2. Tesla Model S
O referido modelo da Tesla Motors é comercializado em diferentes versões, com
sistemas de baterias de diferentes dimensões, dentre as quais já estiveram disponíveis
modelos com a capacidade energética variando desde 40 até 100 kWh.
Para a atual análise foi selecionada a versão de 85 kWh por representar o alto nível
de dimensionamento da bateria característico da marca, e pela disponibilidade de dados
de teste, que auxiliarão na introdução das entradas no programa.
A tabela 13, a seguir, representa as seções de entrada e os respectivos valores
utilizados, assim como sua referência.
33
Tabela 13 - Parâmetros Introduzidos para o Tesla Model S 85 kWh
Seção Parâmetro Seleção Referência
Vehicle
Drag coefficient 0,24 [15]
Frontal area 2,34 [15]
Vehicle glider mass 1250 kg Estimado com base em [16]
Vehicle center of gravity height 0,46 m [17]
Drive axle weight fraction 0,59 m
Mantido o valor padrão usado
nos veículos já incluídos na
biblioteca
Wheel base 2,96 m [18]
Cargo mass 136 kg Valor padrão no programa
Motor
Motor Power 270 kW [18]
Motor Peak Efficiency 98%
Ajustado a partir da potência
máxima atingida em teste [18] e
a potência máxima da bateria
Motor time to full power 5 Ajustado para com base na
aceleração de teste [18]
Motor controller mass 0 kg/kWh Ajustado para o peso exato do
motor do Model S [16] Motor controller base mass 32 kg
Traction
Battery
Battery Power 278 kW [19]
Battery Energy 85 kWh [18]
Battery mass 0 kg/kWh Ajustado para o peso exato [18]
da bateria do Model S 85 kWh Battery base mass 545 kg
Battery roundtrip efficiency 98,00% [18]
Battery life coefficient A 86 Mantido o ajuste utilizado no
programa Battery life coefficient B -0,6844
4.2. Análise das Saídas
Com os veículos introduzidos na biblioteca do programa, suas simulações podem
ser inicializadas. Agora, portanto, serão selecionadas saídas de interesse para realizar a
comparação com os dados disponíveis. Serão analisados:
▪ Consumo de eletricidade urbano
▪ Consumo de eletricidade em estrada
▪ Consumo de eletricidade combinado
▪ Autonomia
▪ Aceleração 0 – 96,6 km/h (60 mph)
As tabelas 14 e 15, a seguir, representam os dados de referência e os resultados da
simulação para ambos os veículos.
34
Tabela 14 - Simulações e Referências para o Nissan Leaf
Parâmetro Valor
Simulado Valor de
Referência Referência
Consumo de eletricidade urbano 0,193 kWh/km 0,169 kWh/km
EPA [20] Consumo de eletricidade em estrada 0,198 kWh/km 0,207 kWh/km Consumo de eletricidade combinado 0,196 kWh/km 0,187 kWh/km Autonomia 178,6 km 172,2 km Aceleração 0 – 96,6 km/h (60 mph) 10,8 s 10,4 s [21]
Tabela 15 - Simulações e Referências para o Tesla Model S 85 kWh
Parâmetro Valor
Simulado Valor de
Referência Referência
Consumo de eletricidade urbano 0,262 kWh/km 0,238 kWh/km
EPA [22] Consumo de eletricidade em estrada 0,227 kWh/km 0,232 kWh/km Consumo de eletricidade combinado 0,246 kWh/km 0,235 kWh/km Autonomia 375 km 426 km Aceleração 0 – 96,6 km/h (60 mph) 5,4 s 5,5 s [18]
Através dos valores representados nas tabelas 14 e 15, observa-se que a
modelagem utilizada obteve eficácia especialmente no tempo de aceleração e no consumo
elétrico combinado, onde os dados simulados alcançaram valores próximos aos dados de
referência.
Para a autonomia, entretanto, o modelo da Tesla obteve um maior distanciamento,
com uma um valor simulado de 375 km contra um valor esperado de 426 km (discrepância
relativa de -12%). À esta disparidade justifica-se a menor disponibilidade de dados de
input para o modelo da Tesla Motors.
Por outro lado, os resultados do Nissan Leaf mantiveram-se próximos aos valores
esperados, simulando uma autonomia de 178,6 km para uma referência de 172,2 km
(discrepância relativa de 3,7%).
Em conclusão, dada a baixa discrepância entre os dados simulados e os valores
utilizados como referência para a maior parte dos os parâmetros avaliados, torna-se
possível validar positivamente a ferramenta, realçando, entretanto, a importância dos
dados de entrada (inputs) para que os resultados representem com mais precisão as
condições reais esperadas.
35
4.3. Comparação Entre Leaf e Model S
Evidenciou-se que os dois modelos elétricos apresentam abordagens construtivas
e propostas diferentes. Por um lado, o Leaf utiliza uma bateria de capacidade energética
comparativamente baixa (30 kWh), mais semelhante aos demais veículos desta categoria
em mercado. Já o Model S oferece diferentes versões, todas com maior dimensionamento
deste componente (alcançando até 100 kWh).
O principal efeito desta diferença de proposta se dá na autonomia do veículo,
sendo o Model S capaz de alcançar distâncias consideravelmente maiores sem recarga
(426 km da versão de 85 kWh do Model S contra 172,2 km do Leaf).
Como consequência, este componente implica diretamente no peso no veículo e
em seu consumo elétrico, sendo o Leaf capaz de consumir menos eletricidade por
distância percorrida (0,187 kWh/km do Leaf contra 0,235 kWh/km da versão de 85 kWh
do Model S).
Por fim, o impacto destas tecnologias também se reflete no preço do veículo,
sendo o modelo da Tesla consideravelmente mais caro que o Leaf, que, por sua vez, se
mantém na faixa de preço dos demais BEV em mercado.
Conclui-se, então, que a Tesla Motors investe em um veículo de alta tecnologia e
de maior dimensionamento e de seus componentes, possibilitando o alcance da alta
performance característica da marca. O Leaf, por outro lado, apresenta menor
performance, porém a um preço mais baixo e com menores custos, garantindo assim sua
forte competitividade.
36
Capítulo 5
Versões Elétricas e Híbridas de um Veículo
Convencional
Conforme introduzido no capítulo 1, a participação de veículos elétricos no
mercado internacional tem apresentado crescimento contínuo. Por outro lado, estes
modelos ainda são raros no Brasil, contando com poucos incentivos [23].
Como forma de avaliar as vantagens e desvantagens dos veículos elétricos,
pretende-se utilizar o FASTSim para simular versões elétricas e hibridas de um veículo
convencional comercializado atualmente no mercado brasileiro, compondo assim o
segundo estudo de caso deste trabalho.
A partir dos dados do Chevrolet Onix, disponíveis pela montadora, utilizando a
ferramenta Powertrain Comparison, descrita no capítulo 3, foi possível construir versões
HEV, PHEV e BEV deste veículo. Os resultados obtidos permitem analisar o desempenho
e os custos associados às diferentes plataformas veiculares propostas.
5.1. Chevrolet Onix
De acordo com os dados da Fenabrave (Federação Nacional da Distribuição de
Veículos Automotores) [24], o modelo com o maior número de emplacamentos em 2016
foi o Chevrolet Onix, líder também nos levantamentos realizados até o momento, em
junho de 2017.
Por este motivo, será este o modelo a ser inserido no FASTSim para a formulação
do presente estudo. A tabela 16, a seguir, representa os principais inputs selecionados
para a introdução deste veículo, da mesma maneira como foi realizado previamente para
o Nissan Leaf e o Tesla Model S.
