REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/cl10202504301821
Hugo Magalhães Martins1
Matheus de Souza Carlos2
Vitor Nogueira Pinheiro3
Victor Inacio de Oliveira4
Ricardo Janes5
Alex Lopes de Oliveira6
Marcones Cleber Brito da Silva7
RESUMO
Os veículos elétricos têm ganhado crescente aceitação no mercado brasileiro. Além de contribuírem para um ambiente mais sustentável, desempenham papel fundamental na conscientização sobre o uso de fontes de energia renováveis. O avanço da infraestrutura de recarga no Brasil também tem sido essencial para atender à crescente frota de veículos elétricos. Este artigo tem como objetivo o desenvolvimento de um carregador inteligente de baterias, com recursos de monitoramento remoto e controle adaptativo da potência de carregamento, reduzindo a carga durante horários de pico e aumentando-a em períodos de menor demanda. O sistema utiliza dois microcontroladores ESP32: um dedicado ao monitoramento e comunicação com a IHM (Interface Homem-Máquina), e outro responsável pela análise da rede elétrica e controle da carga. Ambos são integrados à plataforma IoT Blynk. O controle é realizado por meio de uma combinação de lógica Fuzzy e controle PID. A implementação do protótipo demonstrou a viabilidade da proposta, com bom desempenho na estabilidade do sistema, controle da corrente e integração com a IoT. Os resultados indicam que o carregador contribui para um uso mais seguro e eficiente da energia elétrica, evitando sobrecargas.
Palavras-chave: Mobilidade Elétrica; Carregadores; Monitoramento remoto; PID; Fuzzy.
ABSTRACT
Electric vehicles have been gaining increasing acceptance in the Brazilian market. In addition to contributing to a more sustainable environment, they play a key role in raising awareness about the use of renewable energy sources. The advancement of charging infrastructure in Brazil has also been essential to support the growing electric vehicle fleet. This article aims to develop an intelligent battery charger with remote monitoring capabilities and adaptive charging power control, reducing the load during peak hours and increasing it during periods of lower demand. The system uses two ESP32 microcontrollers: one dedicated to monitoring and communicating with the HMI (Human-Machine Interface), and the other responsible for analyzing the electrical network and controlling the charging process. Both are integrated with the Blynk IoT platform. The control strategy combines fuzzy logic and PID control. The prototype implementation demonstrated the viability of the proposal, showing good performance in system stability, current regulation, and IoT integration. The results indicate that the charger contributes to a safer and more efficient use of electrical energy, helping to avoid overloads.
Keywords: Electric mobility; Chargers; Remote monitoring; PID; Fuzzy.
1. INTRODUÇÃO
A consolidação da Indústria 4.0 e o avanço das tecnologias como a Internet das Coisas (IoT) vêm transformando diversas áreas, incluindo o de mobilidade elétrica, permitindo a criação de um mundo mais inteligente e sustentável (DIAS, 2018; COLOMBO, 2017). Nesse contexto, sistemas de monitoramento de energia ganham relevância, pois permitem acompanhar e otimizar o consumo, contribuindo para a eficiência energética e a sustentabilidade.
O Brasil atualmente possui cerca de 376.155 veículos elétricos. No período de janeiro a novembro de 2024, os veículos elétricos representaram 72% das vendas de eletrificados, totalizando 155.724 unidades. Os veículos plug-in, por sua vez, registraram um crescimento de 100,6% no mesmo período de 2023 (77.648) (ABVE DATA, 2024). A Figura 1 ilustra a quantidade de vendas de 2012 a 2024 e a previsão para o ano de 2025 no Brasil, que tem como objetivo atingir ao menos 150 mil veículos vendidos e continuar crescendo progressivamente.
Figura 1 – Venda de Veículos Elétricos no Brasil – 2012 a novembro/2024.
Fonte: ABVE DATA (2024) – Adaptado.
