Analysis of the simultaneity factor of fast-charging sites using Monte-Carlo simulation

Given the increasing number of battery electric vehicles, the availability of suitable fast-charging infrastructure is crucial. However, designing such sites requires enough capacity in the electric power grid. A major influencing factor on the effect of fast-charging sites on the power grid is the simultaneity factor, i.e. the share of installed power related to the theoretical maximum power. The aim of this work is to investigate optimal simultaneity factors for fast-charging sites depending on various influencing factors. Real-world charging data from the biggest German operator is used in a stochastic approach via Monte-Carlo Simulation. It was found that in most cases, fast-charging sites can be designed with a simultaneity factor of 0.5 to satisfy demand. Applying this would reduce the effect on the power grid as well as reduce costs and time to build charging infrastructure. In consequence, the demand of the rising electric vehicle number can be met more efficiently

Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models

Eingeschränkte elektrische Reichweite und Ladeinfrastruktur führen zu Reichweitenangst bei Fahrern von Elektrofahrzeugen. Aktuelle Algorithmen zur Berechnung der Reichweite werden als unzuverlässig empfunden und hohe Sicherheitspuffer werden reserviert, um das Risiko eines Liegenbleibers zu reduzieren. Dies ist eines der Hauptprobleme, welches eine weitreichende Akzeptanz von Elektrofahrzeugen verhindert. Ein Ansatz um die Reichweitenangst zu verringern ist eine zuverlässigere Reichweitenberechnung, welche grundsätzlich auf zwei Faktoren beruht: dem aktuellen Energieinhalt der Batterie und der Energieverbrauchs-Vorhersage auf der Route bis zum Ziel. Diese Arbeit zielt darauf ab, letzteres durch das Berücksichtigen von Vorhersage-Unsicherheiten zu verbessern. Der Prädiktionsalgorithmus selbst lernt von Fahrer- und Verkehrsdaten aus einem Trainings-Set um akkurate, fahrerindividuelle Energieverbrauchsvorhersagen zu generieren. Dabei ist die explizite Berücksichtigung der Verkehrssituation durch Klassifikation der Verkehrsphasen ein zentraler Aspekt des Algorithmus. Mithilfe dieser Methode können individuelle Vorhersagen präziser berechnet werden, da sie abhängig vom Verkehr in der Umgebung sind. Um die Algorithmen zu validieren wird deren Performance mittels Realfahrdaten von verschiedenen Fahrern evaluiert. Auf Basis dieser Evaluation kann sowohl die Überlegenheit von stochastischen Algorithmen gegenüber deterministischen Vorhersagen als auch die Verbesserung der Vorhersagegüte durch Berechnung expliziter Verkehrsphasen gezeigt werden

Stochastic Range Estimation Algorithms for Electric Vehicles using Data-Driven Learning Models

This work aims at improving the energy consumption forecast of electric vehicles by enhancing the prediction with a notion of uncertainty. The algorithm itself learns from driver and traffic data in a training set to generate accurate, driver-individual energy consumption forecasts