اعتماد مستدام للمركبات الكهربائية باستخدام التجميع والنمذجة التنبؤية لبنية شحن مثلى في وست ميدلاندز والشمال الشرقي بالمملكة المتحدة

لماذا يهم الشحن الأذكى للسائقين اليوميين

التحول من السيارات التي تعمل بالبنزين إلى الكهربائية يعد بهاءً هواء أنظف وتكاليف تشغيل أقل، لكن ذلك لا يتحقق إلا إذا تمكن السائقون من العثور على أماكن مريحة وموثوقة للتوصيل. تدرس هذه الدراسة كيف يستخدم مالكو المركبات الكهربائية الحقيقيون في منطقتين إنجليزيتين سياراتهم ويشحنونها، ثم تطبق أدوات بيانات متقدمة لتصميم شبكات شحن أفضل. من خلال فهم من يقود المركبات الكهربائية، وكيف يشحنون، وما الذي يهتمون به أكثر، يوضح العمل كيف يمكن للمدن والمناطق نشر نقاط الشحن بطرق تبدو سلسة للسائقين العاديين بدلاً من أن تكون محبطة أو محفوفة بالمخاطر.

منطقتان، قصص متعددة للمركبات الكهربائية

ركز الباحثون على 256 مالكًا للمركبات الكهربائية من الشمال الشرقي ووست ميدلاندز، وهما منطقتان في المملكة المتحدة تختلفان في الدخل وأنماط التجمع العمراني وشبكات النقل. كان معظم المستجيبين من البالغين العاملين، غالبًا ذوي تعليم أعلى ودخول فوق المتوسط، لكن عينة وست ميدلاندز تضمنت عددًا أكبر من الأسر ذات الدخل المرتفع. كان الناس في المكانين يملكون في الغالب سيارات كهربائية كاملة بدلاً من هجينة قابلة للتوصيل، ومعظمهم بدأ يقود كهربائيًا منذ بضع سنوات فقط، وهو ما يعكس الارتفاع الأخير في مبيعات المركبات الكهربائية. اختلفت دوافع التحول بحسب المنطقة: في الشمال الشرقي كان التوفير في التكلفة هو السبب الرئيسي لشراء المركبة الكهربائية، بينما لعبت المخاوف البيئية دورًا أكبر في وست ميدلاندز، رغم أن المال بقي عاملًا مهمًا. تشير هذه الفروقات إلى أن سياسات «مقاس واحد يناسب الجميع» قد لا تلتقط ما يحفز المجتمعات المختلفة.

كيف يشحن الناس ويسافرون فعليًا

اتضح أن سلوك الشحن اليومي منظم بشكل مفاجئ. شحن معظم السائقين في كلتا المنطقتين لسياراتهم مرة أو مرتين في الأسبوع، وكانوا يقطعون مسافات يومية معتدلة إلى حد ما، غالبًا بين 10 و30 كيلومترًا. كانت الرحلات اليومية الطويلة فوق 100 كيلومتر نادرة. عندما احتاجوا للشحن، فضل 85% شواحن التيار المستمر عالية السرعة، خاصة عند انخفاض مستوى البطارية. عمومًا، كان الناس على استعداد لقطع مسافات قصيرة فقط للشحن: حتى 3 كيلومترات بالنسبة لمعظم المستجيبين، مع قلة قليلة مستعدة للذهاب لأبعد من 9 كيلومترات. كان وقت الانتظار نقطة ألم رئيسية؛ أراد كثيرون الانتظار أقل من 20 دقيقة قبل تحرير الشاحن، ولم يقبل إلا أقلية صغيرة بالطوابير الأطول. كان الشحن يتم عادة في المساء أو طوال الليل، عندما تكون الكهرباء أرخص والطرق أقل ازدحامًا، وكانت جلسات الشحن غالبًا تستمر من ثلاث إلى ست ساعات، ما يشير إلى شحن مخطط وروتيني بدلاً من توقفات هيسترية في اللحظة الأخيرة.

