EV-Sonar

Retailsonar wenst, na een succesvol proof of concept, een innovatief platform te ontwikkelen voor Vlaamse (en later Europese) ondernemingen en overheden om de beste locatie voor EV-laadpalen te bepalen.

Retailsonar wil op basis van Big Data, Artificiële Intelligentie en optimalisatiemodellen zorgen voor een optimale marktwerking bij de belangrijke uitrol van laadpalen:

Big data technieken zijn nodig om alle huidige en verwachte toekomstige marktinformatie permanent up-to-date kan gehouden worden.
Artificiële intelligentie is nodig om nauwkeurige prognoses te maken van verwacht verbruik van nieuwe laadpalen op potentieel interessante locaties.
Optimalisatiemodellen zijn nodig om theoretisch optimale scenario’s voor de toekomst (2030, 2035) te kunnen maken. Deze theoretische scenario’s kunnen helpen bij het ontwerp van “masterplannen” om het beleid gericht te sturen.

Door al deze bouwstenen samen te brengen in één platform, zullen alle stakeholders (Charge Point Operators (CPO’s), parkingeigenaren, beheerders van het elektriciteitsnet en overheden) samen kunnen toewerken naar een gerichte uitrol van laadpalen. Deze digitale toepassing, zal in tegenstelling tot de huidige vaak manuele en omslachtige processen, de transitie naar het een geëlektrificeerd Europees wagenpark versnellen.

Het platform moet erop gericht zijn om de juiste informatie naar elke stakeholder te brengen:

Overheden (vb. departement mobiliteit en openbare werken “MOW”, steden en gemeentes) moeten een zicht kunnen hebben op theoretisch optimale scenario’s voor de toekomst om het beleid te kunnen sturen: Welke parkings (in eigendom van de overheid) komen in aanmerking voor publieke laadpalen en waar zou het beter zijn om parkings in eigendom van private bedrijven in te richten met (semi-)publieke laadpalen? Wat is een optimale spreiding van locaties over het land en in welke mate kan een “optimaal scenario” ook in de praktijk geïmplementeerd worden (rekening houdend met beperkingen van ons elektriciteitsnet)?
Beheerders van het elektriciteitsnet zullen de “theoretisch optimale scenario’s” kunnen vergelijken met de huidige geplande capaciteit van het netwerk. Zo kunnen de locaties waar idealiter laadpalen zouden moeten ingericht worden naast de huidige investeringsplannen gelegd worden en masterplannen verder verfijnd worden waar wenselijk.
Charging Point Operators (CPO’s) die de investeringen dienen te maken zullen gerichter de business case kunnen maken van nieuwe locaties die aangeboden worden door de overheid of door parkingeigenaren. Zo kunnen zij versneld beslissingen nemen en de juiste types laadpalen plaatsen.

De Vlaamse overheid bevoegd met deze materie (MOW), de Vlaamse beheerder van het elektriciteitsnet (Fluvius) en CPO’s (Bv. Storm en Sparki) zullen eveneens uitgenodigd worden tijdens een aantal klankbord-groepen waarop de assumpties zullen voorgesteld worden, de modellen zullen gevalideerd worden en de theoretisch optimale scenario’s zullen gepresenteerd worden. Zij zullen ook toegang krijgen tot het platform om de theoretisch optimale scenario’s op die manier dieper te kunnen onderzoeken. Ook bepaalde rekenlogica zal transparant met hen gedeeld worden (vb: ons algoritme om risico’s voor hoge connectiekosten in te schatten). Zo kan dat eventueel ook in andere interne tooling van Fluvius meegenomen worden.