6.2 Modernização do projeto de ônibus a célula a combustível
6.2.4 Avaliação de performance com potências mínimas que atendam aos requisitos
O item 6.2.3. mostra que houve ganhos ao alterarmos os parâmetros da célula a combustível e da bateria e que o ônibus cumpria ainda os requisitos da APTA. O presente item tem por objetivo manter a utilização dos componentes apresentados nos itens 6.2.1. e 6.2.2., partindo das mesmas potências específicas, mas buscando reduzir a potência nominal da bateria e da célula a combustível, de modo a manter ainda as exigências quanto aos testes de aceleração, capacidade de subida de rampa e velocidade máxima. Ou seja, a partir da redução da potência da célula a combustível e da bateria, simulações foram realizadas visando alcançar os valores mínimos que cumpram os requisitos descritos no item 6.1.1.
A metodologia consistiu na redução gradual das potências dos componentes a partir dos valores da proposta do item 6.2.3, avaliando-se a performance nos testes. As simulações foram realizadas no mesmo ciclo CYC_UKBUS_MAS_VAR1 e considerando 15 ciclos, de modo a reduzir o impacto do SOC inicial, como apresentado no item 5.5.
A Tabela 6-8 apresenta a comparação entre as configurações original e a que cumpre os requisitos mínimos.
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Tabela 6-8: Comparativo dos parâmetros da configuração original e da nova proposta com potências mínimas que atendam aos requisitos.
Configuração Ônibus original Nova proposta Variação
Potência da célula a combustível (kW)
150 120 -20 %
Potência específica da célula a combustível (kW/kg)
0,21 0,28 +33 %
Peso da célula a combustível (kg)
700 428,6 -38 %
Potência da bateria (kW) 105 90 -14,3 %
Potência específica da bateria (kW/kg)
0,15 0,21 +40 %
Peso da bateria (kg) 681 435,3 -36,1 %
Peso do ônibus sem carga (kg)
14100 13583 -3,7 %
Peso do ônibus com carga - usado nos testes e simulações
(kg)
16900 16383 -3,1 %
A Figura 6-12 apresenta a tela de saída para a simulação com as mínimas potências que cumpram os requisitos do item 6.1.1.
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Figura 6-12. Simulação para 15 ciclos e potências mínimas que cumpram os requisitos da APTA.
Pode-se perceber que a economia de combustível foi de 4,8 MPGE, frente a 4,3 MPGE do ônibus original e a 4,6 MPGE da proposta do item 6.3.3. Isso significa uma redução de 11,6 % no consumo de combustível em relação ao ônibus original e de 4,3 % em relação ao modelo do item 6.3.3.
Os resultados para os testes de aceleração, capacidade de subida de rampa e velocidade máxima do ônibus alterado, com potências mínimas que cumpram as exigências da APTA, são apresentados na Figura 6-13.
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Figura 6-13. Resultados para os testes de aceleração e capacidade de subida de rampa.
A Tabela 6-9 sumariza os resultados, comparando-os com o ônibus original.
Tabela 6-9: Resultados de performance das simulações do ônibus da EMTU com componentes alterados para parâmetros atuais, e potências mínimas que cumpram as exigências da APTA.
Simulação Ônibus original Nova proposta Variação
Economia de Combustível - (MPGE) 4,3 4,8 +11,6 % Velocidade máxima (mph) 62,8 57,7 -8,1 % Capacidade de subida de rampa 2,6 % 2,5 % -3,8 % Aceleração de 0-10 mph (s) 3,5 3,6 +2,8 % Aceleração de 0-20 mph (s) 7,3 7,9 +8,2 % % Aceleração de 0-30 mph (s) 13,7 15,7 +14,6 % Aceleração de 0-40 mph (s) 24,1 29 +20,3 % Aceleração de 0-50 mph (s) 40,6 51,7 +27,3 %
Pode-se observar expressivo ganho na economia de combustível e perdas de desempenho em todos os tempos de aceleração e também na velocidade máxima. As maiores quedas de performance foram nos testes de aceleração de 0-50 mph (27,3%) e 0-40 mph (20,3%), respectivamente.
