Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Physik# Physik und Gesellschaft

Umgestaltung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge und Reisegewohnheiten

Untersuchen, wie sich Elektroautos auf Reisen und Energiebedarf auswirken.

― 8 min Lesedauer


Lade-Strategien fürLade-Strategien fürElektroautosEnergiebedarf zu stabilisieren.Ladezeiten verschieben, um den
Inhaltsverzeichnis

Die zunehmende Nutzung von Elektroautos verändert, wie wir über Transport und Energieverbrauch denken. Je mehr Leute Elektrofahrzeuge (EVs) nutzen, desto mehr müssen wir uns anschauen, wie ihre Ladebedürfnisse und Reisepläne zusammenpassen. Das bedeutet, wir müssen unsere Strassen und Energienetze so planen, dass es für die Fahrer und das Stromnetz sinnvoll ist.

Der Wechsel zu Elektrofahrzeugen

Elektrofahrzeuge werden immer beliebter, da die Leute nach saubereren Alternativen zu Benzin- und Dieselautos suchen. Diese Fahrzeuge laufen mit Batterien, die aufgeladen werden müssen, was es wichtig macht, zu überlegen, wann und wo sie geladen werden. In der Vergangenheit gab es Bedenken, nicht genug Ladepunkte zu haben, dass Fahrer sich Sorgen machten, wie weit sie mit einer Ladung kommen können, und die allgemeinen Kosten dieser Fahrzeuge. Doch da die Batterietechnologie besser wird und die Ladeprogramme zugänglicher werden, verringern sich viele dieser Bedenken.

In den letzten Jahren haben wir einen signifikanten Anstieg der Elektroautos auf den Strassen gesehen. Berichten zufolge hat sich die Anzahl der Elektroautos in den USA von 2013 bis 2015 verdoppelt. Vorhersagen deuten darauf hin, dass die Zahl der Elektrofahrzeuge bis 2020 20 Millionen erreichen könnte. Dieser Anstieg an Beliebtheit bringt neue Herausforderungen mit sich, besonders für unser Stromnetz, das in der Lage sein muss, die steigende Nachfrage nach Elektrizität zu bewältigen.

Die Bedeutung der Planung für Elektrofahrzeuge

Die Planung für Elektrofahrzeuge ist entscheidend, besonders wenn man bedenkt, dass unsere Stromnetze anfällig für Ausfälle sein können. Solche Ausfälle können grosse Bereiche betreffen und erhebliche Störungen verursachen. Zu verstehen, wie die Nachfrage nach Elektrizität sich ändern wird, je mehr Menschen Elektrofahrzeuge übernehmen, ist enorm wichtig. Das erfordert eine Zusammenarbeit aus verschiedenen Bereichen, die Wissen über Transport, Energiemanagement und Stadtplanung vereint.

Forschung hat die Wichtigkeit hervorgehoben, wie unsere Stromnetze funktionieren und wie Fehler sich durch sie ausbreiten können. Viele Studien haben untersucht, wie man den Strombedarf von Elektrofahrzeugen managen kann, wobei der Fokus auf Themen wie Energieverbrauch, intelligentes Laden, Zeitplanung und Möglichkeiten zur Reduzierung des Energieverbrauchs zu Spitzenzeiten liegt. Allerdings haben viele frühere Studien die täglichen Reisegewohnheiten von Fahrern von Elektrofahrzeugen ignoriert, was für eine effektive Planung entscheidend ist.

Die Lücke schliessen: Neue Forschungsansätze

Unsere Forschung zielt darauf ab, die Lücke in der bestehenden Literatur zu füllen, indem wir verschiedene Datenquellen integrieren, um ein besseres Verständnis von den Reise- und Ladebedürfnissen von Elektrofahrzeugen zu gewinnen. Wir analysieren die Handyaktivitäten einer vielfältigen Gruppe von Bewohnern im San Francisco Bay Area sowie die Ladendaten von Tausenden von Elektrofahrzeug-Sessions. Indem wir diese Daten zusammen betrachten, können wir ein klareres Bild davon aufbauen, wie Fahrer von Elektrofahrzeugen sich bewegen und ihre Autos Aufladen.

Um das zu erreichen, schätzen wir, wie weit Fahrer von Elektrofahrzeugen an verschiedenen Tagen der Woche reisen, wobei wir Faktoren wie wann und wo sie typischerweise ihre Fahrzeuge aufladen, berücksichtigen. Unser Ziel ist es, Änderungen an den Ladezeiten zu empfehlen, die besser mit individuellen Reisegewohnheiten übereinstimmen und die Elektrizitätsnachfrage während der Spitzenzeiten reduzieren.

