贝洛奥里藏特电动汽车基础设施的空间规划,巴西

文摘

追求一个更可持续的交通系统,电动汽车(EVs)有可能发挥着基础性的作用因其提高效率和低排放。没有一个适当的电动汽车供应设备(EVSE)网络一直是大规模采用电动汽车的主要障碍,在大型城市的发展中国家。这是在贝洛奥里藏特(BH),巴西,还有一个高机动化率(7轻型车辆每10人)。本研究的目的是测量和确定最优位置为根据选择标准EVSE满足轻型电动车的需求(LDEV)对应于1%的普及率,到2025年,黑洞的直辖市。该研究凸显了最重要的属性,需要考虑安装一个EVSE网络在一个发展中国家的城市空间。多标准决策(指标),加权线性组合(WLC)方法和层次分析法(AHP)技术,基于输入的巴西电力流动专家,加上一个地理信息系统(GIS)的建模工具,被用于这项研究。结果显示,在1200年左右EVSE需要单位,有一个很大的浓度EVSE在一个小区域。我们也说明利益相关者应该集中注意力的成功推广电动汽车。开发方法有潜力被应用在其他未来EVSE开发项目。

1。介绍

在城市中心有一个大流动性需求。这些城市中心持有约80%的全球国内生产总值(GDP)占三分之二的主要能源消费和二氧化碳的70%(有限公司₂)排放1,2]。全球运输负责近四分之一的能源排放(1,2]。在巴西,超过32%的最终与道路交通运输部门的能源消耗占超过92%的金额(3]。乙醇在巴西低碳交通的一个重要的角色。比较生命周期评价(LCA)的研究显示,当用乙醇代替汽油燃料,可以减少温室气体(GHG)的排放约81% (4]。另一方面,一些研究强调农业生产乙醇的过程可以负责相当大的问题,如生态毒性,土壤酸化,和人类的毒性等5,6]。有些人甚至研究确定利益生产乙醇也突出的负面环境影响7]。其他的研究表明,乙醇的生产与食物的竞争是另一个重大的问题8- - - - - -10]。

取代内燃机(ICE)与电动汽车负责清洁能源有可能进一步减少有限公司₂排放(11- - - - - -17]。这使得电动汽车城市空间的一个更合适的选择(18]。

圣保罗的一项研究(采用220年汽车gCO排放到大气中₂/公里)显示,电动汽车可以减少约11 0 TgCO₂,如果20%的汽油汽车的舰队被203019]。这相当于把约140000中型汽油动力汽车的排放在一年内在考虑一个LCA methodology-European研究表明250 gCO排放₂/公里[20.]。因此,电动汽车可以消除当地污染物的排放(即HC、CO、NOx和PM),大大有助于减少能源消耗和气候变化的减缓,特别是可再生能源生产的电力,(21,22]。

排放的交通部门从2010年到2015年每年增长2.5%;然而,OECD(经济合作与发展组织)国家旨在减少排放量每年2.1%的2015年和2025年之间(1,2]。电动汽车技术的发展和相应的充电基础设施可以是一个潜在的方法来减少排放以及提高能源效率(23]。

然而,缺乏合适的电动汽车供应设备的扩张(EVSE)网络为电动汽车提供了一个屏障,例如里程焦虑效应(司机担心电动汽车将没有足够的范围到达目的地)(24),即使特性,比如Safe-Range-Inventory (SRI)是里程焦虑的克服障碍的能力。在一些发展中国家,其他的问题还需要考虑当EVSE规划发展。这些包括更大的社会不平等,公共安全问题,缺乏物流支持,发展中国家也没有相同级别的经验相比发达国家。中国是唯一优先考虑电动汽车的发展中国家。然而,这个亚洲国家可能不是一个好的基准,因为中国和巴西有不同的公共安全标准;即。,there is no significant record of vandalism in Chinese EVSE.

因此,本研究的目的是测量和确定最优位置为安装EVSE在贝洛奥里藏特市(BH),巴西,以满足1%的普及率轻型电动车(LDEV)到2025年。这项研究回答下列问题:(我)应该突出什么属性的安装EVSE网络在城市地区发展中国家的巨大风险区域吗?和(2)是一个网络的最优位置EVSE网络贝洛奥里藏特市的?