تجميع المستخدمين والتنبؤ بما سيحتاجون إليه

للخروج من متوسّطات بسيطة، بنى المؤلفون منصة متكاملة يسميانها ISE-CAP. أولًا استخدموا تقنيات التجميع لتصنيف السائقين إلى ثلاث مجموعات واسعة في كل منطقة، استنادًا إلى تواتر الشحن، والمسافات التي يقطعونها، واستعدادهم للانتظار أو الانحراف عن الطريق. مثلت بعض التجمعات مستخدمين كثيفي الاستخدام الذين يقودون لمسافات أطول ويعتمدون أكثر على الشحن العام؛ وكانت أخرى بصورة رئيسية شواحن منزلية ذات رحلات أقصر ومتوقعة. بعد ذلك درب الفريق نماذج حاسوبية للتنبؤ بسلوك الشحن، مثل مدة الجلسة، باستخدام معلومات عن أنماط القيادة والدخل والتعليم وتفضيلات الشاحن. كانت هذه النماذج دقيقة للغاية داخل عيّنة الدراسة، لا سيما في الشمال الشرقي الأكثر تماسكًا، حيث كان السلوك أكثر تجانسًا وشبكة الشحن أكثر تركيزًا.

ما الذي يشكّل اختيارات الشواحن فعلاً

سأل الباحثون بعد ذلك: ما العوامل التي تؤثر بالفعل على اختيار الناس لنقطة الشحن؟ باستخدام نهج نمذجة قابل للتفسير، وجدوا ثلاث ميزات برزت في كلتا المنطقتين: مدة الشحن المتوقعة، وما إذا كان الشاحن متاحًا في الوقت الحقيقي، والتكلفة. كان البُعد إلى الشاحن مهمًا أيضًا، لكن الناس كانوا حساسون بشكل خاص لاحتمال الوصول والعثور على كل المقابس مشغولة. اعتمد كثير من السائقين على تطبيقات الهواتف أو أنظمة السيارة لرؤية الشواحن المتاحة، وأبرز تحليل سحابة الكلمات للتعليقات المفتوحة مطالب متكررة بـ «المزيد من المحطات»، وصيانة أفضل، وتحسين الموثوقية. باختصار، يريد السائقون شواحن سريعة وقريبة يمكنهم الوثوق بأنها تعمل عند الوصول، وبأسعار تبدو عادلة.

من البيانات إلى خرائط شحن أفضل

أخيرًا، استُخدمت منصة ISE-CAP في محاكاة حاسوبية لاختبار أماكن وضع الشواحن الجديدة. قيّمت النماذج الطلب المتوقع، والمسافة التي سيحتاج الناس لقطعها للوصول إلى شاحن، وكيف سيؤثر تحميل الشحن الإضافي على شبكة الكهرباء. عبر العديد من عمليات المحاكاة، وجدت النظام تصميمات خفّضت متوسط مسافة السفر إلى الشواحن مع الحفاظ على إجهاد الشبكة تحت السيطرة. وبينما لم تُختبر هذه النتائج الأمثلية بعد ميدانيًا، فإنها توضح كيف أن الجمع بين رؤى الاستطلاعات، والنماذج التنبؤية، ومحاكاة التجربة والخطأ يمكن أن يوجّه تخطيط بنية تحتية أذكى مصممة لأنماط كل منطقة بدلًا من المتوسطات الوطنية.

ما الذي يعنيه هذا لمستقبل قيادة المركبات الكهربائية

بالنسبة للقارئ العادي، الرسالة الأساسية هي أن نجاح المركبات الكهربائية لا يتعلق ببناء المزيد من المقابس فحسب، بل بوضع أنواع الشواحن المناسبة في الأماكن الصحيحة للأشخاص الذين سيستخدمونها فعليًا. تُظهر هذه الدراسة أن معظم السائقين الحاليين يريدون شواحن سريعة وقريبة وموثوقة ومعلومة بوضوح عما إذا كانت متاحة، وأن هذه التفضيلات تختلف بشكل طفيف بين المناطق ذات الدخل والتخطيط المختلفين. من خلال تجميع المستخدمين إلى أنواع سلوكية، والتنبؤ بالطلب، وشرح العوامل الرئيسية وراء اختياراتهم، يوفر إطار ISE-CAP طريقة عملية للمجالس والمرافق والمخططين لتصميم شبكات شحن تبدو مريحة وعادلة. إذا ما طُبّق على نطاق أوسع وصُقل ببيانات أكبر، قد يساعد هذا النوع من التخطيط القائم على البيانات في جعل ملكية المركبة الكهربائية أكثر سلاسة وأرخص وأكثر جاذبية لعدد أكبر من السائقين، مسرّعًا التحول إلى نقل أنظف.

الاستشهاد: Cavus, M., Wang, S., Deb, S. et al. Sustainable EV adoption with clustering and predictive modelling for optimal charging infrastructure in the West Midlands and North East UK. Sci Rep 16, 14457 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43106-6

الكلمات المفتاحية: المركبات الكهربائية, بنية الشحن, المدن الذكية, سلوك المستخدم, التعلم الآلي