Analisando os valores, todos cumprem os requisitos da APTA, descritos no item 6.1.1. O fator limitante na redução da potência da célula a combustível foi o teste de capacidade de subida de rampa. Já na bateria, o fator limitante foi o teste de aceleração de 0-40 mph, que alcançou 29 segundos frente aos 30 exigidos pela APTA, conforme a Tabela 6-1. O teste de velocidade máxima
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esteve sempre acima do exigido (55 mph, ou 88,5 km/h), tendo magnitude de 57,7 mph (92,9 km/h) na simulação em questão.
Conclui-se então que, ao substituirmos a célula a combustível e a bateria por modelos atuais, o valor mínimo desses componentes que satisfaz as exigências da APTA é de 120 kW e 90 kW, respectivamente. Além disso, a alteração da célula a combustível e da bateria para parâmetros atuais e a redução da potência desses elementos, buscando-se valores mínimos que cumpram as exigências da APTA, resultou em uma economia de combustível significativa de 11,6% em relação ao ônibus original. Isso foi possível devido ao aumento da potência específica dos componentes e consequente redução da massa do ônibus, com uma queda de 3,1% da massa do ônibus carregado.
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7 Análise do estado inicial de carga da bateria
O presente item tem por objetivo avaliar os impactos da carga inicial da bateria no ônibus estudado através de uma análise comparativa do consumo de combustível em diferentes distâncias percorridas em dois cenários: estado de carga inicial da bateria de 100% e estado de carga inicial da bateria de 0%. O restante dos parâmetros de entrada da simulação foi mantido constante, ou seja, foram mantidos os modelos de bateria e de célula a combustível do ônibus original.
Os ônibus Plug-in apresentam a vantagem de permitir a recarga da bateria a partir da conexão direta com a rede. Dessa forma, podemos partir do princípio que este tipo de ônibus se encontra com 100% de carga nas baterias quando inicialmente acionado.
Sendo assim, este item nos permite avaliar a diferença de performance entre o ônibus Plug-in, representado pela simulação com SOC de 100%, e o ônibus não Plug-in, representado pela simulação com SOC 0%. Apesar de os ônibus Plug-in permitirem partida com SOC 0%, a premissa adotada foi que este tipo de ônibus sempre partirá após a recarga completa da bateria (SOC 100%) após a conexão com a rede.
O ciclo utilizado foi o CYC_UKBUS_MAS_VAR1 que conforme visto no item 5.4 representa de forma adequada o trajeto de um ônibus urbano. O resultado é apresentado na Figura 7-1.
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Podemos observar que a diferença de economia de combustível (MPGE) entre o ônibus Plug-
In e o não Plug-In até aproximadamente 50 km percorridos é significativa, com diferença máxima
de 4.1 para 4.7 para 12 km percorridos. A partir dos 50 km os valores se estabilizam, convergindo para 4.6 MPGE aos 242 km.
Para curtas distâncias percorridas o ônibus Plug-In utiliza a carga inicial presente na bateria, acionando o sistema de células a combustível com menor frequência e assim consumindo menos combustível e otimizando a economia de combustível (MPGE). Conforme a distância percorrida aumenta, a bateria vai sendo descarregada e passa a entrar no ciclo de carregamento e descarregamento conforme as demandas do ônibus, exigindo mais do sistema de células a combustível, que é acionado com maior frequência. Nesse cenário o ganho energético trazido pela carga inicial da bateria se torna cada vez mais irrelevante em relação à energia gasta pela célula a combustível, aproximando os valores da economia de combustível (MPGE) para os ônibus Plug-
In e não Plug-In, como é observado na Figura 7-1.
Dessa forma, quanto maior a quilometragem percorrida mais irrelevante se torna o estado de carga inicial da bateria, uma vez que a partir de aproximadamente 250 km os consumos dos ônibus
Plug-in e não Plug-in se igualam na resolução do Advisor. A tendência de queda da diferença no
consumo e alinhamento dos consumos entre os veículos se aproxima conforme a distância percorrida aumenta.
A Tabela 7-1 mostram a diferença percentual entre os valores de economia de combustível (MPGE) dos ônibus Plug-In e não Plug-In. Observa-se que a queda na variação em pontos percentuais é mais acentuada para pequenas distâncias percorridas e tende a zero à medida que esta distância é aumentada, alcançando este valor nos 242 km percorridos. Isto ocorre devido à convergência dos valores de economia de combustível (MPGE), reforçando que o estado inicial da carga se dilui com a distância.
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Tabela 7-1: Variação percentual da economia de combustível (MPGE) pela distância.