Paralelamente, a expansão da infraestrutura de recarga tem permitido que os veículos elétricos (BEV e PHEV – Veículo Elétrico Híbrido Plug-in) ganhem força e aumentem sua participação no mercado brasileiro de veículos elétricos. O Brasil registrou um avanço significativo no número de eletropostos nos últimos anos (ABVE DATA, 2024), na Figura 2 é possível observar essa evolução:
Figura 2 – Evolução de eletropostos no Brasil – entre 2020 a 2024.
Fonte: ABVE DATA – Tupinambá Mobilidade (2024).
O número de estações representado na Figura 2 trata-se somente de carregadores em locais públicos (como carregador rápidos e ultrarrápidos), carregadores de uso particular em residências não são contabilizados. Inclusive alguns trabalhos estudaram como se dá o carregamento em ônibus elétricos, como pode ser visto em Damas et al (2024).
Nesse sentido, soluções de recarga inteligente têm sido desenvolvidas para equilibrar e distribuir cargas de acordo com a demanda, garantindo uso seguro e eficiente da infraestrutura elétrica (ZAPTEC, 2022). Nessa mesma linha de proposta, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um carregador inteligente de baterias para veículos elétricos, integrando recursos de monitoramento remoto via IoT e controle adaptativo de potência, com o objetivo de:
- Limitar o consumo total conforme a potência disponível e a demanda contratada;
- Através do sistema supervisório (via IoT) permitir monitorar grandezas elétricas em tempo real;
- Ajustar o perfil de potência do carregamento para evitar sobrecargas ou picos de energia.
Ao abordar essas questões, este artigo contribui para o desenvolvimento da infraestrutura de recarga de VEs no Brasil, auxiliando na adoção de práticas sustentáveis e na consolidação da mobilidade elétrica como alternativa viável para o país. Esse artigo está organizado em quatro seções: revisão da literatura (seção I), metodologia (seção II), discussão dos resultados (seção III) e considerações finais (seção IV).
2. REVISÃO DA LITERATURA
2.1 HISTÓRICO DA MOBILIDADE ELÉTRICA
A história da mobilidade elétrica remonta ao século XIX, antes mesmo do advento dos veículos a gasolina. Em 1842, a locomotiva elétrica Galvani, projetada por Robert Davidson, percorreu 2 km a cerca de 6 km/h, alimentada por baterias de zinco-ácido (CORTEZZI, 2017; MAGALHÃES, 2017). Desde então, a evolução dos veículos elétricos (VEs) é usualmente dividida em três grandes eras (DELGADO, 2017).
A primeira começou em 1851, quando esses veículos entraram no mercado e ganharam ampla aceitação. Em 1897, surgiram os primeiros veículos elétricos comerciais, utilizados como táxis na cidade de Nova York. A introdução do Ford Model T, movido a gasolina, em 1908, marcou o início do declínio dos carros elétricos (DELGADO, 2017).
A segunda era ocorreu durante a crise do petróleo na década de 1970, quando a alta dos preços dos combustíveis levou a um novo interesse pelos veículos elétricos.
Atualmente, acontece a terceira era dos veículos elétricos. O declínio dos carros movidos a combustíveis fósseis e a crescente preocupação com a poluição nas áreas urbanas estão impulsionando essa transição. A indústria automobilística global está concentrada nesse mercado, com intenso investimento em técnicas de conservação de energia, autonomia, infraestrutura e gestão inteligente da energia.
2.2 VEÍCULOS ELÉTRICOS
Os veículos elétricos utilizam um ou mais motores elétricos para propulsão (DELGADO, 2017). A energia vem de fontes externas, células de combustível (FCEV) ou frenagem regenerativa, armazenada em baterias químicas que alimentam o motor elétrico (AFCD ENERGY, 2024). Eles podem ser classificados em várias categorias, dependendo de suas características de funcionamento e fonte de energia. Os principais tipos de carros elétricos incluem:
- BEVs (Battery Electric Vehicles): 100% elétricos, funcionam somente com baterias recarregáveis; exemplos: Tesla, BYD e Nissan Leaf etc.;
- HEVs (Hybrid Electric Vehicles): combinam motor elétrico e combustão interna. Ex.: Toyota Prius.
