Projektbeschreibung
KI-gestütztes Modell zum Ausbau der Elektrofahrzeug-Ladeinfrastruktur
Die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen ist immer noch eher gering, da es an einer ausreichenden Ladeinfrastruktur mangelt. Während dieses Problem durch die Einrichtung von mehr öffentlichen Ladestationen bis zu einem gewissen Grad lösbar ist, schränken im Zusammenhang mit der Rentabilität und der Belastung des Stromnetzes bestehende Herausforderungen die Verfügbarkeit weiterhin ein. Zu Privathaushalten gehörende Ladestationen stellen eine vielversprechende Lösung dar, da sie kostengünstige und nachhaltige öffentliche Lademöglichkeiten bieten. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts ChargFlex ist der Ausbau der Zugänglichkeit der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Es wird ein Lademarkt eingerichtet, mit dem Privathaushalte überschüssige Energie an Elektrofahrzeuge verkaufen können, wobei eine KI-basierte Gebotsstrategie zur Gewinnmaximierung eingesetzt wird. Das Team von ChargFlex zielt darauf ab, die Zugänglichkeit zum Laden von Elektrofahrzeugen zu verbessern, indem ein KI-gestütztes Modell entwickelt wird, das optimale Zeiten und Standorte für das Aufladen empfiehlt.
Ziel
Rapid integration of Electric Vehicles (EVs) in the transport sector is the key to achieving the Green Deal decarbonization targets. However, EV adoption is still low for several reasons, mainly concerns about the lack of charging infrastructure from the EV drivers' view, known as range anxiety. Many studies believe deploying more public EV charging stations (EVCSs) can ease this anxiety among EV drivers. Still, EVCSs are not yet widely available due to profitability issues and putting more stress on the grid. While the growth of the EVCSs is moving slowly, the number of household charger installations is growing rapidly. However, scarce studies have investigated the potential of household chargers in providing public charging services. Further, many households are already equipped with renewables and sell the surplus energy to the grid through local flexibility markets. With renewables, household chargers can provide cheaper charging services while minimizing the negative grid impacts of EV charging. This project intends to alleviate the range anxiety in two ways. First, we will enhance the charging infrastructure availability by encouraging households to sell surplus energy to EVs through a market framework called the charging market, besides flexibility markets. We will design a coordinated bidding strategy model from the household viewpoint based on AI to maximize profit from the two markets (Work Package 1). Second, we will improve charging infrastructure accessibility by developing an AI-based charging recommendation model to guide EV drivers on when and where to get recharged (Work Package 2). Finally, we will conduct software implementation and real-time performance validation of the proposed AI-based models (Work Package 3). The complementarity between me, the host supervisor's profile, the environment provided by the host, and the secondment ensure the achievement of this timely and innovative project and the dissemination and exploitation of the results.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordinator
8000 Aarhus C
Dänemark