Para uma melhor visualização dos resultados nas unidades internacionais, foi também plotado o consumo em litros por quilômetro percorrido. A Figura 7-2 exibe os resultados.
Figura 7-2. Comparação do consumo (L/km) do ônibus Plug-in vs não Plug-in.
Pode-se observar que para 12,1 km percorridos o consumo do ônibus Plug-in foi de 0,5 L/km enquanto o consumo do ônibus não Plug-in foi de 0,573 L/km.
Variação (%) Distância percorrida (km)
12.8 12.1 6.5 24.1 4.3 36.4 2.2 48.4 2.2 60.5 2.2 121.0 2.2 181.5 0.0 242.0
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Conclui-se então que o estado inicial da carga da bateria tem impacto relevante no consumo para pequenas distâncias percorridas até a próxima recarga da bateria.
Uma limitação do Advisor que pode ser observada é a resolução dos resultados de economia de combustível. Vemos que é possível alcançar apenas a primeira casa decimal em MPGE, o que para o caso estudado é crítico, já que o consumo do ônibus é elevado e seus valores em MPGE são reduzidos. O impacto disso pode ser visto nas Figuras 7-2 e 7-3, onde as curvas de aproximação têm baixa resolução. Sendo assim, podemos supor que, apesar de se mostrarem constantes na faixa de 50 km até cerca de 180 km, os consumos tanto do ônibus Plug-in quanto do não Plug-in se aproximam gradativamente. Isto seria percebido caso o Advisor apresentasse maior resolução na economia de combustível. Para carros de passeio esta limitação não se nota, visto que nesses casos o consumo equivalente é menor e o valor em MPGE é suficientemente maior que a resolução da ferramenta.
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8 Conclusões
O objetivo deste trabalho foi a avaliação do impacto de novas configurações veiculares e alteração de parâmetros na performance de um ônibus movido a hidrogênio. Foi utilizada a ferramenta computacional Advisor, software gratuito desenvolvido pela Laboratório Nacional de Energia Renovável dos Estados Unidos (National Renewable Energy Laboratory – NREL), capaz de simular veículos de diferentes tipos de sistemas de propulsão a partir de uma ampla gama de parâmetros de entrada.
O trabalho simulou o ônibus da EMTU-SP, que é um protótipo propelido a célula a combustível que circula na região metropolitana de São Paulo. Foram coletadas as especificações do veículo nas diferentes fontes de literatura e em contatos com a empresa. Tais especificações foram adequadas conforme as limitações do software e associadas às estratégias de controle elaboradas.
Inicialmente, modela-se o ônibus no software utilizando-se os dados coletados. Os resultados da simulação do modelo base no Advisor apresentaram desvios mínimos no consumo e nos testes de aceleração em relação ao ônibus real. Sendo assim, a simulação foi validada.
Posteriormente, foi proposto o estudo do impacto da variação do grau de hibridização na performance do ônibus. Este estudo iniciou-se pela determinação dos limites do grau de hibridização, conforme os requerimentos básicos da Associação Americana de Transportes Públicos (APTA). O resultado estabeleceu o intervalo recomendado do grau de hibridização como sendo de 28,6% a 43,0%.
Em seguida, foram realizadas simulações que modificaram o grau de hibridização do modelo base do ônibus da EMTU-SP, tendo em vista o intervalo estabelecido. Os resultados indicaram ganhos de performance com o aumento do grau de hibridização até o limite superior de 43%. Dentre esses ganhos estão a redução do consumo de combustível e de tempo de aceleração em relação à simulação base.
A segunda proposta de configuração veicular visou substituir o banco de baterias e o empilhamento de células a combustível por modelos atuais, permitindo expressiva redução na massa do ônibus. Tais modificações foram simuladas primeiramente mantendo-se as potências do ônibus original e posteriormente reduzindo-as até o mínimo capaz de cumprir as exigências de performance da APTA, descritas no item 6.1.1. No primeiro caso houve ganhos no consumo,
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aceleração e velocidade máxima e no segundo caso houve expressivo ganho no consumo, em detrimento de perda de performance na aceleração e velocidade máxima.
