Abstract-Med den senaste tidens framsteg inom batteriteknik och den resulterande minskningen av laddningstiderna, offentliga laddningsstationer blir ett livskraftigt alternativ för Electric Vehicle (EV) förare. Samtidigt gör en bred användning av lokaliseringsspårningsanordningar i mobiltelefoner och bärbara enheter det möjligt att spåra individuella mänskliga rörelser till ett oöverträffat rumsligt och temporalt korn. Motiverade av denna utveckling, föreslår vi en ny metod för att utföra datadriven optimering av EV laddningsstationer plats. Vi formulerar problemet som ett diskret optimeringsproblem på ett geografiskt rutnät, med målet att täcka hela efterfrågeregionen samtidigt som ett mått på förarnas obehag minimeras. Eftersom den optimala lösningen på problemet är ogenomförbar, presenterar vi beräkningseffektiva, nästan optimala lösningar baserade på giriga och genetiska algoritmer. Vi tillämpar sedan den föreslagna metoden för att optimera EV laddningsstationer plats i staden Boston, från en massiv mobiltelefon datamängder som täcker 1 miljon användare under 4 månader. Resultaten visar att genetisk algoritmbaserad optimering ger de bästa lösningarna när det gäller förarnas obehag och det antal laddstationer som krävs, vilka båda minskas med cirka 10% jämfört med en randomiserad lösning. Vi undersöker vidare robustheten hos den föreslagna datadrivna metoden, vilket visar att den nästan optimala lösning som beräknas med hjälp av endagsrörelser bevarar sina egenskaper även under senare månader, med utgångspunkt i den välkända regelbundenheten hos aggregerade mänskliga rörlighetsmönster. Vid en samlad bedömning visar de resultat som presenteras i detta dokument tydligt potentialen hos datadrivna metoder för optimal lokalisering av offentliga avgiftssystem i städernas skala.
En mobil datadriven genetisk algoritmbaserad lösning presenteras för EVCS placering av REF.
Optimizing the Deployment of Electric Vehicle Charging Stations Using Pervasive Mobility Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}