Över hälften av tiden (61,4 procent) som elfordon spenderar anslutna till offentliga laddstationer, de ockuperar ledigt ett utrymme som en annan bil skulle kunna använda, enligt en GFC-ledd studie av laddningstider för e-fordon i Nederländerna.

Denna "tomgångstid" inträffar när bilen är fulladdad men lämnas inkopplad. Hög tomgångstid minskar uppenbarligen tillgången på laddare, men det ger också en möjlighet för nätoperatörerna att balansera nätet.

Med hjälp av data från 1,8 miljoner laddningsobservationer av e-fordon i Nederländerna under en 6-årsperiod, studien analyserar faktorer som påverkar vilotid, tillhandahålla en metod för att planera effektiv framtida laddningsinfrastruktur. Studieförfattarna rekommenderar också att man bygger nya laddpunkter i centrum och i utkanten av de städer som de tittade på.

Baserat på de faktorer som identifierats, studien ger en modell som kan uppskatta, i början av sin laddningssession, hur länge ett e-fordon sannolikt kommer att stå på tomgång efter att laddningen är klar.

När antalet e-fordon på vägen ökar och sätter press på befintlig laddinfrastruktur, det finns en risk att förare kan kämpa för att hitta en ledig laddningsplats innan deras bil får slut på juice. På samma gång, Fulladdade men inkopplade fordon skulle kunna användas för att försörja det bredare elnätet med energi när efterfrågan är hög. Och laddstationer kan hanteras för att dra nytta av denna vilotid genom att flytta laddningen till en tid då efterfrågan är högre.

Allt detta beror naturligtvis på en gedigen förståelse för de faktorer som påverkar vilotid. För studien, GFC-forskare samarbetade med ElaadNL, Nederländernas kunskaps- och innovationscenter för laddningsinfrastruktur, att identifiera dessa faktorer och undersöka deras inverkan.

Faktorer som påverkar vilotider

De tre faktorer som visat sig ha störst inflytande är:

• Tiden på dygnet då bilen först kopplas in:medan det inte finns något enskilt "toppmoment" när det gäller antalet bilar på tomgång, forskarna fann att bilar som börjar laddas på morgonen eller sent på kvällen tenderar att ha högre tomgångstider. Det kan bero på att folk lämnar sin bil för att ladda innan de går till jobbet och hämtar den i slutet av dagen, eller efter att ha lämnat kontoret innan man går hem för att sova och hämtar det igen på morgonen;
• Mängden energi som tillförs fordonet under laddningsperioden:ju mindre laddning kvar i batteriet innan det ansluts, desto längre vilotid efter det att den har avslutat laddningen. De som låter sitt bilbatteri bli lägre innan de ansluts är mer benägna att lämna bilen på tomgång under en längre period än de som laddar på bilens batteri snabbt. Detta återspeglas också i den positiva korrelationen mellan total laddningstid och nivå av tomgångstid efter att bilen är färdigladdad;
• Den maximala effekten som tillförs elfordonet. Varje fordon har en maximal laddningseffekt som påverkar dess förmåga att laddas med en viss hastighet. Forskarna fann den högsta tomgångstiden för bilar med en maximal laddningseffekt mellan 4 och 6 kilowatt, vilket ungefär motsvarar den genomsnittliga långsamma laddningskraften hos e-bilar som finns på marknaden för närvarande.

Forskarna gjorde också några mer specifika observationer. Till exempel, medan taxichaufförer är bland de högsta användarna av offentliga laddplatser, de tenderar också att lämna sina fordon på tomgång under kortare tid.

Infrastrukturstrategier och beteendeförändringar

Övergången till en koldioxidsnål ekonomi är en central politisk prioritering för EU. För att göra detta till verklighet, en av ambitionerna är den utbredda användningen av fordon med låga och nollutsläpp under det kommande decenniet. En stor utmaning för framtida planering är att ha ett korrekt förhållande mellan laddare tillgängliga för dessa fordon:förarna måste vara säkra på att de kommer att kunna ladda sin bil när det behövs. Forskarna rekommenderar att de använder sin metod för att planera utbyggnaden av framtida laddare baserat på områden med "hög sårbarhetspoäng" - de områden där det sannolikt kommer att finnas en högre efterfrågan på laddpunkter än vad som är tillgängligt.

Flera kommuner i Nederländerna har antagit policyer som ger elbilanvändare rätt att få offentliga laddare installerade nära sina hem så att dessa "offentliga" laddare blir halvprivata laddare. Detta har en stor inverkan på tomgångstiden för dessa laddare.

Ser man bortom studien, forskarna inser också att laddstationsägare kan vidta åtgärder för att påverka beteendet:de kan börja ta ut en avgift för parkeringstid när fordonet är fulladdat, till exempel. En app kan också ge förare en uppskattning av tiden innan deras bil kommer att vara fulladdad, skickar en varning till dem när detta nästan är klart. Användare kan också möjligen ta reda på genom appen när en laddad laddare nästa gång kommer att vara ledig, med möjlighet att "reservera" laddaren under en viss period.

Bakgrund

Offentlig politik tas på både regional nivå och stadsnivå som inriktar sig på både införande av elfordon och hantering av laddningsinfrastruktur. Över åren, tomgångstiden (tiden ett elfordon är anslutet utan laddning) ökar, med direkta konsekvenser för dimensioneringen av infrastrukturen, dess kostnad och dess tillgänglighet.

Denna studie tillämpar övervakad maskininlärning på en datauppsättning på vilotid från Nederländerna, identifiera de huvudsakliga påverkande parametrarna för vilotid och den mest exakta algoritmen att använda för att uppskatta tiden som ett elfordon kommer att förbli parkerat efter laddning. Den utvecklade modellen ger användbar information för elfordonsanvändare och beslutsfattare – såväl som för nätägare, som kan förbättra nätverkshanteringen genom att rikta in sig på specifika variabler.