Analyse der Reisemuster von Fahrern von Elektrofahrzeugen

Der erste Schritt in unserer Analyse war, die Bewegungsmuster von Menschen im Bay Area anhand von Handydaten zu betrachten. Durch die Untersuchung der Anrufdaten von Bewohnern konnten wir häufige Orte identifizieren, die sie besuchten, wie Zuhause, Arbeit und Freizeitspots. Diese Informationen helfen uns, besser zu verstehen, wie die Leute sich im Laufe des Tages bewegen.

Im Durchschnitt besuchen Personen täglich etwa drei verschiedene Orte. Allerdings neigen die meisten Menschen dazu, sich an spezifische Routen zu halten. Wir haben festgestellt, dass viele Fahrer von Elektrofahrzeugen hauptsächlich zwischen Zuhause und Arbeit pendeln, insbesondere an Wochentagen. Diese Muster zu kennen, ermöglicht es uns, besser vorherzusagen, wann und wo sie ihre Fahrzeuge aufladen müssen.

Untersuchung von Ladebedarfen und -mustern

Im nächsten Teil unserer Forschung haben wir uns die Ladesessions von Fahrern von Elektrofahrzeugen näher angesehen. Durch die Analyse der Daten von zahlreichen Ladestationen haben wir herausgefunden, wann Fahrer ankommen und gehen, wie oft sie ihre Fahrzeuge aufladen und wie viel Energie sie typischerweise verbrauchen.

Unsere Analyse ergab, dass viele Fahrer ihre Fahrzeuge während der Hauptreisezeiten am Morgen und Abend aufladen. Das belastet das Stromnetz. Derzeit beginnen die meisten Fahrer, ihre Fahrzeuge sofort aufzuladen, sobald sie am Ladegerät ankommen, ohne zu berücksichtigen, ob dies die effizienteste Nutzung der Ressourcen ist.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir untersucht, wie wir die Ladegewohnheiten besser mit der Stromnachfrage abstimmen könnten. Indem wir die Reisegewohnheiten von Fahrern von Elektrofahrzeugen berücksichtigen, können wir einen ausgewogeneren Ansatz für das Laden schaffen, der die Spitzen in der Stromnachfrage minimiert.

Planung intelligenter Ladesessions

Wir empfehlen, ein effizienteres System zur Planung von Ladevorgängen für Elektrofahrzeuge einzuführen. Diese Methode beinhaltet, die Zeiten anzupassen, zu denen Fahrer ihre Fahrzeuge aufladen, basierend auf individuellen Reisegewohnheiten. Unser Ziel ist es, die Nachfragekurve abzuflachen und sicherzustellen, dass der Stromverbrauch gleichmässiger über den Tag verteilt ist.

Um diesen Plan umzusetzen, haben wir analysiert, wie die Ladegewohnheiten von Fahrern von Elektrofahrzeugen mit ihren individuellen Zeitplänen in Verbindung stehen. Wir haben die Ladegewohnheiten der Fahrer simuliert, um zu sehen, wie eine Verschiebung der Ladezeiten ihre Pendelerfahrung und die gesamte Stromnachfrage positiv beeinflussen könnte.

In unserer Analyse haben wir zwei Hauptstrategien für das Timing der Ladesessions getestet:

  1. Feste Abfahrtszeiten: Bei diesem Ansatz werden Fahrer ermutigt, ihre Fahrzeuge früher aufzuladen, während sie ihre Abfahrtszeiten gleich lassen. Das hilft, die benötigte Spitzenleistung während der Stosszeiten zu verringern.

  2. Flexible Zeitplanung: In diesem Modell erlauben wir Änderungen sowohl bei den Lade- als auch bei den Abfahrtszeiten. Das bedeutet, dass Fahrer zu Zeiten aufladen können, die für sie bequemer sind und weniger geschäftig für das Netz sind.

Durch die Implementierung einer dieser Strategien können wir die Spitzenbelastung des Stromnetzes minimieren und gleichzeitig die Bedürfnisse der Fahrer von Elektrofahrzeugen berücksichtigen.

Berücksichtigung individueller Reisebedürfnisse

Während wir unsere Strategien entwickelt haben, haben wir die unterschiedlichen Reisegewohnheiten der Fahrer berücksichtigt. Wir fanden heraus, dass nicht alle Fahrer von Elektrofahrzeugen in der gleichen Situation sind. Einige Fahrer haben andere Verpflichtungen vor oder nach der Arbeit, die ihre Fähigkeit einschränken, die Ladezeiten zu verschieben. Wir haben diese Muster in vier Hauptmuster kategorisiert, die wir verwendet haben, um unsere Empfehlungen auf die einzelnen Fahrer abzustimmen.

