Tesi etd-06212026-112225 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
URN
etd-06212026-112225
Titolo
Ricarica ottimale di veicoli elettrici in una rete autostradale
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA ELETTRICA
Relatori
.
relatore Crisostomi, Emanuele
relatore Ceraolo, Massimo
relatore Ceraolo, Massimo
Parole chiave
- Ricarica
Data inizio appello
15/07/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
15/07/2096
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
La crescente diffusione della mobilità elettrica rende sempre più centrale il tema dell’integrazione dei veicoli elettrici nelle infrastrutture autostradali ad alta percorrenza. In questo contesto, la presente tesi sviluppa un modello di simulazione dedicato alla rete di ricarica lungo l’autostrada A1 Milano–Napoli, con l’obiettivo di analizzare il comportamento degli utenti elettrici, l’utilizzo delle stazioni HPC e le criticità operative legate alla crescita della penetrazione dei veicoli elettrici.
Il lavoro si concentra sulla realizzazione di un simulatore dinamico sviluppato in ambiente Python, basato su approccio Monte Carlo e su una rappresentazione semplificata ma realistica del traffico autostradale. Il modello considera variabili legate ai veicoli, ai consumi energetici, allo stato di carica delle batterie, alle strategie di ricarica e alla disponibilità infrastrutturale delle stazioni.
Particolare attenzione è dedicata alla modellazione delle stazioni HPC Free To X presenti lungo la tratta, includendo limiti di potenza, gestione multi-veicolo, code di attesa e differenti logiche di assegnazione dei connettori. Sono inoltre implementati differenti scenari decisionali per la scelta della ricarica, basati sia sullo stato di carica residuo sia sull’autonomia residua del veicolo.
Attraverso numerose simulazioni vengono analizzati indicatori chiave di prestazione, tra cui tempi medi di attesa, durata delle ricariche, numero di eventi di ricarica, livelli di congestione e profili di potenza delle stazioni nelle 24 ore. I risultati consentono di evidenziare l’influenza della distribuzione geografica delle infrastrutture, delle strategie di gestione delle colonnine e della percentuale di veicoli elettrici sul corretto funzionamento della rete di ricarica autostradale.
L’elaborato si conclude con un confronto tra i diversi scenari simulati e con alcune considerazioni sulle possibili evoluzioni future delle infrastrutture di ricarica ad alta potenza, nell’ottica della transizione energetica e degli obiettivi europei di elettrificazione dei trasporti.
Il lavoro si concentra sulla realizzazione di un simulatore dinamico sviluppato in ambiente Python, basato su approccio Monte Carlo e su una rappresentazione semplificata ma realistica del traffico autostradale. Il modello considera variabili legate ai veicoli, ai consumi energetici, allo stato di carica delle batterie, alle strategie di ricarica e alla disponibilità infrastrutturale delle stazioni.
Particolare attenzione è dedicata alla modellazione delle stazioni HPC Free To X presenti lungo la tratta, includendo limiti di potenza, gestione multi-veicolo, code di attesa e differenti logiche di assegnazione dei connettori. Sono inoltre implementati differenti scenari decisionali per la scelta della ricarica, basati sia sullo stato di carica residuo sia sull’autonomia residua del veicolo.
Attraverso numerose simulazioni vengono analizzati indicatori chiave di prestazione, tra cui tempi medi di attesa, durata delle ricariche, numero di eventi di ricarica, livelli di congestione e profili di potenza delle stazioni nelle 24 ore. I risultati consentono di evidenziare l’influenza della distribuzione geografica delle infrastrutture, delle strategie di gestione delle colonnine e della percentuale di veicoli elettrici sul corretto funzionamento della rete di ricarica autostradale.
L’elaborato si conclude con un confronto tra i diversi scenari simulati e con alcune considerazioni sulle possibili evoluzioni future delle infrastrutture di ricarica ad alta potenza, nell’ottica della transizione energetica e degli obiettivi europei di elettrificazione dei trasporti.
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La tesi non è consultabile. |
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