Modelování poptávky po dobíjení elektromobilů

Showcase služby EDIH CTU

EV Demand Modeling

AI-driven modelování poptávky po EV nabíjení pro firmu DeFINE.

Řešení pomáhá odhadnout očekávanou zátěž v čase a prostoru, zobrazit spotřební špičky a navrhnout infrastrukturu pro rezidenční i administrativní budovy podle reálné budoucí poptávky.

Elektromobilita
Energetická infrastruktura
Rezidenční a administrativní budovy
Dynamic Load Management
Rozsah realizace
288 hodin

Vývoj
7 fází

Finální výstupy
2 výstupy

Partner / klient
DeFINE

Typ služby
AI-driven modelování poptávky

Segment
EV a energetická infrastruktura

Hlavní cíl
Lépe dimenzovat infrastrukturu

Kontext a zadání

Přesnější návrh nabíjecí infrastruktury pro budovy

Služba reagovala na potřebu přesněji modelovat poptávku po nabíjení elektromobilů v rezidenčních a administrativních budovách. Cílem bylo vytvořit přesnější a snadno adaptovatelný nástroj, který by investorům pomáhal stavět infrastrukturu podle reálné poptávky a očekávaných energetických špiček.

Výsledkem je uživatelsky přívětivý nástroj pro odhad očekávané zátěže v čase a prostoru, vizualizaci špiček a lepší rozhodování o dimenzování infrastruktury i využití dynamic load managementu.

Příklad výstupu modelu
Ráno34 %
Odpoledne61 %
Večer89 %
Víkend52 %

Ukázka modelu EV Demand Modeling

Jak řešení funguje

1

Vstupní parametry objektu

Model pracuje s typem budovy, využitím objektu, počtem nabíjecích bodů a dalšími provozními parametry. Díky tomu lze predikci přiblížit skutečnému budoucímu provozu.

2

Behaviorální profily

Řešení pracuje s latentními vzorci chování uživatelů a nepočítá jen s jednoduchým průměrem. Díky tomu lépe zachytí špičky i rozložení poptávky v čase a prostoru.

3

Predikce zátěže

Výstupem je odhad zatížení více nabíjecích bodů i celé budovy. Odborník rychle vidí, kde vznikají energetické špičky a jaká kapacita je skutečně potřebná.

4

Praktické rozhodnutí

Nástroj pomáhá rozhodnout o dimenzování infrastruktury, využití dynamic load managementu a přípravě na budoucí rozvoj směrem k flexibility services a Vehicle-to-Grid.

Použité technologie a principy

generativní AI model
uživatelské rozhraní
vizualizace zátěže
interaktivní mapový vstup
prediction model
dynamic load management
budoucí rozšíření k V2G

Řešení staví na adaptaci generativního AI modelu navazujícího na dřívější výzkum v oblasti poptávky po veřejném nabíjení. Součástí je intuitivní uživatelské rozhraní pro odborníky z praxe a vizualizace očekávané zátěže v čase i prostoru.

Výstupy jsou využitelné nejen analyticky, ale i pro praktické rozhodování o prevenci lokálních přetížení a efektivnějším využití infrastruktury.

Co klient získal

Nižší investiční nejistota

Nástroj pomáhá dimenzovat infrastrukturu podle očekávané poptávky, ne podle hrubého odhadu. Tím snižuje riziko zbytečných investic i poddimenzování.

Prevence overloadů

Vizualizace špiček pomáhá včas rozpoznat kritická místa a lépe pracovat s kapacitou objektu. To je důležité zejména tam, kde je energetická rezerva omezená.

Základ pro další rozvoj

Řešení vytváří podklad pro budoucí rozšíření směrem k flexibility services a Vehicle-to-Grid. Firma tak získává lepší připravenost na další vývoj trhu i technologií.

Typické oblasti využití

  • rezidenční budovy s neveřejným dobíjením
  • administrativní a kancelářské budovy
  • developerské a investiční projekty ve fázi návrhu
  • projekty s omezenou energetickou kapacitou objektu
  • budoucí scénáře napojení na flexibility services a V2G

Chcete-li o službě vědět více, kontaktujte nás

Rádi s vámi probereme, jak lze podobný přístup využít ve vašem projektu, při návrhu nabíjecí infrastruktury nebo při práci s energetickou kapacitou budovy.

edihctu@cvut.cz