37
Tabela 16 - Parâmetros Introduzidos para o Chevrolet Onix
Seção Parâmetro Seleção Referência
Vehicle
Drag coefficient 0,34 [25] Frontal area 2,01 m² [26]
Vehicle glider mass 674 kg Calculado pelo programa com base
em um curb mass de 1021 kg [25]
Vehicle center of gravity height 0,53 m Mantido o valor incluído no programa
para veículos semelhantes
Drive axle weight fraction 0,59 m Mantido o valor incluído no programa
para veículos semelhantes Wheel base 2,53 m [25] Cargo mass 136 kg Valor padrão no programa
Fuel Storage
Fuel storage power 1000 kW Mantido o valor incluído no programa
para veículos semelhantes
Fuel storage time to full power 1 s Mantido o valor incluído no programa
para veículos semelhantes
Fuel storage energy 504 kWh Tanque de 54 L [25] e densidade
energética da gasolina de 9,33 kWh/L
[27]
Fuel and fuel storage mass 9,89
kWh/kg Mantido o ajuste utilizado no
programa para veículos convencionais
Fuel Converter
Fuel converter power 57,4 kW [25]
Fuel converter efficiency type Otto Veículo analisado à gasolina (ciclo
Otto) Fuel converter time to full
power 6 s Mantido o valor incluído no programa
para veículos semelhantes
Fuel converter specific power 0,32 kW/kg Mantido o ajuste utilizado no
programa para veículos convencionais
5.2. Aplicação da Ferramenta Powertrain Comparison
Como descrito no capítulo 3, a ferramenta Powertrain Comparison parte de um
veículo base e gera versões alternativas deste, testando diferentes sistemas de propulsão.
Desta forma, a ferramenta será implementada para analisar o Onix, avaliando versões
elétricas híbridas (HEV e PHEV) e elétricas à bateria (BEV) deste.
Inicialmente o foco será nas versões BEV. Como introduzido previamente, devem
ser especificados a autonomia desejada, a tecnologia da bateria e seu número alvo de
trocas ao longo da vida útil do veículo.
O procedimento utilizado será aplicações consecutivas da ferramenta testando
diferentes dimensionamentos da bateria e observando sua influência nos custos e na
38
performance do Onix-BEV. Dada a sua maior relevância no mercado, destacada
previamente, as baterias testadas serão todas de tecnologia Li-ion. Desta maneira, as
variáveis a serem modificadas em cada versão BEV serão o número alvo de trocas de
bateria e a autonomia desejada.
Para a quantificação da vida útil do veículo será mantido o valor padrão do
programa, de 15 anos. Considerando o desgaste da bateria, é possível que este
componente precise passar por uma ou mais trocas ao longo destes 15 anos. Serão
propostos três diferentes cenários com 0, 1 e 2 trocas de baterias na vida útil. Em cada um
destes cenários serão analisadas autonomias de 50 km (valor muito baixo) a 140 km
(autonomia próxima de BEV’s competitivos), em incrementos de 10 km.
A figura 10 resume esquematicamente o padrão utilizado na proposição das
versões BEV do Onix a serem analisadas.
Trocas de Bateria: 0 1 2
Autonomia (km): 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
Total de Configurações: 30 versões
Figura 10 - Procedimento Utilizado na Simulação das Versões Onix-BEV
Com os resultados obtidos pela ferramenta, a análise proposta será dividida em
duas partes: análise de componentes e análise de custos.
Dentre os componentes, serão estudados a bateria e o motor elétrico. O principal
parâmetro de análise será a energia da bateria. Como avaliado previamente, o
dimensionamento da capacidade energética da bateria afeta consideravelmente o preço e
o peso do veículo. Em segunda ordem, será analisada a entrega de potência, avaliando-se
além da bateria, o motor elétrico.
Na análise de custos, serão analisados dois parâmetros principais. Inicialmente
será avaliado o preço de fábrica, composto pela soma dos preços dos componentes
dimensionados. Em seguida, o foco será nos custos totais ao longo dos 15 anos de vida
39
útil propostos. Neste caso, espera-se identificar uma grande influência da troca de bateria
entre os três cenários propostos.
5.3. Onix-BEV: Análise dos Componentes
Como já destacado, a bateria tem papel crucial na competitividade de veículos
elétricos. Para que sejam alcançadas maiores autonomias, mais atrativas aos
consumidores, mais energia deve ser armazenada. O superdimensionamento deste
componente, entretanto, é restringido pelo crescente preço por kWh armazenável.
Em adição, as baterias estão sujeitas a alto desgaste, possuindo uma vida útil
limitada. Tratando-se de um equipamento de alto custo, uma possível troca pode trazer
grande prejuízo ao proprietário do veículo.
Existem diversas variáveis que influenciam no quanto a bateria é desgastada em
seus ciclos de utilização. Ressaltou-se previamente a grande influência do parâmetro
profundidade de descarga (DOD), razão entre a energia utilizada e a energia total
armazenável. Quanto maior a profundidade de descarga em um ciclo, mais intenso será o
desgaste (figura 7, capítulo 3).
Nesse sentido, a capacidade energética da bateria influencia não apenas na
autonomia alcançável do veículo, mas também na profundidade de descarga de suas
ciclagens e, portanto, em sua vida útil. Através da proposição das diferentes versões do
Onix-BEV espera-se quantificar a influência de ambas a durabilidade proposta e a
autonomia alcançável no dimensionamento da bateria e do motor elétrico.
Após a aplicação do procedimento proposto, as especificações dos componentes
dos 30 Onix-BEV gerados através do algoritmo Powertrain Comparison foram
armazenadas e dispostas na tabela 17, a seguir. Para a bateria são dispostos a capacidade
energética, a potência máxima e a vida útil, em quilômetros percorridos. Para o motor
elétrico representa-se apenas sua potência máxima como parâmetro de interesse.
40
Tabela 17 - Componentes Dimensionados para as Versões Onix-BEV
Autonomia Trocas de
Bateria em
15 Anos
Bateria Motor Elétrico Energia
(kWh) Potência
(kW) Vida
(km) Potência
(kW)
50 km 0 Troca 44 66 313.561 61 1 Troca 26 60 155.201 55 2 Trocas 19 58 103.444 54
60 km 0 Troca 47 69 312.198 64 1 Troca 27 63 153.375 58 2 Trocas 20 58 104.382 54
70 km 0 Troca 49 69 312.658 64 1 Troca 28 63 153.555 58 2 Trocas 21 60 104.501 55
80 km 0 Troca 51 69 312.017 64 1 Troca 30 63 156.262 58 2 Trocas 22 60 103.112 55
90 km 0 Troca 51 69 305.131 64 1 Troca 30 63 156.244 58 2 Trocas 22 60 102.321 55
100 km 0 Troca 52 69 301.220 64 1 Troca 31 63 155.772 58 2 Trocas 23 60 103.714 55
110 km 0 Troca 54 69 310.862 64 1 Troca 31 63 155.027 58 2 Trocas 24 60 106.867 55
120 km 0 Troca 54 69 306.287 64 1 Troca 32 63 154.248 58 2 Trocas 26 60 116.192 55
130 km 0 Troca 55 71 303.471 66 1 Troca 32 63 154.195 58 2 Trocas 27 60 124.605 55
140 km 0 Troca 57 72 309.170 67 1 Troca 32 63 153.111 58 2 Trocas 30 63 139.870 58
A análise dos dados da tabela 17 será dividida em duas partes, tendo como foco
inicial apenas a capacidade energética da bateria e posteriormente nas potências de ambos
motor elétrico e bateria.
Inicialmente, a figura 11 foi construída para auxiliar a análise gráfica da
capacidade energética da bateria a partir dos dados da tabela 17.
41
Figura 11 - Versões Onix-BEV: Energia Armazenável vs. Autonomia e Trocas de Bateria
em 15 Anos de Vida Útil
Para os veículos simulados dentro de um mesmo cenário de troca de baterias na
vida útil (0, 1 ou 2), a primeira e mais trivial premissa é confirmada. Ocorre, de fato, o
aumento capacidade energética à medida que o veículo alcança maiores autonomias.
Alterando o foco para as diferenças entre os três cenários, os dados apontam para
a influência do dimensionamento energético na longevidade da bateria. Observa-se que
objetivando uma maior durabilidade (menor número de trocas), maior teve de ser a
energia total armazenável.
Da equação 9, para a profundidade de descarga de um ciclo:
𝐷𝑂𝐷 =𝐸𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜
𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥
Todos os Onix-BEV são analisados com os mesmos padrões de utilização, isto é,
com as mesmas distâncias viajadas ao longo dos 15 anos de análise. Desta forma, sendo
os veículos semelhantes, os ciclos possuem exigências energéticas (𝐸𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜) próximas.
Por outro lado, a medida que a capacidade energética aumenta (𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥), menor
torna-se a profundidade de descarga (𝐷𝑂𝐷) destes ciclos. Da curva de vida da bateria
(figura 7), quanto menor a profundidade de descarga, menor também será o desgaste
acumulado em cada ciclo.
