Gdy zaczynają być standardem, każda decyzja kierowców układa się w bardzo konkretny wzór: o której wracają do domu, kiedy podpinają auto, czy korzystają z ładowarki w pracy, jak reagują na wyższe ceny energii. I nagle pojawia się pytanie, którego nie da się załatwić kolejną stacją na parkingu przy galerii: czy miasto rzeczywiście wie, gdzie i kiedy będzie potrzebny prąd?
Właśnie po to powstał CityCharge, nowe narzędzie opracowane przez badaczy z Concordia University. Model nie ogranicza się do prostego liczenia samochodów i punktów ładowania. Próbuje odtworzyć codzienne zachowania kierowców: ich trasy, poziom naładowania baterii, preferowane miejsca postoju, reakcję na ceny energii i dostępność infrastruktury. Efektem jest godzinowa mapa zapotrzebowania na ładowanie w całym mieście. W praktyce chodzi o to, żeby miasta nie budowały infrastruktury trochę po omacku, a operatorzy sieci nie dowiadywali się o problemach dopiero wtedy, gdy cała dzielnica zacznie ładować auta po 18:00.
Elektryfikacja miasta nie dzieje się równomiernie
Badacze przetestowali CityCharge na przykładzie metropolii Montrealu. I szybko wyszło na jaw coś, co intuicyjnie wydaje się oczywiste, ale w planowaniu infrastruktury łatwo bywa spłaszczane. Ładowanie nie rozkłada się równo ani w czasie, ani w przestrzeni. W obecnym modelu użytkowania elektryków wielu kierowców podłącza auta w domu po powrocie z pracy. To tworzy wyraźny wieczorny szczyt poboru energii. W dodatku inne potrzeby mają gęściej zabudowane dzielnice centralne, a inne przedmieścia, gdzie rytm dnia mocniej opiera się na dojazdach samochodem. W centrum pojawiają się piki rano i wieczorem, bo część ładowania odbywa się przy miejscu pracy. Na obrzeżach dominuje powrót do domu i ładowanie pod koniec dnia.
Mam wrażenie, że tu najlepiej widać, dlaczego elektromobilność jest trudniejsza do zaplanowania niż zwykłe „postawmy więcej ładowarek”. Stacja ładowania nie działa jak ławka w parku, którą wystarczy umieścić tam, gdzie chodzą ludzie. Jej sens zależy od tego, kto przy niej stanie, na jak długo, o której godzinie i czy w tym samym czasie podobnego pomysłu nie będzie miało pięćdziesięciu innych kierowców w promieniu kilku ulic. To już bardziej przypomina układanie miejskiego rozkładu obciążeń niż klasyczne inwestowanie w małą architekturę.
Ładowarki w pracy mogą pomóc, ale też tworzą nowy szczyt
Jednym z ciekawszych wniosków z symulacji jest wpływ ładowania w miejscu pracy. Gdy model przesunięto z dominacji ładowania domowego w stronę większej roli ładowarek pracowniczych, poranny szczyt zapotrzebowania wzrósł aż o 72%, ale wieczorny spadł o 18%. Problem nie zniknie, ale zmienia swoje miejsce.
Z punktu widzenia kierowcy ładowanie auta podczas ośmiu godzin w biurze jest wygodne. Samochód i tak stoi, więc nie trzeba planować dodatkowego postoju. Z perspektywy miasta taka zmiana może jednak przerzucać obciążenie z dzielnic mieszkaniowych na biznesowe. Jeśli duże biurowce, centra logistyczne i parki technologiczne zaczną równolegle rozwijać infrastrukturę dla elektryków, rano mogą stać się energetycznymi punktami zapalnymi.
Właśnie dlatego w planowaniu ładowania nie wystarczy patrzeć na liczbę punktów. Potrzebna jest świadomość, jaką codzienną rutynę te punkty wspierają. Międzynarodowe wytyczne dotyczące miejskiej infrastruktury EV od lat podkreślają, że w analizie powinny się znaleźć nie tylko prognozy liczby samochodów, ale też typ zabudowy, wzorce dojazdów do pracy, podział na ładowanie domowe, publiczne i pracownicze oraz obecny stan sieci.
Szybsza ładowarka nie zawsze oznacza lepszy pomysł
W świecie technologii przyzwyczailiśmy się, że „szybciej” brzmi jak bezdyskusyjny plus. W przypadku samochodów elektrycznych sprawa wygląda inaczej. Symulacja pokazała, że większe rozpowszechnienie domowych ładowarek Level 2 może podnieść szczytowe zapotrzebowanie na moc o 30% w porównaniu z wolniejszą infrastrukturą Level 1.
Nie oznacza to oczywiście, że miasta powinny zniechęcać do szybszego ładowania. Byłoby to absurdalne. Ale pokazuje, że każda wygoda ma swój koszt systemowy. Jeśli tysiące osób podłączają auta do wydajniejszych ładowarek mniej więcej o tej samej porze, sieć odczuwa to znacznie mocniej niż przy wolniejszym, bardziej rozciągniętym w czasie poborze. W takim układzie na znaczeniu zyskują taryfy dynamiczne, ładowanie poza godzinami szczytu i oprogramowanie, które potrafi mądrzej rozłożyć pobór prądu.
Podobny wniosek płynie z innych świeżych badań nad koordynacją ładowania aut i planowania infrastruktury. Zgranie tych dwóch obszarów może istotnie zmniejszać przeciążenia sieci oraz ograniczać emisje związane z produkcją energii. Elektromobilność ma sens klimatyczny nie tylko wtedy, gdy na ulicach jest mniej spalin, lecz także wtedy, gdy cały system energetyczny nie musi desperacko nadrabiać gwałtownych skoków popytu.
Symulacja zamiast miejskiej improwizacji
CityCharge nie jest pierwszym narzędziem, które próbuje przewidywać potrzeby związane z infrastrukturą dla elektryków. W Stanach Zjednoczonych od kilku lat rozwijane są modele pokroju EVI-Pro, służące do szacowania, ile i jakich punktów ładowania potrzeba na danym obszarze. Nowość w podejściu badaczy z Concordii polega na mocnym połączeniu realnych danych o podróżach z symulacją indywidualnych decyzji kierowców. Dzięki temu nie widzimy już jedynie „średniego użytkownika EV”, tylko tysiące różniących się od siebie mieszkańców, którzy podejmują decyzje w konkretnych warunkach.
Tu mam mieszane uczucia tylko w jednym punkcie. Model oparto na Montrealu, a każde miasto ma własny rytm: inną gęstość zabudowy, temperatury, długość dojazdów, ceny energii, strukturę mieszkań i dostęp do prywatnych miejsc parkingowych. Wyniki nie są więc gotową receptą dla Warszawy, Krakowa czy Wrocławia. Sam mechanizm jest uniwersalny: ładowanie samochodów trzeba analizować jak zachowanie społeczne i energetyczne zarazem.