- PHEVs (Plug-In Hybrid Electric Vehicles): são híbridos que podem ser conectados à rede para carregar a bateria, através de um carregador (DELGADO, 2017).
- FCEVs (Fuel Cell Electric Vehicles): utilizam hidrogênio para gerar eletricidade em células de combustível (SUKSTER, 2022).
2.3 BATERIAS
A bateria é o principal componente do veículo elétrico e desempenha um papel essencial no armazenamento de energia elétrica, sendo amplamente utilizadas em diversas aplicações, como dispositivos eletrônicos, sistemas de energia renovável e veículos elétricos. Esse componente é responsável por converter energia química em energia elétrica, possibilitando o fornecimento contínuo de energia mesmo na ausência de uma fonte externa. Vários tipos de baterias podem ser aplicados em veículos elétricos. Os primeiros veículos utilizavam bateria de chumbo ácido e posteriormente essas foram substituídas por baterias de níquel-hidreto-metálico (NiMH) (RODRIGUES, 2014). Após as baterias de níquel-hidreto-metálico não alcançarem o valor de energia necessário, em 1997 pelo Japão, logo foram substituídas pelas baterias de íons de lítio (BOTELHO, 2020).
Desafios atuais incluem redução de custos (as baterias podem representar até 1/3 do valor do veículo) e melhorias tecnológicas para maior autonomia, menor peso e carregamento mais rápido (ARIAS, 2019; SUKSTER, 2022).
2.4 ESTAÇÕES DE CARREGAMENTO PARA VEÍCULOS ELÉTRICOS
As estações de carregamento (EVSE) são fundamentais para a expansão dos VEs. No Brasil, empresas como WEG, Siemens e ABB fornecem carregadores de diferentes potências (VARGAS, 2023).
Há desde carregadores portáteis (3 a 6 kW) até ultrarrápidos (50 a 400 kW) (RODRIGUES, 2014). Protocolos como o OCPP permitem integração com sistemas de pagamento e monitoramento remoto (SCHMIDT, 2021).
2.5 SERVIDOR BLYNK
A plataforma Blynk (BLYNK INC.) é usada para projetos de Internet das Coisas, integrando dispositivos como ESP8266, Arduino e Raspberry Pi (POIANI, 2022). É composta por três componentes principais (ALVES, 2021):
- Aplicativo: criação de interfaces de controle (mobile e web).
- Servidor: gerencia a comunicação com a nuvem ou servidores locais.
- Bibliotecas: estabelecem comunicação com o servidor, processando comandos de entrada e saída.
2.6 TÉCNICAS DE CONTROLE
2.6.1 CONTROLE PID
O controlador PID (Proporcional-Integral-Derivativo) é uma das estratégias mais utilizadas em sistemas de controle devido à sua simplicidade, robustez e eficiência na regulação de processos industriais. Seu uso é bem documentado em áreas como engenharia de controle, automação industrial, robótica e muitos outros setores onde o controle de variáveis como temperatura, pressão, velocidade, ou corrente é necessário (AGUIAR, 2018). Por conta da vasta gama de aplicações, é fundamental compreender seu funcionamento e realizar uma configuração adequada para cada tipo de controlador. A correta sintonia dos parâmetros do controlador é essencial para garantir o controle eficiente da planta, ajustando os valores de maneira apropriada para o sistema em questão.
2.6.2 LÓGICA FUZZY
A Lógica Fuzzy lida com graus de pertinência entre 0 e 1, em vez de valores puramente binários (RIGNEL, 2011). Esse método permite tratar termos imprecisos como “quase alto” ou “muito baixo” por meio de funções de pertinência e regras de inferência do tipo “se-então” (MEDEIROS, 2017). Em sistemas de carregamento, a Lógica Fuzzy pode complementar o PID para tomadas de decisão em cenários de incerteza ou variação de demanda.
