Helmus, J.R.; van den Hoed, R. Länk till publikationen Helmus, J., & van den Hoed, R. (2015). Ohämmande egenskaper hos användartyp: mot en taxonomi för avgiftsbeläggning av infrastruktur. Sammanfattning från The 28th International Electric Vehicle Symposium and Exhibition, Kintex, Goyang, Korea, Republic of. Det är inte tillåtet att ladda ner eller vidarebefordra/distribuera texten eller en del av den utan tillstånd från upphovsmannen och/eller upphovsrättsinnehavaren, annat än för strikt personligt, enskilt bruk, såvida verket inte omfattas av en öppen innehållslicens (som Creative Commons). Om du anser att digital publicering av visst material strider mot någon av dina rättigheter eller (privacy) intressen, vänligen meddela biblioteket och ange dina skäl. Vid ett legitimt klagomål kommer biblioteket att göra materialet otillgängligt och/eller ta bort det från webbplatsen. Kontakta biblioteket: http://www.hva.nl/bibliotheek/contact/contactformulier/contact.html, eller skicka ett brev till: Universitetsbiblioteket (biblioteket vid Amsterdams universitet och Amsterdams universitet för tillämpad vetenskap), Sekretariat, Singel 425, 1012 WP Amsterdam, Nederländerna. Du kommer att kontaktas så snart som möjligt.  Många europeiska städer med luftkvalitetsproblem kämpar med att ytterligare bygga ut avgiftsinfrastrukturen under de kommande åren på ett kostnadseffektivt sätt. Typiska problem är bland annat underkapacitet hos laddningsstationer (lastplatser på grund av hög efterfrågan) och överkapacitet (utplacering av laddningsstationer på mindre vanliga platser). Att kunna förutsäga framtida utnyttjande av laddstationer skulle ge en hel del till beslutsfattare för att uppnå mer optimerad infrastrukturplanering och utbyggnad. I detta dokument hävdas att för att göra solida förutsägelser om den framtida användningen av laddstationer måste man erkänna betydande skillnader i laddningsbeteende mellan användartyper, oavsett om det är invånare, pendlare, stadsbesökare eller användare av elbilsdelningssystem. Syftet med detta dokument är att reda ut de olika användartypernas särskilda avgiftsmönster när det gäller tidpunkt, avgiftsbelopp och platspreferenser. Genom att kombinera specifika användarmönster med sannolikheter på vilka platser dessa användare sannolikt kommer att ladda, ger de användarbaserade laddningsmönstren en kraftfull utgångspunkt för att göra förutsägelser om hur laddningspunkter sannolikt kommer att användas, samt ger beslutsfattare verktyg för att fatta strategiska beslut om hur man optimerar utbyggnaden av ny laddningsinfrastruktur.
Till exempel Helmus et al. REF karakteriserar olika användartyper när det gäller laddningssessionens start- och sluttider (med tillhörande laddad energi) samt tiden mellan efterföljande laddningssessioner.
Unraveling User Type Characteristics: Towards a Taxonomy for Charging Infrastructure
{'venue': None, 'journal': 'World Electric Vehicle Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}