Okres realizacji: 2021-12-01 - 2023-07-31
Typ: Krajowy
Pracownia: Pracownia Ekonomiki Energetyki
NR PROJEKTU: POIR.01.01.01-00-0855/21
OPIS PROJEKTU: Analiza rozwoju rynku elektromobilności w Polsce wskazuje, że mimo przyrostu liczby pojazdów elektrycznych oraz stacji ich ładowania, rynek nadal znajduje się we wczesnej fazie rozwoju. Zauważyć jednak można coraz więcej samochodów elektrycznych na ulicach polskich miast. Jak wynika z raportów Polskiego Stowarzyszenia Paliw Alternatywnych (PSPA) „RAPORT. Barometr Nowej Mobilności 2020/21”, oprócz głównej bariery, jaką jest wysoka cena samochodów elektrycznych, Polakom towarzyszy niepewność związana z dojechaniem samochodem elektrycznym z punktu A do punktu B. Barierą jest brak gwarancji dostępności punktów do ładowania (ze względu np. na zajętość punktu przez inne pojazdy EV, brak inteligentnego systemu rezerwacyjnego) na trasie i możliwości skorzystania z nich. Istotną przeszkodą w zakupie samochodu elektrycznego jest także dyskomfort związany z długim czasem ładowania (w zależności od stacji ładowania). Celem przedmiotowego projektu jest odpowiedź na wskazane obawy i zaproponowanie konkretnego rozwiązania.
W konsekwencji celem projektu jest opracowanie zautomatyzowanego narzędzia wspierającego proces decyzyjny kierowców w zakresie wyboru stacji i parametrów ładowania samochodu elektrycznego w trasie. Narzędzie będzie bazować na integracji dwóch metod badawczych: programowania matematycznego (optymalizacja) oraz uczenia maszynowego (prognozowanie). Wdrożenie produktu będzie odpowiedzią na rosnące zapotrzebowanie rynku na usługi niezbędne do efektywnego wykorzystania samochodów elektrycznych.
Wybrane metody uczenia maszynowego zostaną wykorzystane do predykcji wiarygodnego zasięgu samochodu elektrycznego w zmiennych warunkach, uwzględniających m.in. temperaturę otoczenia, styl jazdy, profil trasy oraz informacje o włączonych w pojeździe systemach i stanie naładowani baterii. Wyniki modelu wykorzystującego uczenie maszynowe zostaną wykorzystane jako parametry wejściowe do modelu optymalizacyjnego, bazującego na metodach programowania matematycznego. Zadaniem tego modelu będzie dobór stacji ładowania oraz harmonogramowanie ładowania dla ustalonej, wieloetapowej trasy przemieszczania się pojazdu. Rozwiązanie optymalne będzie uwzględniać wiele kryteriów (optymalizacja wielokryterialna), związanych przede wszystkim z kosztami i czasem ładowania. W ramach projektu zbudowane zostanie zintegrowane narzędzie, które w toku prowadzonych prac B+R zostanie zweryfikowane i przetestowane. W projekcie przewidziane są również prace przedwdrożeniowe.
Grupą docelową produktu projektu będą indywidualni użytkownicy (kierowcy) pojazdów elektrycznych. Należy zwrócić uwagę na fakt, że proponowane rozwiązanie będzie atrakcyjne zarówno dla użytkowników planujących podróż i poszukujących optymalnych punktów ładowania, jak również dla pozostałych użytkowników EV, korzystających głównie z własnych źródeł ładowania.
Projekt realizowany jest przez konsorcjum dwóch podmiotów: TwinIO Energy Sp. z o.o. oraz IGSMIE PAN.
BUDŻET PROJEKTU: 5 987 303,97 zł
KWOTA DOFINANSOWANIA: 4 863 651,32 zł
KIEROWNIK B+R PROJEKTU: prof. dr hab. inż. Jacek Kamiński, kontakt: kaminski@min-pan.krakow.pl
Projekt finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014–2020, OŚ PRIORYTETOWA: „Wsparcie prowadzenia prac B+R przez przedsiębiorstwa”, DZIAŁANIE: „Projekty B+R przedsiębiorstw”, PODDZIAŁANIE: „Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa”, KONKURS: 1/1.1.1/2021 – Szybka ścieżka.
