Razgriz

Zadomawiam się
Na ten moment około 300kWh mamy zapasu, ale produkcja w tym momencie jest koło 70kW. Magazyn możemy rozszerzyć w każdej chwili jeśli będzie taka potrzeba.
Oczywiscie rozładowanie do 20%, bo korzystamy z LFP.
Kurcze... Chyba jutro dzwonię do BYD, aby jednak nam wcześniej wydali Sealiona, skoro tu za rogiem mam Was 😎🤜🤛

A na serio: super inicjatywa. Odezwę się jak już będę mógł wlewać do "baku" prund, a nie E10 :)
 

tomekg

Zadomawiam się
Jedynie pytanie jak chcecie to zautomatyzować - chodzi o płatności ale przede wszystkim informacja czy jest akurat zapas do naładowania.
 

wacex

Zadomawiam się
Jedynie pytanie jak chcecie to zautomatyzować - chodzi o płatności ale przede wszystkim informacja czy jest akurat zapas do naładowania.
Algorytm przelicza prognozę pogody, stan naładowania magazynu, prognozowany popyt i inne czynniki na cenę, którą publikujemy. Oczywiście jesteśmy otwarci na sugestie i propozycje. Jak wspominałem, to jest nasze środowisko testowo badawcze na przyszłe projekty
 
Last edited:

nabrU

Moderator
Skąd bierzecie prognozowany popyt? Czy z popytu realnego zarejestrowanego np. powiedzmy 7 dni wstecz?
 

tomekg

Zadomawiam się
Algorytm przelicza prognozę pogody, stan naładowania magazynu, prognozowany popyt i inne czynniki na cenę, którą publikujemy. Oczywiście jesteśmy otwarci na sugestie i propozycje. Jak wspominałem, to jest nasze środowisko testowo badawcze na przyszłe projekty
Brzmi sensownie, powodzenia
 

nabrU

Moderator
Dla mnie ten algorytm brzmi jak integracja HA której używam w domu ;).
 

sh95

Fachowiec
Tylko że na historię - czyli na ilość chętnych w danym okresie czasu - będzie miała wpływ także cena. Jeśli cena jest zależna od napełnienia magazynu, czyli od pogody, to algorytm robi się skomplikowany :) Do tego trzeba będzie mieć duża ilość próbek, dużą ilość klientów.

Obserwując rynek warszawski, np taki Ekoen, który ma teraz trzy huby przyciągające średnio +50 aut dziennie, trudno znaleźć zależności bez naniesienia cen dynamicznych, które też stosują co raz mocniej. Jednak i bez nich są dość dziwe, czasem najwieksza zajętość jest popołudniu, przy najwyższych cenach. Tu przykład dla Hubu na ul. Postępu z soboty:

1741546205340.png
Na wykresie prezentuję jaka jest dostępność złącz w wybranym przedziale czasu. Dzień dziele na przedziały 3-godzinne. Jeśli jest np 50%, to znaczy że każde złącze było zajęte przez 90minut z 180minut danego przedziału. To określa szanse na uzyskanie wolnego miejsca w analogicznym dniu/czasie.

Drugim podobną miarą jest niedostępność złącza w tym samym przedziale. Bo, nawet jeśli średnio wolnych jest 50%, to mogły wystąpić okresy, gdy wszystkie złącza były zajęte. Przykład dla Hubu Okęcie, tu danymi jest ilość minut braku wolnych miejsc:
1741546853334.png

Więcej statystyk dla hubu Postępu tutaj: https://pomidor.io/mapa.php?poolID=86701
Hub Okręcie tu: https://pomidor.io/mapa.php?poolID=89266

Ja nie mam na to naniesionych cen dynamicznych, wczytuje je na dany moment tylko z eipa. Chyba warto je dodać.

Ogólnie bardzo ciekawe zagadnienie, życzę powodzenia w doskonaleniu algorytmu :)
 

nabrU

Moderator
Tylko że na historię - czyli na ilość chętnych w danym okresie czasu - będzie miała wpływ także cena. Jeśli cena jest zależna od napełnienia magazynu, czyli od pogody, to algorytm robi się skomplikowany :) Do tego trzeba będzie mieć duża ilość próbek, dużą ilość klientów.

Pewnie tak, choć dane pogodowe dla konkretnego miejsca są dość proste do uzyskania i ogarnięcia (np. stąd). Ja na przykłąd mam dane nasłonecznienia na 7 dni w przód i sprawdza się to całkiem całkiem. Gorzej jak wspomniałeś będzie z ilością klientów, bo raz może być mniej raz więcej bez żadnego sensownego wytłumaczenia.
 
Top