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Architettura big data streaming per la previsione dell’occupazione di punti di ricarica di veicoli elettrici

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Architettura big data streaming per la previsione dell’occupazione di punti di ricarica di veicoli elettrici

Modello di streaming logistic regression per la previsione a breve termine della probabilità di occupazione di colonnine di ricarica di veicoli elettrici, inizializzato con dati storici e aggiornato con flussi di dati in tempo reale.

 

DESCRIZIONE
Il prodotto è un sistema di elaborazione per l’addestramento e il test di un modello di previsione a breve termine della probabilità di occupazione di colonnine di ricarica di veicoli elettrici. A partire da dati storici sullo stato di occupazione dei punti di ricarica e flussi dati relativi al monitoraggio dello stato in tempo reale l’algoritmo fornisce la probabilità di occupazione della colonnina selezionata nei successivi 15 minuti.
Il modello proposto ha il vantaggio di tenere in considerazione sia comportamenti ricorrenti registrati in passato sia variazioni attuali non prevedibili. Il sistema è sviluppato in architettura Big Data per l’analisi di flussi di dati in tempo reale. L’architettura big data streaming è inoltre interessante per altre applicazioni di ricerca, in cui si presenta la necessità di aggiornamento in tempo reale di modelli di previsione.

 

APPLICAZIONI
L’algoritmo proposto permette di fornire in tempo reale agli utilizzatori di veicoli elettrici la probabilità di occupazione delle colonnine nei pressi della loro destinazione. In questo modo, possono essere indirizzati verso la colonnina più probabilmente libera. L’algoritmo potrebbe essere incluso in un’app, che mostra geograficamente le colonnine, assieme alla loro probabilità di occupazione.

 

UTILIZZATORI
Sviluppatori di applicazioni per la mobilità elettrica.
Utenti finali di veicoli elettrici, che potranno disporre della funzionalità all’interno di un’applicazione mobile per la scelta della colonnina di ricarica presso cui fermarsi a ricaricare.

 

FOCUS
F. Soldan, E. Bionda, G. Mauri, S. Celaschi, “Short-term forecast of electric vehicle charging stations occupancy using big data streaming analysis”, 2021 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2021 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe), September 2021

Progetti

laboratoriRete e componenti elettrici

Laboratorio IoT e Big Data  

La digitalizzazione del sistema energetico rappresenta una trasformazione fondamentale, resa possibile da una serie di avanzamenti tecnologici chiave. Questa trasformazione è alimentata dalla convergenza di diverse tecnologie, inclusi i progressi nelle comunicazioni (5G), nella sensoristica a basso costo per l'Internet of Things (IoT), nella capacità di analizzare grandi volumi di dati (Big Data) e di offrire soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

IndustriaRicerca
#Reti Attive di Distribuzione#Settore Industriale#Smart Grids

rapportiDeliverable

2020

Tecniche di intelligenza artificiale per serie temporali di dati di esercizio e diagnostici del sistema elettrico

Il rapporto descrive le attività svolte durante il 2020 nell’ambito del progetto “Architetture e tecnologie ICT per il sistema elettrico” con particolare attenzione a tecniche di intelligenza artificiale, analisi di Big Data, analisi di serie temporali e introduzione alla gestione dei Big Data in tempo reale. Il rapporto è completato con un’analisi sui consumi elettrici delle città di Milano e Brescia durante il lockdown a seguito della prima ondata della pandemia da Covid-19.

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#Decarbonizzazione#Digitalizzazione#Intelligenza Artificiale#Rete Elettrica#Reti Attive di Distribuzione#Sistema Elettrico#Smart Grids

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