0
10
20
30
40
50
60
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
0 1 2
Ener
gia
(kW
h)
Autonomia (km) / Trocas de Bateria
(9)
42
Por este motivo, os Onix-BEV com baterias mais duradouras (menor número de
trocas) exigiram maiores capacidades energéticas, conforme indicado pelos dados
simulados representados na tabela 17 e ilustrados na figura 11.
No desenvolvimento de veículos elétricos este efeito indica que a busca por
maiores autonomias e capacidades energéticas também pode resultar em menores
profundidades de descarga e, portanto, em maiores vidas úteis para as baterias [28].
Adicionalmente, é possível observar que a maior parte dos BEV’s em mercado
possuem dimensionamento energético de baterias na faixa do Onix-BEV nos cenários de
1 e 2 trocas, compatível com o fato de a maioria destes fabricantes oferecerem em torno
de 8 anos de garantia para este componente.
Em continuidade, a segunda parte da análise dos resultados será baseada nas
potências do motor elétrico e da bateria. A figura 12, a seguir, representa estes dados para
cada Onix-BEV simulado.
Figura 12 - Versões Onix-BEV: Potência do Motor Elétrico e da Bateria vs. Autonomia e
Trocas de Bateria em 15 Anos de Vida Útil
Observa-se que os requisitos de potência correspondem equivalentemente ao
dimensionamento energético das baterias. Quanto menor o número de trocas, maior a
capacidade de armazenamento, tornando as baterias e os veículos mais pesados. Por
consequência, exigem-se maiores potências para que a performance do Onix original seja
mantida.
50
52
54
56
58
60
62
64
66
68
70
72
74
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
0 1 2
Autonomia (km) / Trocas de Bateria
Potência - Motor Elétrico (kW) Potência - Bateria (kW)
43
O comportamento das curvas dentro de cada cenário de troca é resultado da rotina
de cálculo do algoritmo. Enquanto é possível garantir a aceleração do Onix original,
mantêm-se a potência máxima de ambos o motor elétrico e a bateria constantes.
Entretanto, a partir de determinada autonomia, o nível de armazenamento torna o peso da
bateria limitante, de modo que para que a performance original seja mantida necessita-se
que o veículo seja capaz de entregar maior potência.
Através da análise de componentes foi possível quantificar o papel do
dimensionamento das baterias em veículos elétricos. Com o procedimento e as restrições
impostas, obtiveram-se resultados condizentes com conceitos previamente introduzidos.
Finalmente, por mais que a ausência de custos com uma possível troca de bateria
possa representar vantagem, a exigência de maiores da capacidade de armazenamento
observada pode tornar o preço inicial do veículo pouco atrativo aos consumidores. Em
seguida, através da análise de custos, será possível quantificar e avaliar esta proposição.
5.4. Onix-BEV: Análise dos Custos
Para realizar esta análise, serão novamente estudados os resultados fornecidos
pela ferramenta Powertrain Comparison. Inicialmente, devem ser descritos os parâmetros
econômicos e mercadológicos utilizados.
Os preços dos componentes do BEV são formulados de acordo com os
coeficientes de preço definidos no capítulo 3 (equações 4-8). No programa, já existem
valores para tais coeficientes, referenciados à levantamentos estatísticos de fabricantes
destes veículos no mercado americano.
Pelo fato de não existir uma amostra de dados suficiente para realizar este ajuste
no mercado brasileiro e pelo foco da análise ser especificamente na variação dos custos,
serão mantidos os valores já presentes no programa referentes ao mercado americano, de
acordo com a tabela 18, não representando o valor de venda esperado no Brasil.
O preço específico da bateria por capacidade energética (US$/kWh), por sua vez,
será reduzido de US$ 500/kWh (valor original) para US$ 200/kWh. Como já ressaltado,
o preço das baterias tem caído significativamente nos últimos anos. O valor antigo possuía
representatividade para o momento em que o programa foi desenvolvido, porém estudos
já atribuem um valor de US$ 227/kWh referente ao ano de 2016 [4], existindo fabricantes
44
que já afirmam trabalhar abaixo de US$ 190/kWh [29]. Desta forma, US$ 200/kWh será
o valor selecionado para análise, dada sua maior representatividade do cenário atual.
Tabela 18 - Custos dos Componentes Veiculares para os Onix-BEV Simulados
Componente Parâmetro Valor Carroceria Preço base US$ 17.014,00
Motor Elétrico Preço base US$ 425,00 Preço kW US$ 21,70
Plugue Preço US$ 500,00
Bateria Preço base US$ 680,00 Preço kWh US$ 200,00 Preço kW US$ 22,20
Da tabela 18, como destacado previamente, os parâmetros referentes ao motor
elétrico levam em consideração, ainda, o preço dos eletrônicos de potência, incluindo o
inversor de frequência.
De maneira análoga aos componentes veiculares, serão mantidos também os
parâmetros mercadológicos americanos, igualmente já definidos no programa, de acordo
com a tabela 19.
Tabela 19 - Parâmetros de Mercado Utilizados nas Simulações dos Onix-BEV
Parâmetro Valor
Eletricidade (por kWh) US$ 0,10
Imposto de Compra 7,80%
Taxa de desconto 4,10%
Os principais indicadores a serem estudados são o preço de fábrica e os custos
totais ao longo dos 15 anos de vida útil. O preço de fábrica é composto pela soma do
preço dos componentes dimensionados. Já os custos totais são analisados de acordo com
o valor presente líquido (VPL), parâmetro utilizado para avaliar o valor presente de
pagamentos futuros através de uma taxa de desconto.
Este cálculo é dado por:
𝑉𝑃𝐿 = ∑𝐹𝐶𝑡
(1 + 𝑖)𝑡
𝑛
𝑡=1
(14)
45
Onde:
▪ 𝑉𝑃𝐿 − Valor presente líquido
▪ 𝐹𝐶 − Fluxo de caixa
▪ 𝑡 − Período de tempo
▪ 𝑛 − Total de períodos de tempo
▪ 𝑖 − Taxa de desconto
Para cada veículo simulado desenvolve-se o levantamento de seu custo inicial,
composto do preço de fábrica acrescido do imposto de compra, e avaliam-se os custos
com combustível, eletricidade e trocas de bateria ao longo de toda a vida útil definida.
A figura 13 ilustra estes resultados para uma das versões Onix-BEV simuladas,
com 100 km de autonomia e 1 troca de bateria em 15 anos de vida útil. Como ilustração,
representa-se também os resultados com um valor de 48,2% para o imposto de compra,
correspondente ao Onix original no mercado brasileiro [30], destacando a diferença em
relação ao valor default do programa, de 7,8%.
Figura 13 - Ilustração dos Resultados de Custos da Ferramenta Powertrain Comparison
Com a modificação proposta, o valor do imposto sob a compra do veículo, que
teve um preço de fábrica simulado de US$32.698, passou de US$2.550 a US$15.760,
tornando-se o maior custo ao longo de toda vida útil.
Através da figura 13 identificaram-se os diferentes custos a serem analisados. O
preço de fábrica se dá pela composição: carroceria, motor elétrico, plugue e bateria. Os
custos totais levarão em consideração, ainda, o imposto de compra, a troca de bateria e a
eletricidade consumida.
$0
$10.000
$20.000
$30.000
$40.000
$50.000
$60.000
$70.000
Imposto 7,8% Imposto 48,2%
Cu
sto
s (V
alo
r P
rese
nte
)
Eletricidade
Troca de Bateria
Imposto de Compra
Bateria
Plugue
Motor Elétrico
Carroceria
46
Da mesma maneira como foi feita a análise dos componentes, os custos foram
avaliados nas 30 diferentes combinações de autonomia e trocas de baterias na vida útil do
Onix-BEV. A tabela 20, a seguir, representa estes resultados.