3. METODOLOGIA
Para o desenvolvimento do carregador inteligente, inicialmente foram realizadas pesquisas com o objetivo de compreender as soluções já existentes no mercado e no meio acadêmico, buscando identificar características que pudessem ser aprimoradas e aplicadas ao protótipo.
A empresa Zaptec, por exemplo, oferece carregadores com balanceamento de carga em corrente alternada, porém não compatíveis com recarga ultrarrápida (ZAPTEC, 2024).
O resultado da pesquisa em artigos acadêmicos relacionados ao tema, mostra que o problema das sobrecargas na rede em horários de pico, é de fato um dos maiores desafios para o crescimento da mobilidade elétrica, principalmente em países que não possuem uma grande parte da matriz energética renovável. O custo de se manter vários veículos conectados à rede em certos horários do dia, pode sobrecarregar o sistema elétrico. Algumas soluções encontradas preveem o estudo de curvas de carga para determinar qual o melhor horário para recargas, controlando as estações conforme níveis de prioridade quando necessário, recurso o qual é denominado por Peak Load Management – PLM (NOUROLLANI, 2010).
De modo geral, todas as soluções demonstradas através das pesquisas acadêmicas, apresentam dois conceitos muito explorados: redes inteligentes e de padrões de condução (Smart-grid e Driving Patterns).
A partir dessa análise, o primeiro foco foi o projeto de um medidor de energia, componente responsável pela medição de diversos parâmetros da rede elétrica e pela comunicação com o sistema Blynk, um supervisório acessível por navegador ou aplicativo para smartphones.
3.1 MEDIDOR INTELIGENTE
O objetivo da primeira etapa do projeto foi desenvolver um medidor de energia conectado à Internet das Coisas (IoT), que servisse de base para o carregador inteligente. O dispositivo deveria ser capaz de monitorar, em tempo real, os seguintes parâmetros: tensão, corrente, potência ativa, fator de potência, frequência, temperatura e umidade. O fluxo de atividades adotado para atingir esse objetivo: estudos de casos anteriores através de artigos, monografias, montagem do protótipo, desenvolvimento do software e validação de funcionamento. A Tabela 1 apresenta os principais componentes utilizados no protótipo, suas respectivas funções e a justificativa técnica para a escolha de cada um:
Tabela 1 – Componentes do medidor de energia IoT.
| Componente | Função | Justificativa da escolha |
| ESP32 | Unidade de processamento, conectividade e interface com sensores | Alto desempenho, baixo consumo e integração nativa com Wi-Fi para IoT |
| PZEM-004T V3.0 | Medição de tensão, corrente, potência e fator de potência. | Faixa 80–260 V / 0–100 A, boa exatidão e comunicação TTL 3,3–5 V, compatível com o ESP32 |
| Display LCD | Visualização local das grandezas medidas | Reduz pinos e facilita leitura em campo |
| DHT11 | Temperatura/umidade internas do painel | Simples integração digital, suficiente para monitoramento |
| Módulo relé | Comutação de carga em testes | Permite acionar cargas resistivas/indutivas durante calibração. |
A Figura 3 apresenta o medidor inteligente desenvolvido. Na figura é mostrado o ESP32, o sensor de energia PZEM-004T, o display LCD 20×4, o sensor DHT11 e o módulo relé, compondo a estrutura básica para monitoramento dos parâmetros.
Figura 3 – Medido em funcionamento.
Fonte: Própria autoria.
3.2 EVOLUÇÃO DO MEDIDOR
Como forma de calibração das informações exibidas e coletadas através do protótipo em relação a outros instrumentos de medição, foram utilizadas algumas cargas resistivas e indutivas. As leituras feitas pelo protótipo foram feitas simultaneamente com um multímetro Fluke 175 em conjunto com um osciloscópio Rigol DS1054 equipado com um alicate amperímetro Fluke 80i -110s para levantamento e comparação dos valores de Tensão e Corrente RMS.