Em continuidade, a terceira proposta visou analisar os impactos do estado inicial de carga da bateria. Os resultados indicaram que o efeito do estado de carga inicial da bateria sobre o consumo de combustível é desprezível quando se analisam grandes distâncias percorridas, já que nesses casos a energia inicial da bateria é bem menor do que a gerado pelo sistema de células a combustível. Em contrapartida em distâncias menores que 50 km o estado de carga inicial da bateria apresenta vantagens para o consumo de combustível, uma vez que a bateria passa a atuar como fonte principal de energia do motor acionando o sistema de células a combustível com menos frequência.
Em relação à ferramenta computacional utilizada, o Advisor apresenta uma ampla gama de vantagens, como ser gratuito e permitir a simulação de uma gama de configurações veiculares, ciclos e condições. No entanto, especificamente nas simulações de veículos pesados, como os ônibus, a ferramenta mostrou uma grave limitação: apenas uma casa decimal é mostrada na interface de saída para os valores de consumo de combustível em gasolina equivalente. Uma vez que no caso deste trabalho o consumo é elevado devido à maior massa do ônibus, a resolução reduzida dificultou a percepção de ganhos no consumo de menor escala, como no estudo do estado inicial da carga. Este problema poderia ser resolvido caso maiores resoluções fossem exibidas na tela de saída.
Os resultados aqui obtidos neste trabalho indicam que há espaço para ganhos nos veículos a célula a combustível sem a necessidade de se alterar o sistema de células a combustível e o banco de baterias. Indicam também que a alteração desses componentes para modelos atuais traz ganhos expressivos de performance e redução de massa, o que evidencia a considerável evolução da tecnologia do hidrogênio nos últimos anos e a posiciona como opção válida para a substituição dos derivados de petróleo no setor de transportes.
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9 Sugestões para trabalhos futuros
Futuros trabalhos poderiam realizar uma análise de custo profunda em conjunto com a análise de desempenho, combinando custos dos componentes em cada caso estudado com os ganhos obtidos a fim de se alcançar uma solução ótima.
Outra alternativa é realizar análises alterando-se o ciclo, buscando o desempenho de um ônibus interurbano. Em conjunto, um estudo de autonomia também poderia ser adicionado.
Por fim, uma outra possibilidade é efetuar um estudo sobre o impacto da temperatura no desempenho do ônibus, visto que o mesmo foi projetado para circular na grande São Paulo, região de clima relativamente diferente ao do Rio de Janeiro. Uma customização do veículo, voltada para a temperatura média ambiente de onde o mesmo circulará, pode ser uma alternativa interessante.
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Referências
AFEWORK, B. et al. Energy Education. Energy Education, 2018. Disponivel em:
<https://energyeducation.ca/encyclopedia/Fuel_consumption_vs_fuel_economy>. Acesso em: Janeiro 2019.
AHLUWALIA, R. K.; WANG, X.; ROUSSEAU, A. Fuel economy of hybrid fuel-cell vehicles. Journal of Power Sources 152, pp. 233-244, 205. [S.l.].
AKASOL. Site da Akasol, 2019. Disponivel em: <https://www.akasol.com/en/battery-systems>.
APTA. Standard Bus Procurement Gudelines, A standardized request for proposal contract form for
the transit industry. American Public Transportation Association. [S.l.]. 2013.
BALLARD. Site da Ballard, 2019. Disponivel em: <https://www.ballard.com/fuel-cell-solutions/fuel-cell- power-products/fcmove>.
BAPTISTA, P. et al. Fuel Cell Hybrid Taxi Well-to-Wheel Life-Cycle Analysis. World Electric Vehicle
Journal, 2010.
BICALHO, R. Ambiente Energia. Segurança energética e mudança climática: a difícil convergência, 2011. Acesso em: 2019.
CHEVROLET. Chevrolet, 2019. Disponivel em: <http://www.chevrolet.com>. Acesso em: 2019.
CROPPER, M. Fuel Cell Market Survey: Buses. Fuel Cell Today. [S.l.]. 2003.
EG&G. Fuel Cell Handbook. [S.l.]: EG&G Technical Services, 2004.
EHSANI, M. et al. ModernElectric, HybridElectric, and Fuel Cell Vehicles Fundamentals, Theory,
and Design. [S.l.]: [s.n.], 2010.
ELECTRIVE. Electrive. Electrive, 2019. Disponivel em: <https://www.electrive.com/2019/06/11/solaris- presents-new-fuel-cell-bus-urbino-12-hydrogen/>. Acesso em: Setembro 2019.
