論文の概要: Data-Driven Optimization of EV Charging Station Placement Using Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17055v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 11:15:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:07.948993
• Title: Data-Driven Optimization of EV Charging Station Placement Using Causal Discovery
• Title（参考訳）: 因果探索を用いたEV充電ステーション配置のデータ駆動最適化
• Authors: Julius Stephan Junker, Rong Hu, Ziyue Li, Wolfgang Ketter,
• Abstract要約: 本研究では,Palo Alto と Boulder の充電データを分析し,駅特性と利用率の関係を明らかにする。 このデータに構造学習アルゴリズムを適用することで、充電需要は、アメニティへの近さ、EV登録密度、高軌道への隣接性の3つの要因によって決定されることが明らかになった。 我々は、これらの洞察を実行可能な配置レコメンデーションに変換する最適化フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.061650526072546
• License:
• Abstract: This paper addresses the critical challenge of optimizing electric vehicle charging station placement through a novel data-driven methodology employing causal discovery techniques. While traditional approaches prioritize economic factors or power grid constraints, they often neglect empirical charging patterns that ultimately determine station utilization. We analyze extensive charging data from Palo Alto and Boulder (337,344 events across 100 stations) to uncover latent relationships between station characteristics and utilization. Applying structural learning algorithms (NOTEARS and DAGMA) to this data reveals that charging demand is primarily determined by three factors: proximity to amenities, EV registration density, and adjacency to high-traffic routes. These findings, consistent across multiple algorithms and urban contexts, challenge conventional infrastructure distribution strategies. We develop an optimization framework that translates these insights into actionable placement recommendations, identifying locations likely to experience high utilization based on the discovered dependency structures. The resulting site selection model prioritizes strategic clustering in high-amenity areas with substantial EV populations rather than uniform spatial distribution. Our approach contributes a framework that integrates empirical charging behavior into infrastructure planning, potentially enhancing both station utilization and user convenience. By focusing on data-driven insights instead of theoretical distribution models, we provide a more effective strategy for expanding charging networks that can adjust to various stages of EV market development.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、因果発見技術を用いた新しいデータ駆動手法により、電気自動車の充電ステーション配置を最適化する上で重要な課題について述べる。 従来のアプローチは経済的要因や電力グリッドの制約を優先するが、駅利用を決定する経験的な充電パターンを無視することが多い。 パロアルトとボルダーの充電データ(100駅337,344件)を分析し,駅特性と利用率の関係を明らかにする。 このデータに構造学習アルゴリズム(NOTEARSとDAGMA)を適用すると、充電需要は主にアメニティに近いこと、EV登録密度、高交通ルートに隣接していることの3つの要因によって決定される。 これらの発見は、複数のアルゴリズムと都市環境に一貫したものであり、従来のインフラストラクチャ分散戦略に挑戦する。 我々は,これらの知見を行動可能な配置推奨に変換する最適化フレームワークを開発し,検出した依存関係構造に基づいて高い利用率を経験する可能性のある場所を特定する。 得られたサイト選択モデルは、均一な空間分布ではなく、実質的なEV人口を持つ高アメニティエリアにおける戦略的クラスタリングを優先する。 提案手法は、実証的な充電動作をインフラ計画に統合するフレームワークに寄与し、駅利用と利用者の利便性を両立させる可能性がある。 理論分布モデルではなく、データ駆動の洞察に焦点を当てることで、EV市場開発のさまざまな段階に適応可能な充電ネットワークを拡大するためのより効果的な戦略を提供する。

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