Tabela 20 - Distribuição de Custos Para as Versões Onix-BEV
Autonomia Trocas de
Bateria
em 15
Anos
Custos (US$)
Bateria Motor
Elétrico Plugue Carroceria Preço de
Fábrica Imposto
de
Compra Eletricidade
Troca
de
Bateria
Custos
Totais
(VPL)
50 km 0 Troca $16.542 $2.631 $750 $17.014 $36.937 $2.881 $5.431 $0 $45.249 1 Troca $10.725 $2.443 $750 $17.014 $30.932 $2.413 $5.126 $8.830 $47.301 2 Trocas $8.694 $2.396 $750 $17.014 $28.855 $2.251 $5.028 $14.273 $50.406
60 km 0 Troca $17.326 $2.725 $750 $17.014 $37.815 $2.950 $5.492 $0 $46.257 1 Troca $11.257 $2.537 $750 $17.014 $31.559 $2.462 $5.176 $9.301 $48.497 2 Trocas $9.071 $2.396 $750 $17.014 $29.232 $2.280 $5.044 $14.869 $51.424
70 km 0 Troca $17.969 $2.725 $750 $17.014 $38.459 $3.000 $5.520 $0 $46.979 1 Troca $11.585 $2.537 $750 $17.014 $31.886 $2.487 $5.190 $9.538 $49.101 2 Trocas $9.346 $2.443 $750 $17.014 $29.553 $2.305 $5.067 $15.319 $52.244
80 km 0 Troca $18.504 $2.725 $750 $17.014 $38.993 $3.041 $5.543 $0 $47.578 1 Troca $12.005 $2.537 $750 $17.014 $32.307 $2.520 $5.208 $9.851 $49.885 2 Trocas $9.507 $2.443 $750 $17.014 $29.714 $2.318 $5.074 $15.607 $52.712
90 km 0 Troca $18.583 $2.725 $750 $17.014 $39.072 $3.048 $5.547 $0 $47.667 1 Troca $12.182 $2.537 $750 $17.014 $32.483 $2.534 $5.215 $9.996 $50.228 2 Trocas $9.621 $2.443 $750 $17.014 $29.828 $2.327 $5.079 $15.872 $53.105
100 km 0 Troca $18.896 $2.725 $750 $17.014 $39.386 $3.072 $5.560 $0 $48.018 1 Troca $12.396 $2.537 $750 $17.014 $32.698 $2.550 $5.225 $10.172 $50.645 2 Trocas $9.875 $2.443 $750 $17.014 $30.082 $2.346 $5.089 $16.210 $53.728
110 km 0 Troca $19.458 $2.725 $750 $17.014 $39.947 $3.116 $5.584 $0 $48.647 1 Troca $12.516 $2.537 $750 $17.014 $32.817 $2.560 $5.230 $10.305 $50.912 2 Trocas $10.164 $2.443 $750 $17.014 $30.371 $2.369 $5.102 $16.496 $54.337
120 km 0 Troca $19.614 $2.725 $750 $17.014 $40.103 $3.128 $5.591 $0 $48.822 1 Troca $12.616 $2.537 $750 $17.014 $32.918 $2.568 $5.234 $10.388 $51.107 2 Trocas $10.700 $2.443 $750 $17.014 $30.907 $2.411 $5.125 $16.868 $55.310
130 km 0 Troca $19.872 $2.772 $750 $17.014 $40.409 $3.152 $5.616 $0 $49.176 1 Troca $12.811 $2.537 $750 $17.014 $33.112 $2.583 $5.243 $10.548 $51.485 2 Trocas $11.186 $2.443 $750 $17.014 $31.393 $2.449 $5.145 $17.215 $56.201
140 km 0 Troca $20.447 $2.819 $750 $17.014 $41.031 $3.200 $5.654 $0 $49.885 1 Troca $12.848 $2.537 $750 $17.014 $33.149 $2.586 $5.244 $10.615 $51.594 2 Trocas $12.212 $2.537 $750 $17.014 $32.513 $2.536 $5.217 $17.806 $58.072
Por se tratar de uma grande quantidade de dados, as figuras 14 e 15 foram
construídas para auxiliar a presente análise, representando as composições do preço de
fábrica e dos custos totais para cada Onix-BEV simulado.
Inicialmente, a figura 14 representa a composição o preço de fábrica:
47
Figura 14 - Composição do Preço de Fábrica dos Onix-BEV Simulados em Função da
Autonomia e das Trocas de Bateria
Observa-se na figura 14 um comportamento semelhante entre o preço de fábrica
e o gráfico de capacidade energética das baterias (figura 11), levantada na análise dos
componentes. Tal comportamento se justifica pelo alto preço pelo kWh armazenável. A
maior energia exigida pelas baterias de maior longevidade se reflete no crescimento da
faixa verde na figura 14, representante do preço destes componentes.
Esta ilustração salienta, ainda, a grande relevância da bateria na composição final
do preço de fábrica. No cenário mais extremo, sem trocas na vida útil e com 140 km de
autonomia, a bateria alcançou 50% do preço de fábrica. Por outro lado, mesmo no cenário
mais conservador, com duas trocas de bateria e 50 km de autonomia a bateria já é
responsável por 30% deste preço.
Comparando-se os três cenários, evidencia-se que para promover uma maior vida
útil da bateria, o preço de fábrica do veículo cresce consideravelmente para os mesmos
valores de autonomia. Esta perspectiva tem o potencial de descartar a atratividade do
cenário sem trocas, ao qual foram atribuídos preços mais altos para a mesma performance
dos demais.
Por outro lado, a ausência de trocas nos 15 anos analisados poderá reduzir os
custos totais ao longo da vida útil, tornando-se necessário a extensão da análise a este
parâmetro.
$0
$5.000
$10.000
$15.000
$20.000
$25.000
$30.000
$35.000
$40.000
$45.000
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
Autonomia (km)
Carroceria Motor Elétrico Plugue Bateria
Sem trocas 1 Troca 2 Trocas
48
Figura 15 - Valor Presente dos Custos nos 15 Anos de Vida Útil dos Onix-BEV Simulados
em Função da Autonomia e das Trocas de Bateria
Como esperado, os custos totais reduzem com a maior vida da bateria. Mesmo
com o maior preço de fábrica, a ausência de trocas possibilitou um menor valor presente
líquido (VPL) dos custos finais, comparando-se os mesmos valores de autonomia.
Em adição à expressiva parcela da bateria na composição do preço de fábrica,
observa-se na figura 15 que o valor presente dos custos totais também pode ter grande
impacto da troca deste componente, alcançando até 31% para o Onix-BEV com duas
trocas de bateria e 140 km de autonomia.
Finalmente, da presente análise evidencia-se um comportamento inverso entre o
preço de fábrica e os custos totais ao final da vida útil. Dos três cenários analisados,
observou-se que a maior longevidade das baterias provocou um aumento no preço de
fábrica, mas foi capaz de compensar com uma redução nos custos finais.
Essa perspectiva, entretanto, não é capaz de atenuar a mais baixa atratividade do
cenário sem trocas de bateria. Os custos com a troca não necessariamente são absorvidos
por um único consumidor, uma vez que foi estabelecido um longo período de análise (15
anos) e por existirem garantias para este componente, baseadas no tempo de utilização e
na quilometragem do veículo.
$0
$10.000
$20.000
$30.000
$40.000
$50.000
$60.000
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
50
60
70
80
90
10
0
11
0
12
0
13
0
14
0
Autonomia (km)
Preço de Fábrica Imposto de Compra Eletricidade Trocas de Bateria
Sem trocas 1 Troca 2 Trocas
49
Nesse sentido, no cenário sem trocas foram simulados BEV’s com alto preço de
fábrica para baixa performance. Já nos cenários com uma e duas trocas de bateria foram
simuladas versões do Onix-BEV com capacidade energética e preços semelhantes a
BEV’s em mercado de performances próximas.
Em conclusão, foi possível aplicar a ferramenta Powertrain Comparison em um
veículo convencional, propor e estudar diferentes versões BEV para este, comparando
três propostas de dimensionamento da bateria com relação ao número de trocas na vida
útil. Do resultado, obtiveram-se conclusões condizentes com veículos elétricos
disponíveis no mercado, tanto em nível tecnológico quanto econômico.
O apêndice C, ao final deste trabalho, apresenta uma compilação de todos os dados
que foram estudados tanto na análise de componentes, como na análise de custos.
5.5. Análise Comparativa entre Onix Convencional e
Versões Híbridas e Elétricas
Em continuação, uma das versões BEV propostas no último estudo será
selecionada para ser comparada ao Onix original e à duas versões híbridas (HEV e
PHEV), que também serão geradas na ferramenta Powertrain Comparison do FASTSim.