在下一节中给出了文献综述。第三部分致力于方法,第四部分介绍了结果,第五部分介绍了讨论,和第六部分提出了结论,即将研究的局限性,并建议。

2。文献综述

2.1。表征的研究区域

很大一部分温室气体排放总量的米纳斯吉拉斯(MG)的首府是黑洞,是由于运输活动。排名第二的巴西的26个州的温室气体排放。交通部门负责国家总排放量的36%左右与公路运输部门占96%以上的这些排放25]。

黑洞的估计人口约250万人,人口密度最高的MG状态。黑洞的直辖市总数的17%路舰队在MG大约180万- 70%的这些是轻型汽车(LDV)。

BH分为9个行政区域,8区,487个社区(26]。黑洞的一些社区,如锡安,卢尔德,观景楼,有一个重要的人口浓度平均家庭收入高于2200美元每月。收入平方米价格在该地区高于黑洞内的平均市(27]。

等社区Savassi、圣Agostinho Funcionarios人口浓度很高。BH中南部地区(图1)作为城市中心的特点是多样性大量的服务和经济活动的集中28]。

从环境和能源的角度来看,黑洞显示良好的电迁移的扩张潜力因为巴西主要清洁能源组合。2016年,几乎有一半的能源消耗在巴西是来自可再生能源29日]。巴西电力矩阵使用可再生能源的82%,由于水力发电占发电总量的68% (29日]。可再生能源的使用在电动汽车充电以保证减少有限公司是至关重要的₂生命周期排放。

另一方面,有一些挑战需要克服的大规模实现EVSE网络在巴西的城市地区。这些包括不规则城市化与大面积的低能的团聚体(凌乱和密集的可怜的定居点,大多数缺乏基本的城市公用事业和基本服务)。经常需要交叉地带的不规则的城市化进入机场、火车站、公交车站、公路、金融城市的区域,和上层中产阶级社区。

2010年,巴西注册超过6300名弱智者agglomerates-with超过50%的country-containing东南约160万家庭和人口的大约550万居民(30.]。这些领域通常与城市暴力有关,由于这些地区的困难在获得基本的公共服务。

在BH,情况不是不同;在2009年,有超过364000人住在低于正常的团聚体,对应于23%的人口和10%的领土的直辖市31日]。地质灾害和洪水的地区,也应该受到特别的关注。BH经历周期性的洪水,主要涉及阿鲁达的盆地地区的直辖市(南部和中南部),仅(北)由于问题涉及不规则土壤模式和陡峭的救济(32]。

2.2。电动汽车普及率

部分原因在于一些国家的公共政策支持、全球电动汽车的数量自2010年以来每年几乎翻了一番。在2016年,有200万电动汽车在世界范围内,有超过750000电动汽车销售的。此外,还有345000多2亿两轮电动车和电动公交车主要集中在中国市场。这突出了电动汽车普及率的提高,可以发生在一个相对短的时间内;像2005年一样,只有几百EVs [1,2]。全球目标1亿电动汽车和电动2 - 4亿,到2030年3-wheelers被定义在巴黎宣言的电动车产业和气候变化和行动呼吁33]。

限制性政策的使用冰车辆采用一些国家可能支持电动汽车的普及率。例如,一些欧洲国家已限制流通的冰车辆在某些地区,只允许访问等低排放汽车电动汽车(34]。欧洲已经建立运输减排20%的目标,2030年由2050年的70%到2008年的水平相比(34]。在巴西,电动汽车开始发展,但电动汽车的数量仍然是微不足道的。从2011年到2016年,大约3500辆的LDEV(其中大部分是出于演示目的)授权的国家(在这段时间黑洞没有任何电动汽车登记),而在这段时间内超过1530万LDV(乙醇、汽油、flex和燃料)在巴西已经授权(35]。

2.3。成功的EVSE EV的重要性

2016年,EVSE基础设施大幅增长,达到约230万全球充电点。然而,大多数电动汽车司机依赖公共充电站充电(1,2]。缺乏充电点在居住地附近,道路,电动车市场渗透和职场是一个潜在的障碍由于里程焦虑障碍(36]。EVSE网络计划必须充分考虑数量和位置(37]。

EVSE的特点,特别是相关的收费水平,相关的创建基础设施网络。EVSE水平(表A2)本研究考虑如下38,39]:(我)EVSE_L1(级别1)相当于一个缓慢的充电站对应8 h以上充满电(40,41]。建议对司机的地方生活。(2)EVSE_L2(要求等级2)对应于快速充电站占3 h - 8 h充满电(40,41]。建议对工作场所、公共交通连接领域,和购物中心。(3)EVSE_L3(三级)的特点是超高速充电30分钟充满电(40,41]。建议对购物中心、道路、走廊和主要途径。

优化公共和私人投资的扩张EVSE需要研究为了获得知识的主要属性校准能力的供给与需求方程(42]。这些属性包括车库在居民区的可用性,点的公共交通连接,高流量的道路、购物中心、大型停车场、与相当浓度的车辆等领域。此外,另一个重要因素是EV范围,继续改善。例如,在2011年,只有三个模型的纯电动汽车在大众市场在美国,射程100 - 150公里。15 2017年,纯电动汽车模型可用在美国,和一个最小射程92公里的Smart Fortwo电力驱动车模型和最大射程540公里的特斯拉型号S 100 d (41]。

此外,物理空间的可用性安装EVSE也必须占,以及对电力网络的影响(43- - - - - -47],电动车的整体态度[44),和消费者的态度(48和心理方面49]。安装一个EVSE网络应包括技术和地理资源以满足消费者的期望充电汽车的电池在最短的时间内和短位移(43),从而避免不必要的能源消耗。

最重要的创新之一指出研究领域的限制,因为他们明显重要项目,考虑电动汽车基础设施的发展。一个详细的文献综述主要揭示了属性的扩张EVSE网络在城市地区,如表所示1。

3所示。材料和方法

研究分为两个部分。第一个重点是建立方法,定义地理条件,确定需求,完成与专家调查。这项研究的第二部分针对参数化和GIS中的数据处理工具。

3.1。方法定义

GIS是使用,因为它是一个空间信息系统能够处理不同类型的数据和准确指示所需的空间位置。类似于其他的研究(2002年教堂),GIS是用来进行这项研究和管理地理空间数据分析支持标准及指标最优位置EVSE [67年]。此外,多标准决策(指标)的方法定位EVSE是重要的和需要最大的自信68年),这种类型的设施是为了忍受大时间(即。,几十年)。

在应用指标的背景下,一批多学科专家被邀请evaluate-through赋值不同属性的重要性EVSE网络的最佳位置。指标允许一致的分析不同的定量和定性元素的决策过程。指标的方法已被广泛用于决策过程应用于环境、能源、商业、和电动汽车基础设施(42,69年- - - - - -71年]。此外,指标被认为是适当的在这项研究中,因为巴西是一个初期的电动汽车市场,有额外的限制和复杂性问题可用的处理数据(72年),证明使用本地化的指标为电动汽车基础设施。

加权线性组合(WLC)方法被应用,因为它是一个分析方法来处理多属性或多个属性时必须考虑。WLC方法主要是用于类似的研究(73年,74年]。由于问题的复杂性,层次分析法(AHP)也被考虑在内。层次分析法有助于解决问题使用一个全面和理性的过程。AHP技术也广泛应用于研究与地理分析(73年- - - - - -75年]。

3.2。领土的区分

地理区域被认为是基于市政当局BH的领土划分,基于1988年的巴西宪法和巴西地理和统计研究所或IBGE(葡萄牙语:Brasileiro de Geografia e Estatistica)。它认为487个社区(26,63年]。

3.3。需求识别

本研究确定的需求对应估计LDEV渗透BH由2025年的1%。这估计是基于巴西汽车行业的能源需求报告(29日]。这是一个保守的场景;然而它是合理的,经过5年多的电动汽车可用性,这是可比的市场份额不到1%在大多数国家(1,2]。在发展中国家,只有中国显示了一个高电动汽车普及率;然而,2016年电动汽车市场普及率只有1%左右(1,2]。在巴西,电动车的速度扩张可能会影响到电动流动缺乏公共政策发展和现有的政府乙醇保护政策。

