Pianificazione della ricarica per una singola flotta e coordinamento dei platoon in reti stradali a traffico misto

Abstract

La crescente domanda di trasporto merci rende necessaria l’adozione di strategie sostenibili volte a migliorare sia l’efficienza energetica sia le prestazioni operative. Il truck platooning si è affermato come una soluzione promettente, poiché la guida coordinata dei veicoli consente di ridurre la resistenza aerodinamica, il consumo di carburante e i costi operativi complessivi. Questa tesi analizza il problema del coordinamento dei platoon basato su hub all’interno di una singola flotta composta da camion elettrici e camion alimentati con combustibili convenzionali. L’obiettivo è ottimizzare congiuntamente i programmi di ricarica dei veicoli elettrici, i tempi di attesa dei singoli camion presso gli hub e la formazione dei platoon, al fine di massimizzare l’utilità complessiva del sistema. Il problema viene formulato nell’ambito di un approccio di ottimizzazione distribuita, nel quale gli hub agiscono come decisori locali e scambiano informazioni relative alle tempistiche e ai livelli energetici, così da garantire la coerenza globale della rete. Viene inoltre sviluppato un metodo risolutivo basato sulla programmazione dinamica, in grado di calcolare in modo efficiente piani di coordinamento di elevata qualità e prossimi all’ottimo. Infine, uno studio di simulazione condotto sulla rete di trasporto svedese confronta il metodo proposto con strategie alternative, al fine di valutarne l’efficacia in termini di prestazioni di platooning.

The increasing demand for freight transportation necessitates the adoption of sustainable strategies aimed at improving both energy efficiency and operational performance. Truck platooning has emerged as a promising solution, as coordinated vehicle driving reduces aerodynamic drag, fuel consumption, and overall operational costs. This thesis investigates the hub-based platoon coordination problem within a single fleet composed of both electric and conventional fuel-powered trucks. The objective is to jointly optimize the charging schedules of electric vehicles, the waiting times of individual trucks at hubs, and the formation of platoons in order to maximize overall system utility. The problem is formulated within a distributed optimization framework, where hubs act as local decision-makers and exchange timing and energy-related information to ensure global network consistency. A dynamic programming–based solution approach is developed to efficiently compute high-quality, near-optimal coordination plans. Finally, a simulation study conducted on the Swedish transportation network compares the proposed method with alternative strategies to evaluate its effectiveness in terms of platooning performance.