Applicazione Flask per selezione delle stazioni di ricarica EV e instradamento con ACO e NSGA-II includendo vincoli di energia fotovoltaica

Viaggi su strada più intelligenti per le auto elettriche

Con il crescente passaggio degli automobilisti alle auto elettriche, una domanda semplice diventa sorprendentemente complessa: dove fermarsi per ricaricare? Scegliere la stazione sbagliata può significare deviazioni extra, lunghe code, bollette più alte e maggiore inquinamento dovuto all’elettricità da combustibili fossili. Questo studio esplora un sistema di instradamento intelligente che aiuta le auto elettriche in Marocco a scegliere in tempo reale il percorso e la sosta di ricarica migliori, sfruttando l’energia solare gratuita quando possibile.

Perché scegliere un caricatore è così difficile

Sulle strade odierne, un guidatore elettrico deve gestire contemporaneamente molti fattori in movimento. Carica della batteria, velocità di guida, distanza dalla stazione, lunghezza della coda, prezzo dell’elettricità e persino se una stazione è alimentata da pannelli solari o dalla rete elettrica contano tutti. La maggior parte degli strumenti esistenti si concentra su una sola fetta di questo puzzle, come la distanza più breve o il prezzo più basso, e spesso ignora quanto siano affollate le stazioni o quanta energia rinnovabile utilizzino. Gli autori mostrano che questa visione limitata può lasciare i guidatori in attesa, a pagare più del necessario o a perdere opportunità di ricaricare con energia solare pulita.

Un assistente digitale che guarda avanti

I ricercatori hanno progettato un assistente online che collega auto e stazioni di ricarica tramite un collegamento internet leggero. Ogni stazione trasmette la propria posizione, il numero di prese libere, quanta energia solare è disponibile e il prezzo corrente della ricarica. Allo stesso tempo, ogni auto monitora la propria posizione, il livello della batteria, la destinazione e la velocità probabile su diversi tipi di strada. Utilizzando questi flussi di dati in tempo reale, il sistema costruisce una mappa dei percorsi possibili e scarta le stazioni che l’auto non può raggiungere in modo sicuro mantenendo una riserva di energia.

Come funziona la ricerca intelligente sotto il cofano

All’interno dell’assistente, due metodi di ricerca ispirati alla natura lavorano insieme. Uno esplora la rete stradale alla ricerca di percorsi promettenti, brevi ed efficienti, tenendo conto di strade cittadine, strade suburbane e autostrade, oltre ai probabili rallentamenti dovuti a semafori e congestione. L’altro bilancia diversi obiettivi contemporaneamente: arrivare velocemente, mantenere bassi i tempi di attesa e di ricarica, ridurre i costi e usare quanta più energia solare possibile. Piuttosto che inseguire una singola risposta “perfetta”, costruisce un menu di buoni compromessi e poi sceglie l’opzione che offre il miglior equilibrio complessivo per quel viaggio specifico.

Test nelle città e sulle autostrade marocchine

Il team ha testato il proprio assistente su percorsi realistici dentro e intorno a Marrakech e Casablanca, due città marocchine con reti di ricarica in crescita e forte irraggiamento solare. Hanno costruito cinque tipici scenari di viaggio, dalle commissioni cittadine ai tragitti autostradali tra città, e hanno confrontato il loro metodo ibrido con tre approcci comuni usati singolarmente. In questi casi, il nuovo sistema ha ridotto la distanza percorsa fino a un decimo e il consumo energetico fino a circa un settimo rispetto a un semplice pianificatore del percorso più breve. Ha anche trovato percorsi che arrivavano prima rispetto ai metodi focalizzati solo su energia o prezzo, e ha indirizzato i guidatori verso stazioni con abbondante energia solare quando il sole era presente.

Energia più pulita, bollette più basse, meno attese

Poiché l’assistente favorisce deliberatamente i caricabatterie alimentati a energia solare quando è pratico, molti viaggi hanno prelevato la maggior parte dell’elettricità dal sole piuttosto che dalla rete. Nei tragitti cittadini diurni con buona disponibilità solare, i costi di ricarica sono diminuiti di circa un terzo o più, mentre la quota di energia rinnovabile spesso raggiungeva tra il settanta e quasi il cento percento. Questo mix più pulito si è tradotto in circa tre-quattro chilogrammi in meno di anidride carbonica per viaggio rispetto all’affidarsi esclusivamente alla rete. Il sistema ha inoltre dimostrato di potersi adattare quando le previsioni di produzione solare o il consumo dell’auto erano leggermente errate, ed evitava piani di ricarica che avrebbero potuto lasciare un veicolo vicino all’esaurimento della carica.

Cosa significa questo per il futuro dei viaggi elettrici

Per gli automobilisti quotidiani, lo studio prospetta un futuro in cui un’app di navigazione faccia più che indicare la presa più vicina. Potrebbe valutare silenziosamente tempo, costi, affollamento delle stazioni, margini di sicurezza e quanto è verde l’elettricità prima di suggerire una sosta. Gli autori sostengono che il loro approccio è ben adatto alle città intelligenti che vogliono supportare più veicoli elettrici senza sovraccaricare le linee elettriche, e descrivono come potrebbe essere scalato per gestire flotte intere di taxi o furgoni per le consegne. In termini semplici, il loro messaggio principale è che una pianificazione attenta e basata sui dati può rendere i viaggi elettrici più economici, veloci e puliti contemporaneamente.

Citazione: Belaid, M., Beid, S.E., Habib, S. et al. EV charging station selection and routing flask application with ACO and NSGA-II including photovoltaic energy constraints. Sci Rep 16, 14754 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-50734-5

Parole chiave: veicoli elettrici, stazioni di ricarica, energia solare, pianificazione del percorso, città intelligenti