Indem wir diese individuellen Mobilitätsmuster berücksichtigen, können wir personalisierte Ladelösungen schaffen, die die breitere Akzeptanz der von uns empfohlenen Zeitverschiebungen fördern. Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein besseres Verständnis und die Berücksichtigung der Zeitpläne der Fahrer die Effektivität unserer vorgeschlagenen Strategien erheblich steigern können.

Potenzielle Vorteile der Verschiebung der Ladezeiten

Die Verschiebung der Ladezeiten hat mehrere Vorteile. Erstens, wenn Fahrer die Empfehlungen zur Zeitverschiebung annehmen, kann das die Spitzenlast an Elektrizität erheblich reduzieren. Das hilft, das Stromnetz stabil zu halten und die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verringern.

Wir haben auch die finanziellen Auswirkungen unserer Zeitverschiebungsstrategie untersucht. Durch die Reduzierung der Spitzenlast können Fahrer von Elektrofahrzeugen bei ihren Stromrechnungen sparen. Unsere Berechnungen zeigen, dass bei einer hohen Beteiligung der Fahrer die Einsparungen sich auf einen beträchtlichen Betrag summieren könnten. Zum Beispiel könnten die kombinierten Einsparungen für Fahrer bei einer soliden Akzeptanzrate mehrere Tausend Dollar pro Monat erreichen.

Darüber hinaus sind diese Einsparungen nicht nur für die Fahrer vorteilhaft. Auch die Betreiber des Stromnetzes profitieren von reduzierten Spitzenlasten. Das eröffnet Möglichkeiten für Programme, die Fahrer für die Teilnahme an Nachfrage-Management-Initiativen belohnen, was die Zusammenarbeit weiter fördert.

Fazit: Vorwärts mit der Integration von Elektrofahrzeugen

Die Integration von Elektrofahrzeugen in unser Verkehrssystem erfordert eine durchdachte Planung, die sowohl die Mobilitätsbedürfnisse als auch den Energieverbrauch berücksichtigt. Indem wir verstehen, wie Fahrer von Elektrofahrzeugen reisen und ihre Fahrzeuge aufladen, können wir effektive Strategien entwickeln, die sowohl den Individuen als auch dem Stromnetz zugutekommen.

Die Forschung hebt die Bedeutung hervor, datengestützte Ansätze zu nutzen, um die Reisegewohnheiten von Fahrern von Elektrofahrzeugen zu bewerten und wie diese Gewohnheiten die Elektrizitätsnachfrage beeinflussen können. Durch die Nutzung von Handyaktivitäten und Daten zu Ladesessions können wir fundiertere Empfehlungen zur Verwaltung von Ladezeiten geben, die sich an den Reisebedürfnissen der Fahrer orientieren.

Fortlaufende Bemühungen, Daten über Elektrofahrzeuge und deren Fahrer zu sammeln, werden helfen, unsere Modelle zu verfeinern und die zukünftigen Energiemanagementstrategien zu verbessern. Diese Arbeit liefert eine Grundlage für ein besseres Verständnis des Zusammenspiels zwischen Transport, Energieverbrauch und individueller Mobilität, was letztendlich den Übergang zu einer saubereren, effizienteren Landschaft für Elektrofahrzeuge unterstützt.

Originalquelle

Titel: Planning for Electric Vehicles Coupled with Urban Mobility

Zusammenfassung: The rising adoption of plug-in electric vehicles (PEVs) leads to the alignment of their electricity and their mobility demands. Therefore, transportation and power infrastructures are becoming increasingly interdependent. In this work, we uncover patterns of PEV mobility by integrating for the first time two unique data sets: (i) mobile phone activity of 1.39 million Bay Area residents and (ii) charging activity of PEVs in 580,000 sessions obtained in the same region. We present a method to estimate individual mobility of PEV drivers at fine temporal and spatial resolution integrating survey data with mobile phone data and income information obtained from census. Thereupon, we recommend changes in PEVs charging times of commuters at their work stations that take into account individual travel needs and shave the pronounced peak in power demand. Informed by the tariff of electricity, we calculate the12 monetary gains to incentivize the adoption of the recommendations. These results open avenues for planning for the future of coupled transportation and electricity needs using personalized data.

Autoren: Yanyan Xu, Serdar Colak, Emre C. Kara, Scott J. Moura, Marta C. Gonzalez

Letzte Aktualisierung: 2023-03-27 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2303.15578

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.15578

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel