A Decision Support Tool for Planning Lamp Post Charging Stations

Abstract

Det finnes mange artikler som har hatt et teoretisk fokus på optimal plassering av ladestasjoner. I Norge, hvor utbredelsen av elektriske kjøretøy er blant den høyeste i verden og det er flere ladestasjoner enn bensinstasjoner, baserer ikke beslutningstagerne seg på eksisterende forskning når nye ladestasjoner skal plasseres. Ett problem som hindrer utbredelsen av elektriske kjøretøy i urbane områder er mangelen på hjemmeladere grunnet mye bruk av gateparkering. Denne oppgaven følger "design and creation" -metoden og utvikler en applikasjon som bruker PostGIS til å finne lyktestolper som kan bli brukt som ladestasjoner, og som er en mulig løsning på mangelen av hjemmeladere i byer. Den gjeldende praksisen for å finne relevante lyktestolper krever omfattende menneskelige involvering for hver lyktestolpe. Den foreslåtte applikasjonen kan drastisk redusere mengden arbeid ved å filtrere ut uegnede lyktestolper basert på nødvendige forutsetninger og etterspørsel av ladere. Denne oppgaven undersøker de følgende forskningsspørsmålene: "Hvordan kan brukeren raskt identifisere tilgjengelige lyktestolper basert på forutsetninger for lyktestolpeladere", "Hvordan kan brukeren beregne og vise etterspørsel etter lyktestolpelading" og "Hvordan kan et system for planlegging av lyktestolpeladere støtte fleksibilitet". De tiltenkte brukerne er byplanleggere og andre planleggere av ladestasjoner. Resultatet viser at den utviklede applikasjonen finner lyktestolper basert på forutsetninger raskere enn det populære åpen-kildekode skrivebordsbaserte geografiske informasjonssystemet QGIS, og at den kan være nyttig for lokale myndigheter. Applikasjonen klarer å beregne og visualisere etterspørsel av ladere ved å aggregere objekter innenfor en gitt radius fra en lyktestolpe. Oppgaven demonstrerer at applikasjonen er fleksibel ved å bruke den som backend og bytte ut det interaktive brukergrensesnittet med QGIS som frontend. Videre bidrar oppgaven med kompilert kunnskap på lyktestolpeladefeltet.

There exist numerous articles that have had a theoretical focus on optimising charging station locations. In Norway, where electric vehicle (EV) adoption is among the highest in the world and there are more charging stations than gas stations, the decision makers are not building on the existing research when siting charging stations. One problem hindering the adoption of EVs in urban areas is the lack of home chargers because of high usage of on-street parking. This thesis follows the design and creation method and develops an application utilising PostGIS to find lamp posts that can be used as charging stations, which is a possible solution to the shortage of home chargers in cities. The state of the practice in finding relevant lamp posts requires extensive human involvement for each lamp post. The proposed application can drastically reduce the amount of work by filtering out unsuitable lamp posts based on preconditions and charging demand. The thesis investigates the following research questions: "How can the user quickly identify available lamp posts based on prerequisites for lamp post chargers", "How can the user calculate and show lamp post charging demand" and "How can a system for lamp post charging station planning support flexibility". The intended users are city planners and other charging station planners. The results show that the developed application finds lamp posts based on prerequisites faster than the popular open-source desktop geographic information system QGIS, and that it can be useful for local authorities. The application successfully calculates and visualises charger demand by aggregating objects within a given radius from a lamp post. The thesis demonstrates that the application is flexible by using it as back-end and switching out the interactive user interface with QGIS as front-end. Furthermore, the thesis contributes with compiled knowledge on the field of lamp post chargers.