Data-Driven Sizing of Electric Vehicle Charging Stations
Optimalizace nabíjecích kapacit pro elektromobily
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date of defense
Abstract
Elektrická vozidla se stávají součástí velkých flotil firemních vozidel. Stále častěji jsou do firemních areálů instalovány nabíjecí stanice. Tato bakalářská práce se zabývá využitím historických dat firemní flotily pro určení vhodné velikosti nabíjecích stanic. V naší práci prozkoumáváme existující publikace zabývající se podobnou tématikou. Na jejich základě navrhujeme metodu pro optimalizaci rozmístění nabíječek pro elektromobily mezi jednotlivé nabíjecí stanice v rámci jednoho areálu. Tuto optimalizační metodu testujeme pro různé množství stanic dostupných k rozmístění. Poslední části je návrh dvou možných scénářů, podle kterých by probíhal přechod flotily z vozidel se spalovacím motorem na elektrická vozidla. Rozmístění stanic testujeme na neznámé nabíjecí poptávce. Výsledky ukazují o přibližně 10% větší úspěsnost optimalizovaného rozmístění v porovnání s rozmístěním rovnoměrným. Optimalizované řešení nemá problém s neznámou poptávkou a rozdíl mezi jeho výsledky a maximálním možným výsledkem není větší než 3%.
Electric vehicles are becoming part of a large company fleets. More often, charging stations are installed into their facilities. This bachelor thesis deals with historical fleet data usage to make decisions about the sizing of the charging stations. In our thesis, we research related publications. On their basis, we predict an optimization of the sizing of charging stations in company’s facility. The optimization method is tested for a different number of available chargers. Last, we predict two possible scenarios of fleet transition from vehicles with combustion engines to electric vehicles. We test the sizing of stations on unknown charging demand. Results show approximately a 10% higher success rate of optimized setup in comparison with uniform setup. The optimized setup handles unknown demand well, and its performance is only 3% lower than the maximal possible.
Electric vehicles are becoming part of a large company fleets. More often, charging stations are installed into their facilities. This bachelor thesis deals with historical fleet data usage to make decisions about the sizing of the charging stations. In our thesis, we research related publications. On their basis, we predict an optimization of the sizing of charging stations in company’s facility. The optimization method is tested for a different number of available chargers. Last, we predict two possible scenarios of fleet transition from vehicles with combustion engines to electric vehicles. We test the sizing of stations on unknown charging demand. Results show approximately a 10% higher success rate of optimized setup in comparison with uniform setup. The optimized setup handles unknown demand well, and its performance is only 3% lower than the maximal possible.
Description
Citation
Underlying research data set URL
Permanent link
Rights/License
A university thesis is a work protected by the Copyright Act of the Czech Republic. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one`s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act.
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem v platném znění.
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem v platném znění.