在缺乏理想参考EVSE数量,以及理想比率EVSE级别2 (L2)和EVSE三级(L3),其他城市地区的经验作为参考。我们定义一个EVSE每十个电动汽车的比例用于这项研究。这是一个案例研究与中国的主要城市,有相同的目标39]。关于EVSE水平- (L2)和(L3)——对EVSE_L3 EVSE_L2的比例为80%和20%。这是基于EVSE了16个国家的平均数更密集的电动汽车使用(21,22,29日,33]。这项研究还认为每个电动汽车充电器(EVSE_L1)业主有一个家。

3.4。调查专家

巴西的电迁移是在非常初期的阶段。有有限数量的专家。识别专家这个话题,我们的电子邮件和电话联系是由巴西电动汽车协会、汽车制造业协会,汽车经销商协会,汽车制造商,汽车经销商,电动汽车设备供应商,联盟的出租车公司在电动汽车测试项目工作,专业媒体和互联网的研究。

后准备一个列表包含专家的名字,我们发送邮件澄清67 -方法研究,并邀请他们参与通过回答一份调查问卷,将稍后发送。

主要基于文献综述(表属性确定1)用于创建的问卷分为三组:经济、社会人口和地理。在提交问卷之前,我们进行了为期40天的审判和一群17人由研究人员和朋友与汽车行业有关。测试被证明是有价值的在调整一些问题。

这项调查是由邮件09/05/2016 10/09/2016,和样本覆盖51专家有兴趣的电力流动。

调查目标EVSE_L2 EVSE_L3,专家被要求为每个属性赋值,根据每个问题的介绍中解释的标准。使用层次分析法的比较两个元素可以以不同的方式执行(76年]。然而,两个选择之间相对重要性的规模提出Saaty [77年是使用最广泛的。因此,专家为每个属性指定的值从1到9,在1意味着属性没有重要性EVSE和9的位置与重要性最高。有十个问题的调查问卷为被申请人确定新属性一个空间。

虽然数量的受访者不表达,不妥协的结果,因为专家有限本身评估更确定了相关的出版物的attributes-elements覆盖研究和经验EVSE实现在其他国家。大多数受访者在执行方向(57%),在私营部门工作(79%),在汽车行业(37%),和住在巴西东南部,如表所示2。

3.5。GIS分析

使用GIS工具可以被视为研究的骨干。它是由三个步骤:预处理,处理,和一代的地图,接下来的部分将描述。

3.5.1。处理的第一步

第一阶段的GIS分析预处理分为两个阶段。第一个专注于创建参数,获取和处理数据和第二阶段的管理属性。(我)预处理和标准化包括地理数据的预处理以结构和参数化研究。属性建立了在矢量格式,如表所示3。

在评价EVSE的空间分析和位置,不同级别的操作特征EVSE被认为是:(我)EVSE_L1:属性被认为是家庭收入(相当于2200美元或更高)和人口密度的人年龄在18岁以上(表1)。(2)EVSE_L2:适用于附近的购物中心,工作场所或公共交通连接与停车场至少50个停车位,其他属性表所示1。(3)EVSE_L3:潜力最大的地方安装道路,购物中心,公共交通连接其他属性显示在表中1。根据EVSE属性分组和处理水平(L1, L2, L3),如表所示4。

采用欧氏距离和定义为一个分组之间的平均距离属性的界定,即。,if the average distance between shopping malls is 20 km, 10 km is considered to be the maximum radius (limited to 30 km) from each shopping mall in which the EVSE should be installed. The attributes are standardized by the minimum and maximum values of classification. The Boolean method was applied and consists of the logical combination of binary values, where each attribute was evaluated and standardized at “0" as an unsatisfactory hypothesis and “1" as a satisfactory hypothesis [3]。