Da mesma maneira como realizado previamente, para a utilização desta aplicação
devem ser selecionados objetivos e especificações para cada versão proposta ao veículo
de base.
Como autonomia de valor razoável, equivalente a veículos BEV mais simples,
será selecionado o Onix-BEV com alcance de 100 km. Quanto ao cenário de trocas de
bateria, observou-se que o mais atrativo e que mais se assemelha aos modelos disponíveis
no mercado foi o de uma troca ao longo dos 15 anos analisados. Desta forma, será
selecionado o Onix-BEV de 100 km de autonomia e 1 troca de bateria na vida útil.
Para as versões híbridas, serão mantidos os valores default presentes na ferramenta
do programa, que se assemelham dados de veículos HEV e PHEV disponíveis em
mercado. Estas versões serão introduzidas na análise como uma forma de transição entre
o veículo convencional, à combustíveis convencionais e o veículo completamente
elétrico.
50
As especificações e objetivos selecionados para as diferentes versões a serem
comparadas do Onix estão representadas na tabela 21.
Tabela 21 - Especificações das Versões HEV, PHEV e BEV do Onix na
Ferramenta Powertrain Comparison
Sistema de Propulsão Especificação Seleção
HEV Potência do motor elétrico 30 kW Energia máxima da bateria 1,3 kWh Número alvo de trocas da bateria 0
PHEV Potência do motor elétrico 30 kW Autonomia em depleção de carga 48,3 km (30 mi) Número alvo de trocas de bateria 0
BEV Autonomia 100 km Número alvo de troca de baterias 1
HEV, PHEV e BEV Coeficientes mássicos da bateria Coeficientes Lítio-íon
De maneira equivalente ao estudo das versões BEV, os fatores de preço para
dimensionamento dos componentes serão mantidos nos valores padrões do programa.
Similarmente, será mantido o valor atualizado de US$ 200,00 para o preço do kWh da
bateria. Tais fatores foram representados previamente para os componentes das versões
elétricas, na tabela 18. A tabela 22, a seguir, representa os componentes restantes,
necessários às versões convencional, HEV e PHEV.
Tabela 22 - Custos dos Componentes Veiculares Restantes
Componente Parâmetro Valor
Motor de Combustão Preço base US$ 531,00 Preço kW US$ 14,50
Tanque de Combustível Preço kWh US$ 0,07
Igualmente, serão mantidos os parâmetros de mercado utilizados. Na análise das
versões Onix-BEV manteve-se o valor do kWh de eletricidade já existente no programa,
dada a estabilidade deste preço, que ainda possui representatividade no mercado
americano.
Para a gasolina o padrão no programa era de US$ 4,00 por galão (US$ 1,06/L),
valor já não mais representativo, dada a dinamicidade deste preço. Por este motivo,
através da média de levantamentos de preço realizados de agosto a dezembro de 2017 nos
Estados Unidos [31], selecionou-se um valor de US$ 2,80 por galão (US$ 0,74/L), a ser
analisado.
51
Como descrito no capítulo 3, a ferramenta Powertrain Comparison, além de
especificar os veículos e descrever sua performance e seus custos, gera um resumo dos
resultados na forma de gráfico de barras, representando as diferenças nos custos e no
consumo de combustível entre as quatro versões do mesmo veículo.
Através das diferentes cores representam-se os custos desde o preço de fábrica,
dividido entre os diversos componentes, até os custos totais, representados em valor
presente. Ao lado das barras de custos há também uma representação de ícones da
magnitude do consumo médio anual de gasolina para cada veículo.
Com esta estruturação torna-se possível analisar simultaneamente os custos dos
diferentes componentes, a diferença entre os gastos com gasolina e eletricidade e a
alteração no consumo médio anual de gasolina entre os diferentes sistemas de propulsão.
Da maneira que os sistemas de propulsão são dispostos sequencialmente em
convencional, híbrido, híbrido plug-in e elétrico à bateria, representa-se gradativamente
o processo de eletrificação do veículo.
A figura 16 apresenta o resultado após aplicação do algoritmo Powertrain
Comparison para o Chevrolet Onix, com as especificações selecionadas na tabela 21.
Figura 16 - Resultados da Ferramenta Powertrain Comparison para as Versões
Convencional, HEV, PHEV e BEV do Chevrolet Onix
Os dados referentes a figura são dispostos na tabela 23, a seguir:
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
$0
$10.000
$20.000
$30.000
$40.000
$50.000
$60.000
Conv. HEV PHEV BEV
Co
nsu
mo
de
Gas
olin
a (L
/an
o)
Cu
sto
s (V
alo
r P
rese
nte
)
Eletricidade
Gasolina
Troca de Bateria
Imposto de Compra
Bateria
Plugue
Motor Elétrico
Motor de Combustão
Carroceria (+ Tanque)
Gasolina (Consumo)
52
Tabela 23 - Versões do Chevrolet Onix: Convencional, HEV, PHEV e BEV
Conv. HEV PHEV BEV
Carroceria (+ Tanque) $17.067 $17.067 $17.067 $17.014
Motor de Combustão $2.047 $1.667 $1.667 $0
Motor Elétrico $0 $1.614 $1.614 $2.537
Plugue $0 $0 $750 $750
Bateria $0 $2.484 $8.586 $12.396
Imposto de Compra $1.491 $1.781 $2.315 $2.550
Troca de Bateria $0 $0 $0 $10.172
Gasolina $11.093 $9.048 $4.460 0
Eletricidade $0 $0 $2.426 $5.225
Consumo de Gasolina (L/ano) 1299 1059 522 $0
Da figura 16 evidencia-se em primeira ordem o crescimento acentuado dos custos
ao percorrer do veículo convencional em direção às versões carregáveis (PHEV e BEV).
Este comportamento se justifica principalmente pelo preço da bateria nestes modelos,
alcançando $8.586 e $12.396 para as versões PHEV e BEV, respectivamente.
Com o veículo híbrido (HEV), por outro lado, observa-se apenas uma pequena
diferença em relação ao Onix original. Neste veículo, o preço de fábrica continua sendo
maior pela necessidade de uma bateria capaz de maior armazenamento, mas mesmo que
esta composição ainda seja mais custosa que o sistema de propulsão convencional, a
redução no consumo de gasolina implica na pequena diferença observada nos custos totais
na vida útil.
Em adição, na figura 16 também se torna evidente o crescimento da proporção dos
custos com a bateria na progressão do veículo convencional até o completamente elétrico.
Para a versão HEV, a bateria é responsável por 7% do valor presente dos custos,
alcançando 22% para o Onix-PHEV e, finalmente, 45% para o Onix-BEV (25% na
compra e 20% na troca).
No consumo de gasolina, entretanto, a redução é expressiva entre as diferentes
versões. Destaca-se, novamente, o custo-benefício da troca de combustível, onde a
composição de custos com gasolina e eletricidade reduz gradativamente no processo de
eletrificação do Onix original.
A figura 17, a seguir, representa novamente os resultados da ferramenta
Powertrain Comparison, comparando desta vez apenas os custos com gasolina e
eletricidade.
53
Figura 17 - Custos com Gasolina e Eletricidade para as Versões Convencional, HEV,
PHEV e BEV do Chevrolet Onix
Com o presente estudo, portanto, foram confirmadas as vantagens no consumo e
na redução de custos com combustível através eletrificação do sistema de propulsão
original. Por outro lado, a figura 16 confirma o grande impacto da bateria na composição
dos custos dos veículos carregáveis (PHEV e BEV), validando a perspectiva deste
componente ser uma das principais limitações na competitividade contra veículos
convencionais [3].
Deve-se ressaltar novamente que foi estabelecida uma vida útil de 15 anos para
veículo e que os custos com troca de bateria não necessariamente serão absorvidos pelo
consumidor.
Em adição, existem outros fatores não avaliados que promoveriam um ainda maior
benefício na composição dos custos totais de veículos elétricos. A manutenção dos
componentes, por exemplo, possui grande potencial de economia, uma vez que o motor
elétrico exige menos cuidado do que a composição formada pelo motor de combustão,
sistema de alimentação, tanque e caixa de marchas. Os freios também são menos
comprometidos, já que grande parte das frenagens é feita através do sistema regenerativo.
