Electric car fleet prediction by means of machine learning
Author
Zait, Laurentiu Narcis
Term
4. term
Publication year
2019
Submitted on
2019-06-05
Pages
54
Abstract
Dette speciale undersøger, hvordan et internt, maskinlæringsunderstøttet system kan hjælpe elbilsudlejningsfirmaer med at placere biler til opladning, så udlejningsmulighederne øges. Udgangspunktet er den daglige drift, hvor en medarbejder (en “jockey”) henter biler med lav batteristatus og kører dem til ladere, samtidig med at der efterspørges både en effektiv rute og opladningssteder med høj brugeraktivitet. Projektet foreslår en virksomhedsintern platform bestående af en server, en maskinlæringsservice og en iOS-app, der periodisk henter listen over biler, prioriterer og sorterer dem og viser en rute i appen. Prototypen udvikles i tre faser: I) kortlægning af biler og beregning af korteste rute ved hjælp af grafteori og korteste-vej-algoritmer (eller tredjeparts korttjenester), II) integration af laderes geografiske placering i ruteplanen, og III) tilføjelse af en popularitetsparameter for ladere (efterspørgsel i et nærområde) for at kunne forudsige, hvor det giver mest mening at oplade. Til den sidste del overvejes håndberegnet lineær regression og brug af maskinlæring (fx lineær/logistisk regression eller neurale netværk). Metodisk omfatter arbejdet litteraturstudier, systematisk prototypeudvikling af server og mobilapp samt datafremstilling, da adgang til et realistisk datasæt viste sig vanskelig og et planlagt industrisamarbejde ikke blev realiseret. Der er ikke gennemført brugertest, og resultater præsenteres primært som design, implementeringsplan og grundlag for en fremtidig, datadrevet forudsigelsesløsning, der kan støtte bedre rutevalg og opladningsplaceringer.
This thesis explores how an internal, machine-learning–supported system can help electric car rental companies place vehicles for charging in ways that increase rental opportunities. It starts from the operational reality in which an employee (“jockey”) collects low-battery cars and brings them to chargers, requiring both efficient routing and charging locations with strong user demand. The project proposes an enterprise platform comprising a server, a machine learning service, and an iOS app that periodically retrieves the list of cars to be charged, prioritizes and orders them, and guides the employee along a route. The prototype is developed in three phases: (I) mapping cars and computing a shortest route using graph theory and shortest-path algorithms (or third-party mapping services), (II) integrating charger locations into the route so cars and chargers are sequenced together, and (III) adding a charger popularity parameter (local demand within a radius) to predict where charging is most beneficial. For this final step, hand-calculated linear regression and machine learning methods (e.g., linear/logistic regression or neural networks) are considered. Methodologically, the work combines literature review with structured prototyping of the server and mobile app and synthetic data generation, as obtaining a realistic dataset proved challenging and a planned industry collaboration did not materialize. No user testing was conducted; the early chapters thus present the system design, implementation plan, and foundations for a future data-driven prediction tool intended to support better routing and charging placement decisions.
[This summary has been generated with the help of AI directly from the project (PDF)]
Documents