Modely poptávky po nabíjení pro elektrifikaci flotil

Abstract

Jedním z důsledků ochrany přírody je elektrifikace vozidel. Elektrická vozidla nahrazují vozidla se spalovacími motory v rámci firemního vozového parku. Společnosti pak musí navrhnout svou nabíjecí infrastrukturu. Tato bakalářská práce nabízí nástroj, který pomůže určit poptávku po nabíjení v podnikové oblasti. Bakalářská práce obsahuje řešení pro vytváření profilů vozidel na základě parametrů. Profily vozidel jsou určeny z původních dat, která jsou zkoumána agregačními funkcemi. Pak zpracovaná data klastrováním vytvoří výstupní profily vozidel. Z profilu vozidla je možné vytvořit vozový park, který odpovídá vozovému parku společnosti, která potřebuje svůj vozový park elektrifikovat. Následně práce popisuje dva přístupy ke generování chování vozidel z vytvořeného vozového parku. Výstupy obou přístupů jsou poptávka po nabíjení a řízení vozidel. Tyto dva přístupy jsou založeny na simulaci řízení automobilu na základě rozhodnutí Markovových řetězců. V této práci pojednáváme i o další přístup, kde je vytvořena obecná poptávka po nabíjení. V této práci provádíme také průzkum souvisejících publikací, na jejichž základě byli porovnány výstupy modelů.

One of the consequences of nature protection is the electrification of the vehicle. Electric vehicles replace vehicles with combustion engines within the company fleet. Companies then have to set up their charging infrastructure. This bachelor thesis offers a tool that will help to determine the charging demand within the corporate area. The thesis contains a solution to creating profiles of vehicles based on the parameters. The vehicle profiles are determined from the original data, which are examined by aggregation functions. Processed data by clustering then creates outputs profiles of vehicles. From the vehicle profile, it is possible to create a fleet of cars that corresponds to the fleet of a company that needs to electrify its fleet. Subsequently, the work describes two approaches to generating vehicle management from the created fleet. The outputs of both approaches are the demand for charging and driving vehicles. These two approaches are based on the simulation of car driving based on the decision of Markov chains. There is an added approach where a general demand for charging is created. In our thesis, we do also research on related publications. We have compared the outputs of models on their basis.