A Tabela 2 mostra a comparação entre os valores de tensão e corrente em diferentes tipos de cargas e instrumentos.
Tabela 2 – Medição de tensão e corrente.
Segundo as especificações do fabricante do módulo PZEM-004T V3.0, a margem de erro aceitável é de ±1% para tensão e ±3% para corrente. Com base nesses parâmetros, foram calculados os erros percentuais entre os valores medidos pelo protótipo e os obtidos pelos instrumentos de referência.
Diante dos resultados levantados nos breves experimentos, foi possível obter os erros percentuais do protótipo em relação a equipamentos profissionais de medição. A Tabela 3 a seguir demonstra as variações entre as cargas e as medidas de tensão e corrente.
Tabela 3 – Erro entre Corrente e Tensão obtida por Multímetro e Protótipo.
As variações observadas nas medições de corrente foram discretas, ainda que ligeiramente acima da margem especificada em alguns casos. Já os valores de tensão permaneceram dentro da faixa estabelecida pelo fabricante. No geral, os resultados demonstram que o medidor apresenta boa confiabilidade, inclusive sob diferentes tipos de carga.
3.3 PROTÓTIPO E CALIBRAÇÃO DE CARREGADOR
Com o medidor de energia em funcionamento, foi iniciada a construção do protótipo de um carregador de baterias, com o objetivo de controlar o nível de corrente de carga e monitorar os parâmetros elétricos em corrente contínua (tensão, corrente e potência). A arquitetura do carregador foi projetada para operar com modulação por largura de pulso (PWM), sendo inviável a utilização de relés para controle em frequência. Dessa forma, optou-se pela implementação de uma placa contendo dois drivers baseados em transistores Mosfet do tipo IRF540N, acompanhados de optoacopladores PC817.
Durante os testes, observou-se oscilação nas leituras de corrente. Um filtro RC e um algoritmo de média simples foram implementados. A Figura 4 mostra o gráfico sem filtro; a Figura 5 apresenta a versão corrigida.
Figura 4 – Gráfico de corrente de carga – Sem uso de filtros.
Fonte: Própria autoria.
Figura 5 – Gráfico de corrente de carga – Com uso de filtros.
Fonte: Própria autoria.
As medições com uma bateria chumbo-ácido (12V, 7Ah) mostraram boa precisão, como demonstrado na Tabela 4.
Tabela 4 – Medição de tensão e corrente contínua após filtros.
Para o Controle PID a partir das curvas de tensão e corrente das baterias, em um primeiro momento foi utilizado fonte de bancada para recarregar a bateria a fim de obtermos parâmetros para calcular os coeficientes utilizados no método Ziegler-Nichols.
3.4 CONSTRUÇÃO DO PROTÓTIPO FINAL
Na fase final do projeto, o sistema de carregamento foi reconstruído utilizando dois microcontroladores ESP32 — um dedicado ao monitoramento e outro ao controle da carga — substituindo o Arduino Nano utilizado nos testes iniciais. Essa mudança tem como objetivo aumentar a capacidade de processamento e permitir integração com a plataforma Blynk via conexão Wi-Fi.
A Figura 6 apresenta o diagrama de blocos do sistema, ilustrando a comunicação entre os dois ESP32, os sensores, os periféricos e a interface com o usuário. O ESP Monitor é responsável pela coleta de dados e envio ao servidor, enquanto o ESP Controlador executa a programação de controle PID e lógica Fuzzy.
Figura 6 – Diagrama de blocos do carregador.
Fonte: Própria autoria.
A montagem física do protótipo pode ser vista na Figura 7. A interface frontal conta com indicadores LED para status de comunicação Wi-Fi, registro no cartão SD e falhas. Também são visíveis as duas saídas de carga (CH1 e CH2), os displays dedicados a cada ESP32, slot para o cartão SD, botão liga/desliga e a entrada de alimentação externa.
Figura 7 – Vista frontal do protótipo.
Fonte: Própria autoria.