EMTU. EMTU, 2019. Disponivel em: <http://www.emtu.sp.gov.br/emtu/empreendimentos/projetos-de- desenvolvimento-tecnologico/onibus-a-hidrogenio/porque-o-brasil.fss>. Acesso em: Setembro 2019.
EMTU-SP. Site da EMTU, 2019. Disponivel em: <http://www.emtu.sp.gov.br/emtu/institucional/quem- somos.fss>. Acesso em: Julho 2019.
EMTU-SP. Site da EMTU, 2019. Disponivel em:
<http://www.emtu.sp.gov.br/emtu/empreendimentos/projetos-de-desenvolvimento-tecnologico/onibus-a- hidrogenio/beneficios.fss>. Acesso em: Julho 2019.
81 EMTU-SP. Site da EMTU, 2019. Disponivel em:
<http://www.emtu.sp.gov.br/emtu/empreendimentos/projetos-de-desenvolvimento-tecnologico/onibus-a- hidrogenio/onibus-a-hidrogenio-apresentacoes.fss>. Acesso em: Julho 2019.
ENERGY, D. O. Department of Energy, 2019. Disponivel em: <https://www.energy.gov/science- innovation/vehicles>. Acesso em: 2019.
FEROLDI, D. et al. Energy Management Strategies for Fuel Cell-Hybrid Vehicles. Consell Superior d’Investigacions Científiques (CSIC)-Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). [S.l.].
FEROLDI, D.; SERRA, M.; RIERA, J. Design and Analysis of Fuel-Cell Hybrid Systems Oriented to Automotive Applications. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2009.
GRANOVSKII, M.; DINCER, I.; ROSEN, M. A. Economic and environmental comparison of conventional, hybrid, electric and hydrogen fuel cell vehicles. Journal of Power Sources, 2006.
GUERRA, T. et al. The Influences of Energy Storage and Energy Management Strategies on Fuel Consumption of a Fuel Cell Hybrid Vehicle Engine and Powertrain Control, Simulation and Modeling.
IFAC Proceedings Volumes.
HONDA. Honda, 2019. Disponivel em: <http://www.honda.com>. Acesso em: 2019.
IBGE. Sidra. Pesquisa de orçamentos familiares, 2008. Disponivel em: <https://sidra.ibge.gov.br/tabela/2645>. Acesso em: Setembro 2019.
LARMINE, J.; DICKS, A. Fuel Cell Systems Explained. [S.l.]: Chichester: John Wiley & Sons, 2003.
LOPES, F. D. C. Modelagem de Empilhamentos de Células a Combustível PEM por Redes Neurais. COPPE/UFRJ. [S.l.]. 2013.
MARKEL, T. et al. ADVISOR: A Systems Analysis Tool for Advanced Vehicle Modeling. [S.l.]: [s.n.], 2002.
MERCEDES. Mercedes Citaro FuelCell-hybrid, 2019. Disponivel em: <http://www.mercedes-benz.pt >.
MI, C.; MASRUR, M. A. Hybrid Electric Vehicles: Principles and Applications with Practical Perspectives. [S.l.]: [s.n.], 2017.
NETINFORM. Netinform, 2019. Disponivel em: <https://www.netinform.net/h2/h2mobility/default.aspx>. Acesso em: Agosto 2019.
OFFICE OF ENERGY EFFICIENCY AND RENEWABLE ENERGY, U. Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, USA. FUEL CELL TECHNOLOGIES OFFICE, 2019. Disponivel em:
<https://www.energy.gov/eere/fuelcells/fuel-cells>. Acesso em: Setembro 2019.
82
QADRDAN, M.; SHAYEGAN, J. Economic assessment of hydrogen fueling station, a case study for Iran.
Renewable Energy , 2008.
RIBAU, J. F. P. Análise de consumo elétrico e de hidrogênio em veículos Plug-in puramente elétricos e
híbridos elétricos com Pilha de combustível. Instituto Superior Técnico. [S.l.]. 2009.
TOYOTA. Toyota, 2019. Disponivel em: <http://www.toyota.com>. Acesso em: 2019.
TOYOTA. Toyota, 2019. Disponivel em: <http://www.toyota.com>. Acesso em: 2019.
WANG, C.; NEHRIR, M. H. Fuel Cells and Load Transients. IEEE Power and Energy Magazine, 2007.
ŽIVANOVIć, Z. PERSPECTIVES OF APPLICATION OF FUEL CELL ELECTRIC BUSES –