Ενεργειακή δρομολόγηση και πρόβλεψη διαθεσιμότητας σταθμών φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων με χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης
Creators: name: Γκίκα, Ιωάννα Χαρίλαου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Ηλεκτρικά οχήματα
Ενεργειακή δρομολόγησης
Πρόβλεψη διαθεσιμότητας
Electric vehicles
Energy efficient routing
Availability prediction

description: Τα τελευταία χρόνια είναι όλο και πιο σημαντικό να ερευνούμε και να αναπτύσσουμε μηχανισμούς για την αντιμετώπιση θεμάτων που σχετίζονται με το κλίμα και απειλούν την ανθρωπότητα. Η θερμοκρασία της γης αυξάνεται ανησυχητικά, επομένως είναι υποχρέωση όλων μας να μειώσουμε, μεταξύ άλλων, τις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου που βλάπτουν σοβαρά το περιβάλλον. Μια σημαντική πηγή περιβαλλοντικών ρύπων είναι οι μεταφορές και κυρίως τα ιδιωτικά οχήματα. Μια λύση στο πρόβλημα αυτό βρίσκεται στη χρήση ηλεκτρικών οχημάτων. Σε αντίθεση με τα συμβατικά, τα ηλεκτρικά οχήματα μπορούν να λειτουργούν χρησιμοποιώντας ηλεκτρική ενέργεια που προέρχεται από φιλικές προς το περιβάλλον πηγές. Τα τελευταία χρόνια, έχει καταγραφεί μια εκθετική αύξηση στον αριθμό των ηλεκτρικών οχημάτων, οπότε αυτή η διπλωματική εργασία στοχεύει στην παροχή υπηρεσιών προς τους οδηγούς ώστε να βελτιωθεί η εμπειρία τους κατά την κίνησή τους σε ένα αστικό περιβάλλον. Ξεκινά με το κομμάτι της ενεργειακής δρομολόγησης. Αυτό μπορεί να περιγραφεί ως η διαδικασία επιλογής ενός βέλτιστου μονοπατιού για μετάβαση από το ένα σημείο της πόλης σε ένα άλλο, ώστε ο οδηγός να καταναλώσει κατά την κίνησή του την ελάχιστη δυνατή ενέργεια. Το πρόβλημα αυτό δεν είναι εύκολο να επιλυθεί, καθώς η εκτίμηση της κατανάλωσης της ενέργειας ενός ηλεκτρικού οχήματος είναι ένα πολυπαραμετρικό πρόβλημα κι εάν δε γίνουν κάποιες αρχικές παραδοχές, η απόκτηση μιας καλής εκτίμησης είναι αδύνατη. Επιπρόσθετα, η παρούσα εργασία επικεντρώνεται στο πρόβλημα της πρόβλεψης της διαθεσιμότητας σταθμών φόρτισης ηλεκτρικών οχημάτων. Ένα σημαντικό πλεονέκτημα που έχουν τα συμβατικά οχήματα είναι ότι μπορούν να γεμίσουν τη δεξαμενή καυσίμου τους σε πολύ λίγο χρόνο. Αντίθετα, τα ηλεκτρικά οχήματα απαιτούν συχνά ώρες φόρτισης και οι σταθμοί φόρτισης ενδέχεται να μην είναι σε θέση να καλύψουν τόσο υψηλή ζήτηση. Αυτή η εργασία παρέχει στο πρόβλημα πρόβλεψης διαθεσιμότητας μια λύση με χρήση Μηχανικής Μάθησης, χρησιμοποιώντας αραιά δεδομένα που συλλέχθηκαν από 4 φορτιστές. Η προσέγγισή μας περιλαμβάνει ωριαίες προβλέψεις, βάσει ιστορικών δεδομένων. Στην ενότητα των πειραμάτων παρουσιάζονται τα αποτελέσματα αυτής της προσέγγισης, όπου φαίνεται να μπορούμε να κάνουμε καλύτερη πρόβλεψη της διαθεσιμότητας, από ένα αφελές μοντέλο που προβλέπει λαμβάνοντας υπόψη αποκλειστικά την τρέχουσα κατάσταση του φορτιστή. Τέλος, παρουσιάζεται ένα σενάριο όπου η επιλογή του καταλληλότερου σταθμού φόρτισης από τον οδηγό δε γίνεται μόνο βάσει κατανάλωσης ενέργειας αλλά και βάσει των προβλέψεων διαθεσιμότητας των σταθμών. Τα αποτελέσματα αυτής της εργασίας αναμένεται να εξελιχθούν, μαζί με την πολύ ελπιδοφόρα αύξηση του αριθμού των ηλεκτρικών οχημάτων
description: In the recent years it is more important than ever to research and develop mechanisms to overcome climate related threats that humankind is facing. The earth's temperature is worryingly increasing, therefore it is mandatory that we reduce, among other things, greenhouse gas emissions which are actively hurting the environment. A major source of harmful emissions is transportation and in particular privately owned vehicles. A solution to that is posed by electric vehicles (EVs). Unlike regular vehicles, EVs are able to operate using energy produced in an eco-friendly way. An exponential growth has already been recorded in the number of EVs, so this dissertation is aimed at providing a service to the drivers to enrich their experience of navigating inside an urban environment. It starts by describing the part of energy efficient routing. This entails the process of selecting an optimal path to get from one part of the city to another, while keeping the energy consumption to a minimum. It is not an easy problem to solve, as the part of estimating the actual energy consumption is very challenging and unless certain prior assumptions are made, acquiring a good estimate is impossible. Additionally, this dissertation focuses on the problem of predicting availability in Electric Vehicles' charging stations. One major advantage of regular vehicles is that they are able to replenish their fuel stock at short notice. On the contrary, EVs often require hours of charging and charging stations may not be able to meet such high demand. This work provides a Machine Learning (ML) approach to the station availability prediction problem, based on sparse data gathered from 4 chargers. It involves hourly predictions, based on historical data. The results of this approach are described in the experiments section, where it is argued that it is possible to increase the quality of availability prediction using ML tools. The performance of these tools was compared to a naive model that only reports the charger's current state. Finally, a use case of the work is provided, in which a driver decides on a charging station based not only on the energy consumption but also on the aforementioned prediction. The results of this work are expected to scale, along with the very promising increase in the number of EVs