Tilbake til søkeresultatene

TRANSPORT-Transport 2025

Tjeneste for datadrevet optimalisering av batterielektriske transportmidler – planlegging og overvåking

Alternativ tittel: Services for databased optimalization of battery electric vehicles - planning and surveillance

Tildelt: kr 4,8 mill.

Prosjektnummer:

332011

Søknadstype:

Prosjektperiode:

2022 - 2024

Midlene er mottatt fra:

Geografi:

«El Bussen står fast i Birkelundsbakken – batteri er helt utladet!» Dette er en avis oppslag vi ikke ønsker å se til vinteren. I prosjektet «Tjeneste for datadrevet optimalisering av batterielektriske transportmidler – planlegging og overvåking» skal vi jobber med bedre planleggingsverktøy slik at bussen kjører deg lett på jobb uten at det skal gå tom for strøm. Ved bruk av kunstig intelligens skal vi finne frem til metoder og planleggingsverktøy der vi regner inn bussens kjørerute, hvor mye oppover og nedover den skal kjører, og hvor mange passasjer fraktes. Vi skal også bruke andre kilder, for eksempel været i dag eller været neste uke, fordi elektriske kjøretøy bruker mere strøm når det er kaldt enn når det er varmt. På denne måten kan busselskapene få det beste råd, basert på kunstig intelligens, maskin læring, og historiske data for at de kan både planlegger kjøreruten, planlegge ladning av batterier, og utnytte kjøretøyene på en bedre måte. Prosjektet vil bidra til å gjøre overgangen fra fossil til nullutslippskjøretøy lettere. Ved å bidra til forutsigbare og stabile offentlig transportløsninger, gjennom reduksjon av driftsavbrudd, vil det fremstå som et godt alternativ til bilbruk. Satsning på batterielektriske løsninger vil også muliggjøres i distriktene. Det vil og sette fokus på hvordan smarte løsninger kan bidra til mer bærekraftig utnyttelse av ressursene.

-

Klimautfordringene grunnet global oppvarming påvirker mer og mer vår hverdag. Det haster nå å redusere utslipp av drivhusgasser. For å redusere utslipp fra transportnæringen er det behov for å erstatte fossilkjøretøy med nullutslippskjøretøy. Dette medfører noen utfordringer for transportoperatørselskapene. For batterielektriske kjøretøy er hverdagen annerledes enn for tradisjonelle kjøretøy. Det er begrenset med batterikapasitet, og utnyttbar kapasitet endres med vær og føre. Å planlegge et rutenett, eller disponering av ressurser, er utfordrende når rammebetingelsene stadig endres. Per nå løses dette ved å overdimensjonere batteripakker og å prøve å ha gode marginer slik at ikke driftsavbrudd skal oppstå. Her er det planleggerens erfaring og grove overslag som gjerne ligger til grunn. Effekten av manglende verktøy er økt bruk av naturressurser i produksjon av ekstra store batteripakker for å ivareta fleksibilitet. Det kreves også at flere kjøretøy er i drift og beredskap for å sikre tilgjengelig kapasitet til å unngå driftsavbrudd. Vi ønsker å utvikle en tjeneste som styrker driftssikkerheten og reduserer ressursbruken. Tjenesten skal kunne forutsi forbruk på ruter ut i fra høydeprofil, vær, føre, trafikkbilde og last. Dette skal lette planleggingen og disponeringen av kjøretøy på kort sikt (dager) og lang sikt (år). Sentrale FoU-utfordringer er at sanntidsdata fra ulike kilder vil ha forskjellig tidsoppløsning, påvirkes usikkerheten til modellene? Når blir usikkerheten i prediksjonene blir for stor ved utfall av datakilder? Er det bedre å bruke en «black-box» til modellering av forventet forbruk eller å bruke additive modeller individuelle bidrag? Hvor store ensembler trengs for å få et godt estimat under ulike forhold?

Budsjettformål:

TRANSPORT-Transport 2025