Étude novatrice : optimiser l'emplacement des bornes de recharge pour maximiser le profit et la commodité
ParisDes ingénieurs de l'Université Cornell ont développé une méthode innovante pour placer des stations de recharge de véhicules électriques, les rendant plus pratiques pour les conducteurs et plus rentables pour les investisseurs. En combinant des stations de recharge à vitesse moyenne et rapide et en les positionnant grâce à des modèles mathématiques avancés, les urbanistes peuvent augmenter l'utilisation de ces stations et améliorer leur rentabilité de 50 à 100 %.
L'étude se concentre sur l'identification des meilleurs emplacements pour installer des bornes de recharge pour véhicules électriques. Elle utilise une méthode appelée optimisation bayésienne issue de l'apprentissage automatique pour élaborer un modèle capable de simuler des millions de comportements de conducteurs. Cette approche propose une manière améliorée de :
- Étudier les différents besoins de recharge des citadins.
- Prédire et s'adapter aux divers schémas de circulation.
- Optimiser l'installation des divers types de bornes de recharge.
Il existe deux types de bornes de recharge pour voitures électriques : les stations de niveau 2 à vitesse moyenne et les stations de charge rapide DCFC. Les stations à vitesse moyenne sont idéales pour les lieux où les voitures restent stationnées plus longtemps, tandis que les stations de charge rapide conviennent mieux aux arrêts rapides. Une étude menée dans la région d'Atlanta démontre que l'utilisation des deux types de stations peut aider les villes à mieux planifier l'essor des véhicules électriques.
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Ce modèle aide les investisseurs à maximiser leurs bénéfices en installant des bornes de recharge. L'emplacement de ces bornes est crucial, car il facilite non seulement l'accès pour les utilisateurs, mais soutient également la transition vers les véhicules électriques. En choisissant judicieusement les emplacements, cette stratégie peut accélérer l'adoption des véhicules électriques en rendant la recharge plus simple et moins angoissante pour les conducteurs.
L'étude identifie plusieurs facteurs influençant la performance des stations de recharge. Cela inclut la taille du marché pour les véhicules électriques à batterie et le coût de l'électricité. Les conclusions indiquent qu'il est essentiel d'adopter une planification adaptable pour répondre aux évolutions des demandes du marché et des besoins des utilisateurs. Cela garantit que l'infrastructure reste à jour avec les nouvelles technologies et l'augmentation du nombre d'utilisateurs de véhicules électriques. La recherche propose des stratégies concrètes aux acteurs de l'industrie pour améliorer l'efficacité et la rentabilité des futures installations de recharge pour VE.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123975et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Yuechen Sophia Liu, Mohammad Tayarani, Fengqi You, H. Oliver Gao. Bayesian optimization for battery electric vehicle charging station placement by agent-based demand simulation. Applied Energy, 2024; 375: 123975 DOI: 10.1016/j.apenergy.2024.123975Partager cet article