MODELO DE MACHINE LEARNING PARA PREDIÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA DE VEÍCULOS ELÉTRICOS EM ROTAS DE ENTREGA LAST-MILE

Este artigo investiga os fatores que afetam o consumo de energia de veículos elétricos e propõe modelos para estimar e prever esse consumo em rotas urbanas. Primeiramente, desenvolve-se um modelo baseado em observações de GPS para estimar o gasto energético, considerando dados de condução (velocidade, aceleração e frenagem), topografia (greide viário), peso transportado, eficiência dos componentes do veículo e uso de sistemas auxiliares. Em seguida, analisa-se a influência dos sistemas de frenagem regenerativa no consumo energético, propondo-se métodos de modelagem para a energia recuperada. Por fim, compara-se os modelos de machine learning (ML) propostos para prever o consumo energético em rotas. O modelo escolhido permite prever o consumo de energia na rota a partir de uma estimação ponto a ponto, oferecendo uma referência de consumo mais confiável e precisa do que o parâmetro macroscópico (kWh/km) comumente utilizado por operadores logísticos.