空间推理是一个一步指标,旨在整合涉及的数据。为此,我们执行标准化(表的属性3)分为两类:好处和成本(78年]。从距离的条件属性,利益标准是最大化指标的价值总是高成本(价值1)。标准相关距离最小化(0)值。

(2)管理的属性定义了每个属性的重要性之间的点对点比较属性。

下创建的AHP指标由技术,适用于排名的关键的管理问题。AHP是一个排名的过程,是用于制造集团决定,广泛应用在各种领域的世界各地。

通过AHP法和多准则决策方法,定量和定性方面都结合生成属性的权重(79年)从一个重要性定义成对比较规模与EVSE安装(80年]。比较尊重Saaty规模的权重,如表所示5。

属性的权重确定的四个阶段和AHP方法进行使用AHP简单的工具与QGIS集成软件(81年]:

(我)第一阶段。建立影响因素的层次结构。

(2)第二阶段。组合判断矩阵,基于AHP的技术组成的比较指出之间的属性(从1到9)由专家表示。

(3)第三阶段。判断矩阵的一致性应用到规范化的过程。特征向量λ马克斯(矩阵)的最高价值是为了验证采用一致性指数(CI),判断,和一致性比率(CR),因此指示矩阵的随机性的程度(82年)和检查的一致性决定,所示(1)和表6: 在哪里CI一致性指数,Λmax最高匹配数组的值,CR的一致性比率,N是属性的数量,国际扶轮是随机指数。

虽然在文献中考虑CR > 0.1,因为低知识的参数(83年),在这个项目中,我们考虑的RC达到条件的执行模型,因为只有12%的情况下CR > 0.1引发rediscussion项目的专家。

(四)第四阶段。测定和分析的权重的基础指标的加权线性组合方法,根据场景建模:

(一)为L1场景建模。以来L1的场景中,这两个属性具有相同程度的重要性,比较矩阵并不是必需的。完善模型的结果,一个空间分组的平均家庭收入数据应用,只考虑最小的地区40个家庭(尊重平等的原则2.2美元或更高)和人18岁或更老。

(b)建模为L2场景。在L2的场景中,所有属性都面临根据固有的重要性程度和判断。属性被认为是强大和很强的购物和工作场所的重要性。表7显示根据AHP权重的应用技术。

(c)为L3场景建模。确保一致性的判断矩阵的随机性的程度,特征值λ马克斯CI(9.57)和(0.072)和CR(0.05)指标计算。然后,每个属性的权重值确定为了满足WLC方法。

EVSE_L3在建模、道路、途径和走廊,购物中心,公共交通连接被认为是强有力的和很强的重要性。表8显示了L3场景的重要性水平。矩阵是一致的和较低程度的随机性,用以下值达到:Λmax (9.24), CI(0.031),和CR (0.021)。

3.5.2。第二个处理步骤

模型中的每个属性的权重是根据给定的应用场景。WLC方法在权重的线性组合生成的比较矩阵在每个属性84年),考虑到三个步骤:

(我)重量的应用程序。WLC方法是采用和矩阵线性组合应用程序。

WLC方法是一种基于gis技术广泛使用的决策规则技术(85年]。最常见的应用是土地利用分析、网站匹配和选择,资源评估(60]。在这部作品中,WLC方法实现在GIS环境的支持下重新分类和地图代数工具。AHP技术提供了属性的权重和WLC进行权重计算的属性在地理坐标的方法。确定最合适的计算领域EVSE网络根据执行(2),(3)和(4):

(一)L1的场景

(B) L2的场景

(C) L3场景

(2)分组的地区。识别EVSE潜力最大的区域网络,采用自然打破(詹金斯)的技术(58]。

(3)减法的限制区域。不合适的地区实施任何类型的基础设施与道路运输,即。,water bodies, irregular settlements, environmental conservation units, etc. Therefore, all restriction areas were unified and subtracted from the global map [86年]。这个词不安全区域是指低于正常的聚集被认为具有高程度的暴力,危害身体和财产的完整性,从而导致严重的材料和个人伤害。风险区域指的是洪水的地区容易受到大洪水会导致损害材料和危及人身安全。

