Strategische plaatsing van oplaadstations verbetert het gebruiksgemak en de winstgevendheid voor elektrische voertuigen
AmsterdamIngenieurs van Cornell University hebben een methode ontwikkeld om laadstations voor elektrische voertuigen op strategische locaties te plaatsen, waardoor ze zowel handiger zijn voor bestuurders als winstgevender voor investeerders. Door een combinatie van middensnelle en snellaadstations te gebruiken en deze te situeren op basis van geavanceerde wiskundige modellen, kunnen stedelijke planners het gebruik van de stations verhogen en hun succes met 50 tot 100 procent verbeteren.
Deze studie richt zich op het vinden van de beste locaties voor oplaadstations voor elektrische voertuigen. Er wordt gebruikgemaakt van een methode genaamd Bayesiaanse optimalisatie vanuit de machine learning. Dit ontwikkelt een model dat miljoenen rijgedragingen kan simuleren. Deze methode biedt een verbeterde manier om:
- Onderzoek de verschillende laadbehoeften van stadsbewoners.
- Voorspel en speel in op diverse verkeerspatronen.
- Vind een evenwichtige verdeling voor de inzet van verschillende soorten laadstations.
Twee soorten oplaadstations voor elektrische auto's bestaan: middel-snelle Level-2 stations en snellaadstations DCFC. Middel-snelle stations zijn ideaal voor locaties waar auto's langer geparkeerd staan, terwijl snellaadstations beter zijn voor een korte stop. Uit een studie met gegevens uit de regio Atlanta blijkt dat het gebruik van beide typen stations steden kan helpen bij het plannen voor de groei van elektrische voertuigen.
Dit model helpt investeerders om optimaal te profiteren van het plaatsen van oplaadstations. Het kiezen van de juiste locaties is cruciaal, niet alleen voor het gemak, maar ook om de overstap naar elektrische voertuigen te bevorderen. Door zorgvuldig locaties te selecteren, kan deze aanpak de acceptatie van EV's versnellen door het opladen makkelijker en minder stressvol te maken voor bestuurders.
Factoren die van invloed zijn op het succes van laadstations zijn onder andere de omvang van de markt voor elektrische voertuigen en de prijs van elektriciteit. Uit de studie blijkt dat een flexibele planning noodzakelijk is om te kunnen inspelen op veranderende marktvraag en behoeften van gebruikers. Dit is essentieel om ervoor te zorgen dat de infrastructuur bij de tijd blijft met nieuwe technologieën en de toenemende populariteit van elektrische voertuigen. Het onderzoek biedt praktische strategieën voor belanghebbenden in de industrie om de efficiëntie en winstgevendheid van toekomstige EV-laadvoorzieningen te verbeteren.
De studie is hier gepubliceerd:
http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123975en de officiële citatie - inclusief auteurs en tijdschrift - is
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.2024.123975Deel dit artikel