蒐集電動車駕駛的「充電習慣」大數據!美國史丹佛大學精準預估充電需求,解決電網脆弱性
近期國發會宣布一項新目標,台灣將力拼於 2040 年達到市售車 100% 電動化。
若以台灣平均每年新車銷量約 45 萬輛來推估,可以預期自 2040 年起,台灣每年將新增 45 萬輛電動車上路。
此外,以現今全球電動車約 700 萬輛的數字來看,預計至 2040 年,電動車數量將快速成長 60 倍,達到四億輛的規模!
隨著電動車輛數的增長,充電的需求勢必跟著增加。因此,供電的穩定性便成為格外重要的問題;如何避免電力需求超過供給負荷,關鍵在於電網規劃者是否能夠精準地計算並預測電力的供給與需求。
電動車充電需求激增!精準預測供給需求,解決電網脆弱性
為此,美國史丹佛大學設計了一套「可擴展型機率模型」(scalable probabilistic model),該模型可以透過駕駛人實際充電行為資料的蒐集,將各種使用情境等變因納入考量(例如地區別、季節、平日或週末、假期等因素),精準地推估特定地區在某個時間點的充電需求,解決電網過度負荷的問題。
該模型能夠提供電網業者、政策制定者最精確的資訊,包含電動車使用者在哪裡充電、什麼時間充電、充電的頻次、如何充電、使用多少電量等資訊。
該研究團隊預期這一套模型可作為未來電力業者、政府單位進一步規劃電動車相關基礎設施研究的數據資料來源。
此外,未來該研究團隊將嘗試進一步調整,讓該模型可以套用在更小範圍的地方(例如社區、校園),避免當地配電需求超過負荷。
公、私部門協力,讓電動車不成為電網的負擔
對於多數駕駛人而言,除了電動車的售價外,充電設施的普及程度、充電的便利性更是決定駕駛人是否捨棄燃油車並擁抱電動車的重要因素。
如何透過技術創新、政策推動,提供駕駛人一個「穩定」、「簡單」、「人人皆可負擔」的充電環境,便是政府和企業必須思考的重要課題。
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