Vienas iš svarbiausių projektų šioje srityje yra „NOW GmbH“ birželį pristatytas planas, kuris numato 350 greitojo įkrovimo stotelių sunkvežimiams įrengimą. Tačiau pagrindinis iššūkis yra tai, kad didžioji dalis šiuo metu surinktų duomenų susiję su dyzelinėmis transporto priemonėmis, o elektrinių transporto priemonių poreikiai gerokai skiriasi. Todėl reikalinga infrastruktūros plėtra, kuri remtųsi būtent elektrinių transporto priemonių eksploatacijos duomenimis.
Duomenimis grįstas maršrutų planavimas
Norint sukurti efektyvią infrastruktūrą, būtina atsižvelgti į elektrinių transporto priemonių eksploatavimo skirtumus, tokius kaip pristatymo laikas, pamainos trukmė, vairuotojų poilsio laikas, rida, naudingosios apkrovos apribojimai, įkrovimo vietos ir laikas bei tinklo apribojimai. Visą tai galima suderinti tik pasitelkus skaitmeninę sistemą, dirbtinį intelektą (AI) ir mašininį mokymąsi (ML), kurie leidžia rinkti ir analizuoti tiek transporto priemonių, tiek vairuotojų elgsenos bei įkrovimo stotelių duomenis.
Vienas didžiausių iššūkių yra elektrinių sunkvežimių nuvažiuojamas atstumas ir įkrovimo laikas, nes jie turi įtakos visos logistikos planavimui ir reikalauja tikslaus bei dinamiško maršrutų optimizavimo. Važiavimo nuotolis labai priklauso nuo veiksnių, tokių kaip apkrova, vairuotojo elgsena ir oro sąlygos. Skirtingai nei dyzeliniai sunkvežimiai, kuriuos galima greitai užpildyti degalais bet kurioje degalinėje, elektra varomiems sunkvežimiams reikia ilgesnio ir dažnesnio įkrovimo, o tai sudaro iššūkių planuojant jų sustojimus. Dirbtiniu intelektu pagrįstos sistemos gali stebėti šiuos kintamuosius realiuoju laiku ir numatyti, kada ir kur reikia įkrauti transporto priemonę, tokiu būdu išvengiant gedimų ir užtikrinant maksimalų veikimo laiką.
Įkrovimo infrastruktūros planavimas pagal poreikius
Svarbus aspektas – įkrovimo laiko suderinimas su teisės aktuose numatytu vairuotojų poilsio laiku. Dirbtinis intelektas padeda optimaliai suplanuoti tiek įkrovimo, tiek vairuotojų poilsio laiką, taip sutrumpindamas transporto priemonės neveikimo laiką ir užtikrindamas, kad vairuotojai produktyviai išnaudotų prastovas.
Planuojant įkrovimo infrastruktūrą, būtina pasirūpinti ne tik stotelėmis, bet ir vietomis, kur vairuotojai gali pailsėti. Tai reiškia, kad stotelės turėtų būti daug daugiau nei tik elektros jungtys – svarbu, kad jos užtikrintų vairuotojų patogumą ir atitiktų transporto sektoriaus poreikius.
Reikalavimai vietai: daugiau nei elektros jungtys
Skaitmeniniai įrankiai, tokie kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, gali padėti nustatyti, kur ateityje iš tikrųjų reikės įkrovimo stotelių. Vietinis elektros tinklas taip pat yra svarbus veiksnys. Reikia įsitikinti, kad jis atlaikytų padidėjusią apkrovą, pavyzdžiui, įrengiant energijos kaupimo sistemas. Taip pat galėtų būti naudojami atsinaujinantys energijos šaltiniai, kaip saulės kolektoriai, kurie būtų įrengiami vietoje.
Įkrovimo stotelės turėtų būti statomos atskirai nuo lengviesiems automobiliams skirtų teritorijų, pavyzdžiui, nuo stovėjimo aikštelių greitkeliuose, siekiant išvengti chaoso ir užtikrinti saugumą.
Išlaidų klausimas ir infrastruktūros plėtra
Be vietų identifikavimo, išlieka svarbus ir išlaidų klausimas. Įkrovimas maršrutuose šiuo metu yra gerokai brangesnis nei įkrovimas būstinėje. Siekiant sumažinti šias išlaidas, valstybės turėtų subsidijuoti infrastruktūrą arba kitaip sumažinti platintojų sąnaudas. Valstybės ir verslas gali bendradarbiauti, naudodamiesi duomenimis ir dirbtiniu intelektu grįsta analize, kad būtų nustatytos geriausios įkrovimo vietos ir pasiektas maksimalus investicijų efektyvumas.
