Discente: BRUNO FALCÃO ANDRADE

Título: MODELAGEM PREDITIVA DA ENERGIA REGENERATIVA EM TRENS METROFERROVIÁRIOS UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA: APLICAÇÃO NO DIMENSIONAMENTO DE SISTEMA BESS PARA O METRÔ DO RECIFE

Orientador: PROF. DR. MANOEL HENRIQUE DA NÓBREGA MARINHO 

Co-orientador: PROF. DR. TÚLIO SILVA COSTA

Examinador Externo: PROF. DR. HUGO VALADARES SIQUEIRA

Examinador Interno: PROF. DR. GEORGE OLIVEIRA DE ARAÚJO

Data: 09 DE JUNHO DE 2025

Horário: 15:00

Local: On-line

Resumo do projeto: 

Responsável por uma parcela significativa das emissões globais de dióxido de carbono (CO₂), o setor de transportes requer um conjunto integrado de ações técnicas, operacionais e políticas para se adequar às expectativas de emissões líquidas zero até 2030. Nesse contexto, a expansão e modernização da infraestrutura metroferroviária de tração elétrica representa um elemento central para acelerar o processo de descarbonização do transporte urbano de forma inclusiva, equitativa e socialmente responsável. A introdução de tecnologias que visem o aproveitamento da energia regenerativa da frenagem de trens elétricos representa uma ação importante para melhorar a eficiência operacional e energética desse modal de transportes. Diante das evoluções tecnológicas, do crescimento de mercado nos últimos anos e pela versatilidade de aplicações, os Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias (Battery Energy Storage Systems - BESS) se apresentam com grande potencial para desempenhar um papel estratégico importante no desenvolvimento sustentável da infraestrutura metroferroviária. Contudo, diante da intermitência da energia regenerada, otimizar o dimensionamento de sistemas BESS requer uma previsão precisa dos perfis de carga e regeneração. A utilização dos dados reais operacionais dos trens, aliadas à aplicação de técnicas de modelagem preditiva apresenta-se como uma abordagem promissora para aprimorar a acurácia das previsões. Essa combinação possibilita não apenas a otimização técnica e econômica do dimensionamento dos sistemas BESS, como também contribui para a eficiência global e o avanço sustentável do transporte ferroviário urbano.

Palavras-chave: Transporte Metroferroviário; Energia Regenerativa; Aprendizagem de Máquina; BESS.