Por fim, já existe incentivos fiscais para veículos elétricos em diversos países, reduzindo
ainda mais os custos para mantê-los.
Dessa forma, torna-se possível atestar o potencial destas tecnologias, justificando
sua penetração crescente no mercado. Seus benefícios tecnológicos e a redução de
emissões locais criam uma perspectiva promissora para o futuro do setor automotivo.
$0
$2.000
$4.000
$6.000
$8.000
$10.000
$12.000
Conv. HEV PHEV BEV
Cu
sto
s (V
alo
r P
rese
nte
)
Gasolina Eletricidade
54
Capítulo 6
Conclusões
Este trabalho se iniciou com a apresentação da ferramenta computacional
FASTSim, capaz de construir simulações veiculares para diferentes tipos de sistemas de
propulsão. Foram descritos a proposta dos desenvolvedores, o procedimento de
introdução de dados, as aplicações e as modelagens envolvidas na construção de
simulações.
Em continuidade, foram simulados no FASTSim dois dos veículos elétricos à
bateria mais relevantes no mercado mundial: Tesla Model S e Nissan Leaf. Através de
dados oficiais, parte deles disponíveis pela Agência de Proteção Ambiental dos Estados
Unidos (EPA), os resultados gerados pela simulação puderam ser validados com baixa
discrepância, comprovando a eficácia da ferramenta.
Dada a quase total predominância de veículos convencionais na frota brasileira,
foi proposto um estudo de caso com o veículo mais vendido no país nos últimos
levantamentos – o Chevrolet Onix. Através da aplicação Powertrain Comparison do
FASTSim puderam ser geradas versões alternativas deste veículo, testando sistemas de
propulsão alternativos ao tradicional sistema de combustão interna.
Inicialmente, foram propostas versões elétricas à bateria (BEV) do Onix. O
procedimento realizado testou uma série de dimensionamentos dos componentes
veiculares para atender diferentes objetivos de autonomia e longevidade da bateria. Para
tal, foram propostas 30 versões do Onix-BEV, avaliando-se 10 valores de autonomia (50,
60, ..., 140 km) e 3 cenários de trocas de bateria nos 15 anos de vida útil estudados (0, 1
e 2 trocas).
Através da análise dos componentes simulados, comprovou-se inicialmente a
premissa mais trivial, relacionada ao crescimento da capacidade energética da bateria para
atender as maiores autonomias. Em seguida, observou-se o crescimento da capacidade
energética à medida em que se exigia maior longevidade da bateria, ou seja, menos trocas
na vida útil. A este comportamento foi atribuída o efeito da profundidade de descarga
55
(relação entre a energia do utilizada e a máxima energia armazenável) no desgaste deste
componente. Assim, para que o desgaste fosse menor, os cenários com maior durabilidade
da bateria exigiram a referida maior capacidade energética.
Por fim, a análise dos componentes evidenciou ainda o efeito do dimensionamento
da bateria na entrega de potência do veículo. Para que as versões BEV mantivessem a
performance do Onix original, demandou-se maior potência à medida que a bateria se
tornava capaz de armazenar mais energia e, portanto, mais pesada.
A análise dos Onix-BEV simulados seguiu, então, para o âmbito de custos. Para
tal foram estudados dois fatores – o preço de fábrica e o valor presente líquido (VPL) dos
custos totais ao final dos 15 anos de vida útil propostos.
Deste procedimento observou-se um comportamento inverso entre tais fatores.
Nos casos de maior durabilidade da bateria, o preço de fábrica alcançou altos patamares,
dados a exigência de maior capacidade energética e o alto preço por kWh armazenável.
Entretanto, a ausência de trocas foi capaz de trazer os custos finais para valores mais
baixos, comparando-se os Onix-BEV de mesma autonomia.
Apesar disso, ressaltou-se que o custo de troca de bateria não necessariamente
seria absorvido por um único consumidor, dado que não se espera que o veículo
permaneça com o mesmo proprietário ao longo dos 15 anos de vida útil propostos e pela
existência de garantias deste componente pelos fabricantes, baseadas na quilometragem
e no tempo de uso.
Dado o alto custo inicial dos Onix-BEV sem trocas de bateria para a mesma
performance dos demais, destacou-se, assim, a menor atratividade deste cenário. Os
demais cenários, por sua vez, foram condizentes em capacidade energética com modelos
elétricos de performance semelhante em mercado.
Por fim, foi proposta uma nova aplicação da ferramenta Powertrain Comparison
do FASTSim, simulando desta vez três versões alternativas – HEV, PHEV e BEV – do
Chevrolet Onix. Para a o Onix-BEV, selecionou-se a versão com 100 km de autonomia e
1 troca de bateria nos 15 anos de vida útil, simulada previamente. Para as demais versões
mantiveram-se os parâmetros padrões no programa, semelhantes a veículos híbridos e
híbridos plug-in existentes.
56
Através dos resultados quantificou-se uma redução considerável no consumo de
gasolina em cada passo no caminho até a eletrificação completa do Onix. Na versão
convencional foi simulado um consumo de 1299 L/ano, passando para 1059 L/ano com a
versão HEV, 522 L/ano com a versão PHEV e, finalmente, para a ausência de consumo
de gasolina com o Onix-BEV. Destaca-se assim o potencial na redução da poluição local,
característica dos combustíveis convencionais, com as versões elétricas e híbridas.
Este efeito se repercutiu também de maneira positiva nos custos do veículo, onde
o valor presente simulado de US$ 11.093 dos custos com gasolina do Onix original passou
a US$ 5.225 com eletricidade no Onix-BEV.
Ampliando a análise, foi destacada ainda a parcela ocupada pela bateria na
composição dos custos totais do veículo desde o preço de fábrica até o final de sua vida
útil. Esta parcela representou 7% para o Onix-HEV, 22% para o Onix-PHEV e 45% para
o Onix-BEV, sendo para este 25% do custo inicial e 20% com a troca.
Novamente, destacou-se a relevância do preço do kWh da energia armazenável na
bateria na competitividade destes sistemas de propulsão. Para atender às demandas do
consumidor, a necessidade de armazenamento os torna caros. Com este estudo observou-
se como, de fato, o preço de fábrica e os custos finais continuam menores para o Onix
convencional.
Entretanto, ao longo do texto foi mencionada a redução contínua do preço por
kWh das baterias nos últimos anos, dado o constante investimento de fabricantes no
desenvolvimento destes veículos. Esta perspectiva se reflete na crescente penetração
destes modelos no mercado internacional, existindo países com uma parcela já
considerável da frota ocupada por veículos com sistemas de propulsão elétricos.
Para o Brasil o caminho ainda parece longo, com uma participação muito limitada
destes veículos na frota, seja por motivos de disponibilidade, preço e falta de incentivo.
Dentre as principais barreiras presentes no cenário nacional, em comparação com o
padrão americano avaliado neste trabalho, destacam-se principalmente a maior carga de
impostos e uma maior instabilidade nos preços. Ainda assim, a exemplo de outros países,
é possível ter uma visão otimista da disseminação destes automóveis, principalmente se
o incentivo for crescente.
57
Finalmente, a partir deste trabalho torna-se possível indicar possíveis estudos
futuros que ampliem as análises desenvolvidas. Como destacado ao longo do texto, a
ferramenta computacional utilizada está em desenvolvimento e poderá aprimorar cada
vez mais suas análises e ampliar o número de sistemas de propulsão analisáveis. Desta
forma, poderão ser introduzidos outras arquiteturas veiculares na análise comparativa, em
especial os veículos à célula de combustível, tecnologia que tem se mostrado promissora,
principalmente na questão ambiental. Adicionalmente, como este trabalho focou na
utilização da aplicação Powertrain Comparison, um estudo futuro poderia ter seu foco na
aplicação Parametric Study do FASTSim, também descrita e com grande potencial de
construção de análises.
58
Referências Bibliográficas
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economy standards”. Disponível em: <https://www.automotiveworld.com/news-
releases/2017-global-update-light-duty-vehicle-greenhouse-gas-fuel-economy-
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[3] EGBUE, O., LONG, S. “Barriers to widespread adoption of electric vehicles: An
analysis of consumer attitudes and perceptions”, Energy Policy, 5 de Junho de 2012.
