論文の概要: Smart Routing for EV Charge Point Operators in Mega Cities: Case Study of Istanbul
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21369v2
- Date: Thu, 02 Oct 2025 13:32:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.092423
- Title: Smart Routing for EV Charge Point Operators in Mega Cities: Case Study of Istanbul
- Title（参考訳）: メガシティにおけるEV充電点演算子のスマートルーティング:イスタンブールを事例として
- Authors: Onur Yenigun, Gozde Karatas Baydogmus, Kazim Yildiz,
- Abstract要約: 非効率な人事管理は、時間損失、高い運用コスト、資源の浪費につながる可能性がある。
本研究では,EV充電ネットワークの保守作業の計画を最適化する統合手法を提案する。
この方法はPythonで開発され、イスタンブールの100台のEV充電ステーションからなるデータセットに適用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179313476241343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapidly increasing use of electric vehicles (EVs) has made it even more important to manage the charging infrastructure sustainably. The expansion of charging station networks, especially in large cities, creates serious logistical challenges for charging point operators (CPOs) in planning maintenance and repair activities. Inefficient field personnel management can lead to time loss, high operational costs, and resource waste. This study presents an integrated method to optimize the planning of EV charging network maintenance operations. The proposed approach groups charging stations according to geographical proximity using the K-means clustering algorithm and calculates the shortest routes between clusters using a genetic algorithm. The method was developed in Python and applied to a dataset consisting of 100 EV charging stations in Istanbul. Considering the population density, traffic density, and resource constraints of Istanbul, the route planning approach presented in this study has great potential, especially for such metropolises. According to the different parameter configurations tested, the most efficient scenario provided approximately 35\% distance savings compared to the reference route created according to the sequential data layout. While the reference route provides a simple comparison, the study presents a solution that will enable field operations in metropolitan cities such as Istanbul to be conducted in a more efficient, planned and scalable manner. In future studies, it is planned to integrate real-time factors such as traffic conditions and field technician constraints.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の急速な普及により、充電インフラの管理がより重要になっている。
充電ステーションネットワークの拡大は、特に大都市において、メンテナンスや修理活動の計画において、充電ポイントオペレーター(CPO)にとって深刻な論理的課題を生み出している。
非効率な人事管理は、時間損失、高い運用コスト、資源の浪費につながる可能性がある。
本研究では,EV充電ネットワーク保守作業の計画を最適化する統合手法を提案する。
提案手法は,K平均クラスタリングアルゴリズムを用いて地理的近接度に応じて充電ステーションをグループ化し,遺伝的アルゴリズムを用いてクラスタ間の最短経路を算出する。
この方法はPythonで開発され、イスタンブールの100台のEV充電ステーションからなるデータセットに適用された。
イスタンブールの人口密度、交通密度、資源制約を考慮すると、この研究で提示されたルートプランニングアプローチは、特にそのような都市圏にとって大きな可能性を秘めている。
テストされたパラメータの異なる設定によると、最も効率的なシナリオは、シーケンシャルなデータレイアウトに従って作成された参照ルートと比較して約35倍のコストを節約した。
基準経路は簡単な比較方法であるが、イスタンブールのような大都市でのフィールドオペレーションをより効率的で計画的でスケーラブルな方法で実施できるソリューションを提案する。
今後の研究では,交通条件やフィールド技術者の制約といったリアルタイム要因を統合することが計画されている。
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