Opis projektu
Model oparty na sztucznej inteligencji usprawni infrastrukturę ładowania pojazdów elektrycznych
Pojazdy elektryczne cieszą się niską popularnością z powodu braku dostępu do infrastruktury ładowania. Choć rozmieszczenie większej liczby publicznych stacji ładowania pojazdów elektrycznych może w pewnym stopniu rozwiązać ten problem, wyzwaniem pozostaje zapewnienie dochodowości tych stacji oraz równoważenie obciążenia sieci energetycznej. Ładowarki domowe stanowią obiecujące, opłacalne i zrównoważone rozwiązanie tego problemu. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu ChargFlex ma na celu zwiększenie dostępności infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych. W tym celu zbuduje rynek usług ładowania, aby umożliwić gospodarstwom domowym sprzedaż nadwyżek energii właścicielom pojazdów elektrycznym, oparty na modelu licytacji wykorzystującym algorytmy sztucznej inteligencji w celu maksymalizacji zysków. Projekt ChargFlex ma na celu zwiększenie dostępności ładowarek pojazdów elektrycznych poprzez opracowanie modelu opartego na sztucznej inteligencji, który wskaże optymalne czasy i miejsca ładowania.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
8000 Aarhus C
Dania