Como forma de teste, o Carregador Inteligente e Ativo para Veículos Elétricos, que se utiliza de um controlador fuzzy que ajusta o setpoint do controlador PID foi colocado em prática. Os gráficos abaixo demonstram a eficiência e o impacto em dois diferentes cenários.
Foram realizados dois testes. O primeiro, sem controle, resultou em picos de corrente e sobrecarga (Figura 8). O segundo, com controle fuzzy + PID, manteve a corrente estável no limite de 1 A (Figura 9).
Figura 8 – Curva de corrente de uma carga não controlada.
Fonte: Própria autoria.
Figura 9 – Curva de corrente de uma carga controlada.
Fonte: Própria autoria.
Os resultados demonstram que, mesmo com um tempo de carregamento potencialmente maior, a abordagem inteligente proporciona maior segurança ao sistema, evita sobrecargas e pode reduzir custos relacionados a penalidades por ultrapassar a demanda contratada.
4. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Os testes realizados com o carregador inteligente mostraram desempenho satisfatório. As medições de tensão, corrente e potência foram precisas e confiáveis, confirmando a capacidade do dispositivo de registrar grandezas elétricas de forma contínua. Do ponto de vista do controle, o sistema manteve-se robusto durante longos períodos de operação, evidenciando que o investimento em tempo e recursos foi recompensado.
Durante os ensaios, dois pontos críticos foram identificados. O primeiro refere-se à conectividade do ESP Monitor, que perdeu comunicação com o servidor quando os dados eram enviados com intervalo inferior a 15 segundos. A estabilidade foi restabelecida com o ajuste para 20 segundos, evidenciando a necessidade de um gerenciamento adequado da taxa de atualização. O segundo ponto está relacionado à biblioteca fuzzy, que exige a definição de regras e variáveis na função setup(), impedindo ajustes dinâmicos e exigindo o reinício do ESP Controlador para qualquer alteração de perfil.
Outro fator observado foi a limitação de armazenamento no plano gratuito da plataforma Blynk. Em contrapartida, o uso do cartão SD mostrou-se eficaz para registro de dados, mesmo com consumo parcial de memória do microcontrolador.
Houve ainda dificuldade durante as pesquisas com dispositivos de diferentes fabricantes devido à falta de documentação aberta e protocolos fechados, reforçando a importância de soluções baseadas em código aberto e desenvolvimento pouco explorado no Brasil.
Como perspectivas futuras, propõe-se a implementação de controle de tensão, identificação automática do estado de carga da bateria, desenvolvimento de aplicativo via Bluetooth para controle direto e expansão para múltiplos canais com descentralização do controle fuzzy.
Por fim, destaca-se como uma limitação do presente trabalho a ausência de uma comparação direta entre o protótipo desenvolvido e outras soluções comerciais ou acadêmicas. Essa etapa, embora não realizada nesta fase, é considerada essencial para avaliações futuras, sobretudo para validar a competitividade técnica da proposta e explorar novas abordagens em métodos de controle.
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“O conteúdo expresso no trabalho é de inteira responsabilidade do(s) autor(es)”.
1Professor EBTT nas áreas de Engenharia, Eletrônica, Automação e Controle no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo – hugo.magalhaes@ifsp.edu.br
2Graduando em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo – msc9lab@gmail.com
3Graduando em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo – vitornogueirapinheiro@hotmail.com
4Professor Adjunto nas áreas de Engenharia, Eletrônica, Automação e Controle na Faculdade Engenheiro Salvador Arena e na Universidade Presbiteriana Mackenzie. – victorif@hotmail.co
5Professor Adjunto nas áreas de Engenharia, Eletrônica, Automação e Controle na Universidade Presbiteriana Mackenzie. – ricardo.janes@mackenzie.br
6Professor Adjunto nas áreas de Engenharia, Eletrônica e Computação na Universidade Presbiteriana Mackenzie. – ricardo.janes@mackenzie.br
7Professor da Faculdade Engenheiro Salvador Arena, nas áreas de Controle e Automação e Computação. – marconeseng@gmail.com