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Pesquisa do Campus Sabará propõe modelo para planejar infraestrutura de recarga de veículos elétricos
Localização otimizada dos eletropostos em Belo Horizonte para 2026, obtida por meio de Algoritmo Genético. Cada marcador representa um ponto de interesse priorizado para instalação, priorizando regiões com maior demanda potencial e maior renda domiciliar média.
Uma pesquisa realizada no Campus Sabará desenvolveu um modelo que combina previsão de demanda e otimização geoespacial para apoiar o planejamento da rede de estações de recarga de veículos elétricos em Belo Horizonte. O estudo estima a necessidade atual e futura de eletropostos na capital e indica estratégias para ampliar a cobertura urbana com melhor viabilidade econômica.
Desenvolvido pelo aluno Guilherme Santos, do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação, sob orientação do professor Carlos Alexandre e coorientação do professor Bruno Gomes, o trabalho integra modelos estatísticos de previsão de demanda (Regressão Polinomial e ARIMA) com um Algoritmo Genético para determinar a distribuição espacial mais adequada dos pontos de recarga.
A metodologia - que utiliza dados públicos sobre frota, renda média por região e pontos de interesse - pode ser atualizada periodicamente, oferecendo subsídios para políticas de infraestrutura e mobilidade elétrica.
Os resultados mostram que o modelo ARIMA apresentou melhor desempenho para projeções de longo prazo, estimando que Belo Horizonte deve alcançar 12.971 veículos elétricos em 2025. Considerando a proporção recomendada pela União Europeia - um carregador para cada dez veículos - seriam necessários cerca de 1.297 eletropostos. Atualmente, a cidade possui aproximadamente 200 estações de recarga, das quais apenas 24 são do tipo rápido, o que representa uma razão de 65 veículos por carregador, valor seis vezes superior à referência internacional.
A análise geoespacial realizada pelo algoritmo revelou que a instalação de 15% mais eletropostos do que o mínimo previsto amplia significativamente a cobertura territorial e melhora a viabilidade econômica da rede. A metodologia utiliza dados públicos sobre frota, renda média por região e pontos de interesse - como universidades, centros comerciais e postos de combustível - e pode ser atualizada periodicamente, oferecendo subsídios para políticas municipais de infraestrutura e mobilidade elétrica.
O estudo também evidenciou que a distribuição atual dos eletropostos em Belo Horizonte é concentrada na região Centro-Sul, deixando áreas periféricas com baixa cobertura. A aplicação do modelo desenvolvido permite identificar locais prioritários para futuras instalações, favorecendo o equilíbrio da rede e o atendimento à demanda crescente por veículos elétricos.
Reconhecimento
O trabalho foi apresentado no dia 28 de outubro de 2025, durante a sessão “Algoritmos Evolutivos 2” do XVII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2025), realizado na Escola de Engenharia da UFMG. O evento, promovido pela Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional, reuniu pesquisadores, docentes e estudantes de todo o país entre 27 e 30 de outubro, em parceria com a UFMG e a UFLA.
Durante o congresso, o professor Carlos Alexandre Silva também atuou como chair da sessão, reforçando a participação do IFMG - Campus Sabará em pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial e Otimização Computacional. O artigo será publicado nos anais do CBIC 2025 e integra as linhas de pesquisa do campus voltadas à Inteligência Artificial e Sustentabilidade Urbana.