Nuovo approccio: l'ottimizzazione delle stazioni di ricarica migliora profitti e comodità per i veicoli elettrici urbani

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Di Fedele Bello
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Mappa della città con le stazioni di ricarica per veicoli elettrici evidenziate.

RomeIngegneri della Cornell University hanno scoperto un metodo per collocare le stazioni di ricarica per veicoli elettrici in modo da renderle più comode per gli automobilisti e più redditizie per gli investitori. Utilizzando una combinazione di stazioni a ricarica media e veloce e posizionandole in base a modelli matematici avanzati, gli urbanisti possono aumentare l'utilizzo delle stazioni e migliorare il loro successo dal 50 al 100 percento.

Lo studio si concentra sull'individuazione dei migliori luoghi per installare stazioni di ricarica per veicoli elettrici. Utilizza un metodo di apprendimento automatico chiamato ottimizzazione bayesiana per sviluppare un modello in grado di simulare milioni di azioni degli automobilisti. Questo approccio offre un modo più efficace per:

  • Analizzare le diverse esigenze di ricarica degli abitanti delle città.
  • Prevedere e gestire i vari schemi di traffico.
  • Equilibrare la distribuzione di diversi tipi di stazioni di ricarica.

Esistono due tipi di stazioni di ricarica per auto elettriche: le stazioni a media velocità di livello 2 e quelle a ricarica rapida DCFC. Le stazioni a media velocità sono ideali per luoghi dove le auto rimangono parcheggiate per tempi più lunghi, mentre quelle a ricarica rapida sono perfette per soste brevi. Uno studio condotto nell'area di Atlanta dimostra che l'uso combinato di entrambi i tipi di stazioni può aiutare le città a pianificare meglio la crescita dei veicoli elettrici.

Modello strategico per massimizzare i profitti dagli impianti di ricarica

Questo modello consente agli investitori di ottimizzare i guadagni derivanti dall'installazione di stazioni di ricarica. Il posizionamento delle stazioni è cruciale non solo per la comodità, ma anche per sostenere la transizione verso i veicoli elettrici. Selezionando strategicamente le località, questo approccio può accelerare l'adozione dei veicoli elettrici, rendendo la ricarica più semplice e meno stressante per gli automobilisti.

Lo studio evidenzia diversi fattori che influenzano l'efficacia delle stazioni di ricarica. Tra questi, la dimensione del mercato dei veicoli elettrici a batteria e il costo dell'energia elettrica. Questi risultati dimostrano che la pianificazione deve essere flessibile per adattarsi alle esigenze in evoluzione del mercato e degli utenti. In questo modo, l'infrastruttura può rimanere aggiornata con le nuove tecnologie e con l'aumento degli utenti di veicoli elettrici. La ricerca propone strategie pratiche per consentire agli operatori del settore di migliorare l'efficacia e la redditività dei futuri impianti di ricarica per veicoli elettrici.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123975

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

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.2024.123975
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