ChargeGrid Intelligence

Plataforma acadêmica para simular e gerenciar uma infraestrutura de recarga de veículos elétricos com controle energético, energia solar, billing, analytics e previsão de demanda.

O projeto usa um monólito modular: uma API FastAPI, uma aplicação React e PostgreSQL. A especificação técnica é a fonte de verdade da implementação.

Pré-requisitos

• Docker com Docker Compose (caminho recomendado); ou
• Python 3.12, Node.js 22+ e PostgreSQL 16 para execução local.

Início rápido com Docker

cp .env.example .env
docker compose up --build

Serviços:

• frontend: http://localhost:5173
• API: http://localhost:8000/api/v1/health
• OpenAPI: http://localhost:8000/docs
• PostgreSQL: localhost:5432

Para aplicar migrations manualmente:

docker compose run --rm backend alembic upgrade head

Desenvolvimento local

Backend:

cd backend
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e '.[dev]'
alembic upgrade head
uvicorn app.main:app --reload

Frontend:

cd frontend
npm ci
npm run dev

Qualidade

make install # primeira execução
make check

O alvo executa testes, lint e verificação de tipos no backend e no frontend, além do build web. Consulte CONTRIBUTING.md para o fluxo detalhado.

Documentação

• Briefing
• Especificação técnica
• Instruções para agentes
• Arquitetura
• Fase 1 — Fundação (concluída)
• Fase 2 — Domínio (concluída)

Estado atual

As Fases 1 (fundação) e 2 (domínio) estão concluídas, com critérios de saída e evidências documentados. O backend entrega Users/Auth, Vehicles, Stations, Chargers e Sessions sob /api/v1, com JWT, autorização por papel e propriedade, persistência via Alembic e regras de início/encerramento de sessão na camada de serviço.

O próximo incremento funcional é a Fase 3. Relógio/ticks do simulador, gestão e alocação energética, dashboards, ESG e treinamento/inferência de ML ainda não estão implementados. Estruturas preparatórias de dados de fases futuras existentes no backend não devem ser confundidas com esses fluxos completos.