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vehicle sales and profitability”, Advanced Industries, Janeiro de 2017.
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conceitos básicos e potencialidades”, Cadernos CPqD Tecnologia, jul./dez. 2012.
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future”, Materials Today, 5 de Junho de 2015.
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Outubro de 2012.
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Swedish conditions”, Applied Energy, 20 de Janeiro de 2016.
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Estimate Vehicle Efficiency, Cost and Performance”, SAE Technical Paper 2015-01-
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Vehicle to Grid (V2G) Forum, Seattle, Washington, 6 de Junho de 2005.
[13] CleanTechnica, “Tesla Model S & Nissan LEAF Clocked As World’s Best-Selling
Electric Cars In 2016”. Disponível em: <https://cleantechnica.com/2017/02/04/tesla-
model-s-clocked-as-worlds-best-selling-electric-car-in-2016/> Acesso em 24 de Junho
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[14] Nissan, “Nissan Leaf Specifications”. Disponível em:
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59
[15] Car and Driver, “Drag Queens: Aerodynamics Compared”. Disponível em:
<http://www.caranddriver.com/features/drag-queens-aerodynamics-compared-
comparison-test-drag-queens-performance-data-and-complete-specs-page-7> Acesso em
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[16] Teslarati, “Tesla Model S Weight Distribution”. Disponível em:
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[17] Motor Trend, “2012 Tesla Model S First Drive”. Disponível em:
<http://www.motortrend.com/news/2012-tesla-model-s-first-drive/> Acesso em 27 de
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[18] Idaho National Laboratory. “2014 Tesla Model S 85 kWh: Advanced Vehicle Testing –
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[20] U.S. Environmental Protection Agency, “Fuel Economy - 2017 Nissan Leaf”. Disponível
em: <https://www.fueleconomy.gov/feg/Find.do?action=sbs&id=3842> Acesso em 27
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[21] Car and Driver, “Nissan Leaf”. Disponível em:
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[22] U.S. Environmental Protection Agency, “Fuel Economy - 2014 Tesla Model S 85 kWh”.
Disponível em: <https://www.fueleconomy.gov/feg/Find.do?action=sbs&id=34775>
Acesso em 27 de Julho de 2017.
[23] Folha de S. Paulo, “Controle da poluição estimulou avanço de carros elétricos”.
Disponível em: <http://www1.folha.uol.com.br/mercado/2017/07/1899504-controle-da-
poluicao-estimulou-avanco-de-carros-eletricos.shtml> Acesso em 9 de Julho de 2017.
[24] Fenabrave, “Índices e Números”. Disponível em:
<http://www3.fenabrave.org.br:8082/plus/modulos/listas/index.php?tac=indices-e-
numeros&idtipo=1&layout=indices-e-numeros> Acesso em 9 de Julho de 2017.
[25] Chevrolet, “Onix 2018”. Disponível em:
<http://www.chevrolet.com.br/carros/onix/ficha-tecnica.html> Acesso em 3 de Julho de
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[26] AUTOentusiastas, “Chevrolet Onix LTZ Automático, No Uso”. Disponível em:
<http://www.autoentusiastas.com.br/2017/02/chevrolet-onix-ltz-hb-automatico-no-uso/>
Acesso em 3 de Julho de 2017.
[27] U.S Energy Information Administration (EIA), “Energy Conversion Calculators”.
Disponível em:
<https://www.eia.gov/energyexplained/index.cfm/index.cfm?page=about_energy_conver
sion_calculator> Acesso em 3 de Julho de 2017.
60
[28] CleanTechnica, “Battery Lifetime: How Long Can Electric Vehicle Batteries Last? ”.
Disponível em: <https://cleantechnica.com/2016/05/31/battery-lifetime-long-can-
electric-vehicle-batteries-last/> Acesso em 9 de Setembro de 2017.
[29] Electrek, “Tesla confirms base Model 3 will have less than 60 kWh battery pack option,
cost is below $190/kWh and falling”. Disponível em:
<https://electrek.co/2016/04/26/tesla-model-3-battery-pack-cost-kwh/> Acesso em 17 de
Dezembro de 2017.
[30] Carros - iG, “Impostos: Saiba quanto custariam os carros no Brasil sem a alta carga
tributária”. Disponível em: <http://carros.ig.com.br/2017-03-02/carro-impostos.html>
Acesso em 9 de Setembro de 2017.
[31] GlobalPetrolPrices.com, “USA Gasoline prices, liter”. Disponível em:
<http://www.globalpetrolprices.com/USA/gasoline_prices/> Acesso em 7 de Dezembro
de 2017.
61
Apêndice A Avaliação do Desgaste da Bateria
Durante a simulação de um veículo, o modelo matemático descrito no capítulo 3
(equação 10) é utilizado para avaliar o desgaste em duas dimensões: ciclos de recarga e
ciclos de aceleração e frenagem regenerativa.
A.1 - Ciclos de Recarga:
Ao longo da vida útil de um veículo recarregável, sua bateria passará por diversos
ciclos de recarga, com diferentes profundidades de descarga. Este fator está relacionado
diretamente com a energia que é introduzida em cada evento de recarga.
Supondo que um veículo percorra uma determinada distância e em seguida seja
carregado até preencher tudo que foi consumido, a magnitude da energia alimentada é
dada por:
𝐸𝑟𝑒𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 = 𝐷 ∗ 𝐶𝑒𝑙 ∗ 𝜂𝑐𝑎𝑟𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜𝑟
Onde:
▪ 𝐸𝑟𝑒𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎 − Energia admitida na recarga
▪ 𝐷 − Distância percorrida
▪ 𝐶𝑒𝑙 − Consumo elétrico do veículo (energia/distância)
▪ 𝜂𝑐𝑎𝑟𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜𝑟 − Eficiência do carregador
Dessa forma, é possível quantificar a energia e, portanto, a profundidade de
descarga, envolvida em cada evento de recarga.
Em continuidade, é necessário introduzir um modelo para estabelecer como se
distribuem estes ciclos de recarga ao longo da vida útil do veículo. Isto é, é preciso definir
quais são as distâncias viajadas entre cada evento de recarga.
Para este fim, o FASTSim se baseia em um modelo estatístico. São utilizados os
dados de uma pesquisa nacional realizada nos Estados Unidos em 2001 (NHTS), que
avaliou as distâncias viajadas diariamente por cidadãos americanos [11].
62
Figura 18 - Frequência de Distâncias Viajadas Diariamente (Retirado e Traduzido do
FASTSim)
Partindo da autonomia do veículo, são gerados valores discretos de distâncias
entre recarga. A energia envolvida em cada distância entre recarga é avaliada, e o desgaste
equivalente é calculado através do modelo introduzido no capítulo 3.
Dessa forma, são estabelecidos valores característicos de distância entre recarga
(com seu desgaste específico) e a frequência em que ocorrem é baseada no modelo
estatístico citado.
A tabela 24, a seguir, ilustra a avaliação do desgaste em ciclos de recarga para o
Nissan Leaf 2012. A primeira coluna representa os valores de distância entre recarga
gerados baseados na autonomia do veículo e a segunda representa sua frequência de
ocorrência com base no modelo estatístico descrito anteriormente. As colunas seguintes
indicam a energia introduzida e a respectiva profundidade de descarga. Por fim, as duas
últimas colunas representam respectivamente o desgaste percentual e o desgaste
percentual por unidade de distância percorrida.
