Analysis of Electric Vehicle Public Charging Patterns in Prague
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00374720" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00374720 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Analysis of Electric Vehicle Public Charging Patterns in Prague
Popis výsledku v původním jazyce
The global shift to electric vehicles (EVs) necessitates strategic deployment of public charging infrastructure to meet growing demand. Our study focuses on Prague, Czechia, analyzing real-world data to understand EV charging demand. Utilizing charging session and geospatial data, we categorize charging points by urban context and assess factors influencing demand. Geospatial analysis helps identify potential charging sites based on accessibility, location, and population density. Insights from temporal demand variations, share of charging instances per area type, and load profile characteristics guide infrastructure planning. Despite limitations in data scope and geographical specificity, this study offers valuable insights into public charging behavior, laying groundwork for future enhancements and predictive modeling to inform efficient charger placement in urban EV infrastructure.
Název v anglickém jazyce
Analysis of Electric Vehicle Public Charging Patterns in Prague
Popis výsledku anglicky
The global shift to electric vehicles (EVs) necessitates strategic deployment of public charging infrastructure to meet growing demand. Our study focuses on Prague, Czechia, analyzing real-world data to understand EV charging demand. Utilizing charging session and geospatial data, we categorize charging points by urban context and assess factors influencing demand. Geospatial analysis helps identify potential charging sites based on accessibility, location, and population density. Insights from temporal demand variations, share of charging instances per area type, and load profile characteristics guide infrastructure planning. Despite limitations in data scope and geographical specificity, this study offers valuable insights into public charging behavior, laying groundwork for future enhancements and predictive modeling to inform efficient charger placement in urban EV infrastructure.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster – 28/2024
ISBN
978-80-01-07299-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
173
Strana od-do
—
Název nakladatele
Fakulta elektrotechnická
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Prague
Datum konání akce
23. 5. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—