Short-term forecast of electric vehicle charging stations occupancy using big data streaming analysis

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Short-term forecast of electric vehicle charging stations occupancy using big data streaming analysis

Questo lavoro presenta un’architettura in grado di gestire i flussi di dati provenienti da un’infrastruttura di ricarica, con l’obiettivo finale di prevedere la disponibilità della stazione di ricarica elettrica dopo un determinato numero di minuti dall’ora attuale.

La diffusione della mobilità elettrica richiede un contestuale sviluppo delle infrastrutture di ricarica. La raccolta e l’elaborazione delle informazioni relative alla ricarica dei veicoli elettrici può trasformare ogni stazione di ricarica di veicoli elettrici in una preziosa fonte di dati in streaming. Questo articolo presenta un’architettura in grado di gestire i flussi di dati provenienti da un’infrastruttura di ricarica, con l’obiettivo finale di prevedere la disponibilità della stazione di ricarica elettrica dopo un determinato numero di minuti dall’ora attuale. Sia i dati storici relativi a ricariche passate, sia flussi di dati in tempo reale vengono utilizzati per addestrare un modello di streaming logistic regression, in grado di tenere in considerazione situazioni passate ricorrenti ed eventi reali imprevisti. I risultati evidenziano l’importanza di aggiornare costantemente i parametri del modello predittivo per adattarsi a mutevoli condizioni e fornire sempre previsioni accurate.

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