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
0,045
0,05
0
12
24
36
48
60
72
84
96
10
8
12
0
13
2
14
4
15
6
16
8
18
0
192
20
4
21
6
22
8
240
25
2
26
4
27
6
288
30
0
Freq
uên
cia
Distância (milhas)
63
Tabela 24 - Avaliação do Desgaste em Ciclos de Descarga para o Nissan Leaf 2012
Distância
Entre Recarga
(mi) Frequência
(%) 𝑬𝒓𝒆𝒄𝒂𝒓𝒈𝒂
(kWh) DOD (%)
𝝎 (%)
𝝎/D (%/mi)
3,1 2% 0,9 4% 0,0013% 0,0004% 2,6 8% 1,9 8% 0,0035% 0,0006% 9,4 4% 2,8 12% 0,0064% 0,0007%
12,5 9% 3,7 15% 0,0098% 0,0008% 15,6 4% 4,6 19% 0,0135% 0,0009% 18,8 8% 5,6 23% 0,0177% 0,0009% 21,9 3% 6,5 27% 0,0221% 0,0010% 25,0 7% 7,4 31% 0,0269% 0,0011% 28,1 6% 8,4 35% 0,0319% 0,0011% 31,3 3% 9,3 39% 0,0372% 0,0012% 34,4 6% 10,2 43% 0,0428% 0,0012% 37,5 2% 11,1 46% 0,0486% 0,0013% 40,6 4% 12,1 50% 0,0546% 0,0013% 43,8 2% 13 54% 0,0609% 0,0014% 46,9 3% 13,9 58% 0,0673% 0,0014% 50,0 3% 14,9 62% 0,0740% 0,0015% 53,2 2% 15,8 66% 0,0808% 0,0015% 56,3 2% 16,7 70% 0,0879% 0,0016% 59,4 1% 17,6 74% 0,0951% 0,0016% 62,5 2% 18,6 77% 0,1025% 0,0016% 65,7 1% 19,5 81% 0,1101% 0,0017% 68,8 2% 20,4 85% 0,1178% 0,0017% 71,9 16% 21,4 89% 0,1257% 0,0017%
A.2 - Ciclos de aceleração/frenagem regenerativa:
Ao longo dos percursos desenvolvidos são distribuídos diversos eventos de
aceleração e frenagem. Nas situações em que ocorre frenagem regenerativa uma
determinada quantidade de energia retorna à bateria. Esta parcela deve ser quantificada
através da equação de vida da bateria, possibilitando a avaliação do desgaste envolvido
nesta.
Para realizar este cálculo, o FASTSim utiliza seus principais ciclos de simulação,
o ciclo urbano (UDDS) e o ciclo de estrada (HWFET). Ambos os ciclos são avaliados
individualmente, contabilizando toda a energia recuperada como profundidade de
descarga.
64
A seguir está representada uma parte do ciclo urbano para o Leaf 2012, onde
ocorre um evento de frenagem regenerativa. Na primeira parte, tabela 25, estão indicados
os instantes selecionados do ciclo, assim como a velocidade do veículo e a energia da
bateria. Em seguida, na tabela 26 estão dispostos os cálculos de desgaste baseados na
energia recuperada.
Tabela 25 - Ilustração do ciclo UDDS para o Nissan Leaf 2012 de 115s até 123s
Instante (s) Vel. (MPH) Energia Atual (kWh)
115 31,7 22,398
116 28,6 22,404
117 25,3 22,411
118 22 22,416
119 18,7 22,421
120 15,4 22,425
121 12,1 22,428
122 8,8 22,430
123 5,5 22,430
Tabela 26 - Desgaste no ciclo UDDS para o Nissan Leaf 2012 de 115s até 123s
Energia Recuperada
Acumulada (kWh) Prof. Descarga (%) Desgaste (%)
0,0328 0,137% 0,0000097%
Como as tabelas ilustram, toda a energia recuperada neste evento de regeneração
foi somada, convertida em profundidade de descarga e introduzida nas equações
anteriores para cálculo do desgaste.
Ao final do ciclo, todo o desgaste acumulado é somado e dividido pela distância
do percurso, obtendo-se um valor de desgaste por distância percorrida.
Para contabilizar o efeito dos dois ciclos (urbano e estrada), este modelo considera
55% das viagens urbanas e 45% em estrada, somando-as através destas proporções.
Foram obtidos, portanto:
▪ Desgastes característicos de recargas e a frequência que ocorrem
▪ Desgaste médio de eventos de frenagem regenerativa
Para quantificar a vida útil da bateria, deve-se estabelecer um valor médio total.
Através das frequências específicas de ocorrência dos desgastes de recarga obtêm-se um
valor médio de desgaste de recarga por distância percorrida. A este resultado, acrescenta-
65
se o desgaste médio de frenagem regenerativa calculado baseado nos ciclos urbano e de
estrada, como descrito.
Deste modo, obtém-se um valor geral de desgaste percentual por distância
percorrida. Conhecendo-se este percentual, têm-se a distância total que deve ser
percorrida para o desgaste chegar em 100% e a bateria precisar ser trocada.
Aplicado ao Nissan Leaf 2012, o resultado deste modelo calculou um desgaste de
9,74927 ∗ 10−4 % por milha percorrida. Assim, para este desgaste chegar em 100%,
deverão se percorridas:
100 %
9,74927 ∗ 10−4 %= 102.571,8 mi
Portanto, a vida da bateria simulada para o Nissan Leaf 2012 é avaliada em 102.572
milhas (165.074 km).
66
Apêndice B Cálculo da Potência de Frenagem Regenerativa
O diagrama abaixo descreve como é calculada a potência de regeneração
desenvolvida nos ciclos de direção, destacando as restrições e os cálculos realizados.
Potência de
Frenagem
Regenerativa
Potência
nas Rodas
Captura de Regeneração
Velocidade
Máxima
Potência de
Regeneração
Limitada por
Máxima
Potência do
Motor Elétrico
Limitada por
Potência de
Carga Máxima
da Bateria
Limitada por
Máxima
Potência da
Bateria
Máximo Estado
de Carga Estado de Carga
Eficiência round-
trip da bateria
Máxima Energia
da Bateria Intervalo
de Tempo
Equação A
Equação C
Equação B
Entradas
Ciclo
67
Equação A:
𝑃𝑜𝑡𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛 = (𝑃𝑜𝑟𝑐𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛) ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑟𝑜𝑑𝑎𝑠
Onde:
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛– Potência de frenagem regenerativa
▪ 𝑃𝑜𝑟𝑐𝑅𝑒𝑔𝑒𝑛 – Porcentagem máxima de potência recuperável
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑟𝑜𝑑𝑎𝑠 – Potência nas rodas
Equação B:
𝑃𝑜𝑡𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛,𝑚á𝑥 = 𝐴𝑥4 + 𝐵𝑥3 + 𝐶𝑥2 + 𝐷𝑥 + 𝐸
𝑥 = 𝑀í𝑛𝑖𝑚𝑜 (𝑃𝑜𝑡𝑏𝑎𝑡𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎,𝑚á𝑥; 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐸,𝑚á𝑥 )
Onde:
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑟𝑒𝑔𝑒𝑛,𝑚á𝑥 – Máxima potência de regeneração
▪ 𝑥 – Variável auxiliar de regeneração
▪ 𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷 𝑒 𝐸 – Coeficientes polinomiais ajustados automaticamente na
simulação a partir dos dados do motor elétrico
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑏𝑎𝑡𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎,𝑚á𝑥– Potência de carga máxima da bateria
▪ 𝑃𝑜𝑡𝑀𝐸,𝑚á𝑥 – Potência máxima do motor elétrico
Equação C:
𝑃𝑜𝑡𝑏𝑎𝑡𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎,𝑚á𝑥 =(𝑆𝑂𝐶𝑚á𝑥 − SOC) ∗ (𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 )
√𝜂𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑𝑡𝑟𝑖𝑝 ∗ t
Onde:
▪ 𝑆𝑂𝐶 – Estado de carga (State of Charge)
▪ 𝑆𝑂𝐶𝑚á𝑥 – Estado de carga máximo
▪ 𝐸𝑏𝑎𝑡,𝑚á𝑥 – Energia máxima armazenável na bateria
▪ 𝜂𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑𝑡𝑟𝑖𝑝– Eficiência round-trip da bateria
▪ 𝑡 – Passo de tempo na simulação
68
Apêndice C Compilação de Resultados de Versões Onix-BEV
A tabela a seguir une ambos os resultados econômicos e de dimensionamento
dos componentes para as versões BEV simuladas para o Chevrolet Onix através da
ferramenta Powertrain Comparison, no capítulo 5.
Tabela 27 - Resultados de Versões Onix-BEV Simuladas
Versão Onix-BEV Custos (US$) Motor
Elétrico Bateria
Autonomia
(km)
Trocas
de
Bateria
Bateria Motor
Elétrico Plugue
Preço de
Fábrica Eletricidade
Troca
de
Bateria
Total
(VPL)
Potência
(kW)
Potência
(kW)
Energia
(kWh)
Vida
(km)
50
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