3.5.3。第三个处理步骤

这个阶段强调适当的地区附近,考虑空间和制图问题。空间交叉处理用于地图的关系(直辖市和社区)和制图问题的特征映射的主要位置指示安装EVSE网络。最后,地图表示的目的是支持决策者在地区潜力最高的地区(百分比)为EVSE及其整体地理位置。

4所示。结果

考虑场景占LDEVs到2025年的12000辆在BH,对应1200电动汽车。研究显示新属性在这种类型的研究中,如低于正常的agglomerates-a承袭和身体风险在该地区的研究,因为它涉及暴力率高的地区,和洪水地区的高降雨事件。这些研究结果的基础和未来的研究。

4.1。调查结果

大约30%的反应率是51专家调查得出的。最高的部门的参与比例是出租车公司和电动汽车协会。最低的部门返回是工业领域。EVSE_L2专家评估,,,最重要的属性是工作场所,购物中心,公共交通连接,和家庭收入。

EVSE_L3相比,家庭收入和工作场所属性权重较高。EVSE_L3, best-evaluated属性是道路、公共交通连接、购物中心和人口密度。EVSE_L2相比,公路、购物中心、公共交通连接、人口密度、和地质灾害被认为是最重要的属性,揭示专家的偏好超高速充电站(L3),如图2。

专家还透露远EVSE来自暴力区如低能的聚集和危险区域如洪水地区越好。的结果分析还揭示了一个广泛的标准偏差,尤其是在属性洪水地区和斜坡。这个偏差的最合理的解释是属性特征直接影响那些经常住或访问该地区,这些受访者通常给这些属性更高的价值。另一方面,道路属性提出了最低的标准差,显示一个更平衡的评价是因为它展示了一个普通和广泛的电迁移扩散过程的基础设施的需求,如图3。

关于GIS分析,一级安装的最佳位置EVSE网络在很大程度上是受到家庭收入和人口密度等属性。然而,邻近的属性,如购物中心、公共交通连接,工作场所和道路、通道和途径,有积极影响的二级和三级安装EVSE网络,虽然属性像洪水地区,山坡,和地质灾害地区有负面影响。

4.2。GIS EVSE_L1推荐领域的分析结果

研究表明,65%的推荐EVSE L1设施位于10社区位于中南部地区,如图4。这是由于浓度更高的家庭收入和人民在目标地区18岁或以上。

4.3。GIS EVSE_L2推荐领域的分析结果

分析显示,建议安装EVSE_L2领域网络中包含45%的BH社区,覆盖中南部和东部地区(图5)主要是由于浓度越大的公司(工作),购物中心,和公共交通连接,属性,以及评估的专家对这种类型的基础设施。

4.4。GIS EVSE_L3推荐领域的分析结果

大约36社区的直辖市BH持有约40%的位置推荐领域EVSE_L3,如图6。这些区域分布在东北、西北、西,中南部,Pampulha地区。

高速公路附近,主要途径,和高速公路等Celso梅洛代理环城公路连接中南部(经济极)黑洞和邻近城市的其他地区,以及c Machado大道,Dom佩德罗不到途径,获得Pampulha机场和Confins国际机场,Contorno大道等等。这个地区有一些重要的购物中心黑洞,公共交通连接,和高人口密度以及访问主要公路。

极端的地区之间的距离黑洞的直辖市是短期和兼容电动汽车的使用。例如,连接从北方极端极端南约37公里,从东到西,小于20公里。中部地区的直辖市最远的点(从南方极端极端)接近17公里的距离。

5。讨论

不合适的识别区域基础设施安装中已考虑到发展中国家的其他调查。研究分析新加油站的最佳位置在马来西亚,亚洲,Khahro表示,24%的计划EVSE安装领域不足地区(87年]。在上述研究中,地区的适应性进行了基于环境风险因素而不是不足地区由于公共安全的风险。在目前的研究中,这个问题不会发生,因为我们排除的风险区域推荐领域EVSE安装。然而,问题不彻底解决,因为它是必要考虑区域靠近危险区域;即。,many access routes in the studied region cross long areas of subnormal agglomerate, which are not recommended for EVSE installation, due to the risks of violence during the loading time. Therefore, our recommendation is for the EVSE to be installed as far as possible from unsafe areas, in order to avoid serious occurrences with risks of physical integrity and damage.

