How to optimize EV charging locations
EVSE とガソリン スタンドのスケーリングはさまざまな母集団に適用されます。a) EVSE とガソリン スタンドは、郡ごとのそれぞれの車両登録台数に応じて、規模の経済に従い、線形に拡張されません。b) 乗用車の登録数は郡の人口に比例して増加する一方、EV の登録数は郡の人口に応じて超直線的に増加します。c) ガソリン スタンドは郡の人口に応じて準線形に拡大しますが、EVSE は郡の人口に応じて超線形に拡大します。富や社会的相互作用の影響を示唆しています。クレジット:PNAS ネクサス(2023年)。DOI: 10.1093/pnasnexus/pgad341

電気自動車(EV)に対する消費者の関心は高まっていますが、充電ステーションの不足は潜在的な顧客にとって引き続き懸念事項です。現在、米国の郡にはガソリン スタンドと同等の電力を供給できる充電インフラはありません。多くの郡には公共のEV充電インフラがまったくありません。

既存のガソリンネットワークと同等の電力を供給するには、米国には 180 万の充電ステーションが必要です。しかし、どこに建てるべきでしょうか?「電気自動車充電器のスケーリング動作とインフラギャップに対処するためのロードマップ」と題された最近の論文が、PNAS ネクサス可能なロードマップを提供します。

SFI の Christopher Kempes 氏とその共著者らは、スケーリング理論を使用して将来の充電ステーションのニーズを予測しました。彼らの研究は、人口密度が高く、一人当たりの充電ステーションが少ない地域で達成されるインフラ効率に依存しており、人口が少ない地域では現在、充電ステーションのギャップがより大きいことを示しています。

したがって、単純な人口データを使用して将来の充電ステーションを計画すると、都市インフラが過剰になり、農村部のコミュニティが十分なサービスを受けられなくなる可能性があります。スケーリング分析を使用して課金開発の優先順位を付けることは、充電ステーション電気自動車詳細情報:

Alexius Wadell 他、電気自動車充電器のスケーリング動作とインフラストラクチャのギャップに対処するためのロードマップ、PNAS ネクサス(2023年)。DOI: 10.1093/pnasnexus/pgad341引用:

EV充電場所の最適化について(2024年1月3日)2024 年 1 月 3 日に取得https://techxplore.com/news/2024-01-optimize-ev.html より

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