其他研究提出了一个任务模型分发充电设施在北京,中国,并调查优化电动汽车充电站的发展任务在西雅图,美国。郝和陈88年,89年)也没有解决问题的风险率高的地区的城市暴力。实际上,几乎所有的项目,扩大对电动汽车仅限于几个发达国家和公共安全问题的重点是人和车的安全方面的潜力电池会导致火灾或爆炸事故。然而,电动汽车在城市地区的扩张与其他一些发展中国家将可能需要关注的因素,如不安全的城市在这项研究中突出显示。

6。结论、局限性和建议

这个巴西开创性的研究,旨在确定最优位置实现EVSE BH和识别属性的直辖市应优先的安装EVSE网络在城市地区。一些属性,如低于正常的聚集和洪水地区首次发现在这项研究中,支持识别的最佳位置EVSE黑洞(L2和L3),和发展中国家的巨大风险区域。因此,电动汽车发展的基础设施项目风险高的地区的暴力,因此受到材料和个人损失应包括项目风险属性,如那些在这项研究确定。

在这种背景下,研究表明EVSE_L3不应在公共场所,只有在提供24/7个人安全的地方,当他们与加油站目前在巴西,和地方酒店、机场、购物中心、等等。除此之外,洪灾地区可能障碍在巴西基础设施网络的扩张。类似世界各地的地区,特别是在发展中国家,可能会出现相同的限制EVSE网络扩张和需要发展的商业模式能够克服这个问题。

大多数EVSE应该集中在小和特定地区的直辖市的黑洞。这可能是一个促进因素优化投资潜力和最大化的扩张提供用户服务的电动汽车。安装一个EVSE网络将取决于政府监管为用户和潜在的财政激励措施。公共部门和其他利益相关者的参与可能会创建可持续的商业模式能够吸引投资EVSE。在这种背景下,公用事业的参与,汽车制造商,公司拥有大型舰队和不同级别的政府(即。,federal, state, and municipal government) could be a promising start for the development of electric mobility and an incentive to support the EV infrastructure network.

的短距离连接黑洞的主要地区中部地区直辖市可能有利于电动汽车的采用,与充满电大部分电动汽车的范围远远高于所需的距离穿过黑洞直辖市(37公里的最大距离极端极端南北)。本研究的结果有助于更好地理解为电动汽车充电设施的扩散和引导利益相关者和公共政策在巴西和其他地区(不局限于南美)具有类似特征的黑洞在电动汽车项目。

虽然它不是本研究的目标,可以观察到的规范类型的电动汽车在车辆注册登记过程中(到目前为止,巴西当局还没有开始这个过程)将利益相关者的重视和对未来的研究。这种类型的实践和各种类型的电动汽车的信息揭示能源消耗显著差异,可能会对电网产生影响。

本研究由于有限的难度定位专家电动汽车在巴西,和进一步的研究仍需要补充。这些包括合并EVSE金融方面,评估EVSE网络增长对电网的影响,将司机的心理方面,消费者对电动车的态度。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

信息披露

本研究的入门和有限的版本(使用不同的研究领域)是2016年ITRN会议。

的利益冲突

没有利益冲突在这个研究。

确认

作者感谢所有参与者的耐心和开放分享意见的一种新颖的技术和彼得•Deeney特别承认艾玛·汉利希康纳,Parveen库马尔,睚珥Rattner,安娜奥尔塔、科克大学环境研究所的研究人员,和ITRN 2016会议组织者。第五作者承认Fundacao para Ciencia e项目授予MITP-TB Tecnologia / C S / 0026/2013-SusCity项目和支持通过+、战略项目UID / EEA / 50009/2013。这项研究没有收到任何特定公共拨款资助机构,商业,或非营利部门。

补充材料

所有属性的描述表A1,用于研究和技术规范的收费水平,典型的使用,能源接口,功率和充电时间在表A2的补充材料。(补充材料)

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