充電ロボットは1日に何台の車両に対応できますか？

駐車場,車両,物流造船場,および商用EV運用のためのデータ駆動計画ガイド

駐車場運営者や 車両車隊管理者 充電インフラストラクチャの購入者にとって 最も重要な問題は 充電ロボットの自動運転能力や 100 kW 電力供給能力ではないのです実際の作戦問題とはロボットが1日間に何回充電できるのか? 追加機器が必要になる前に どれくらいのエネルギーを供給できるのか?

この質問は重要です 携帯電話の充電システムは 毎分充電をしないからです 各作業には 配送,移動,位置付け,接続,充電,切断,タスクスイッチ,そして最終的にロボット自身を充電します. 仕様表で強力に見えるシステムは,移動距離が長い場合,車両が深い充電を必要とする場合,ロボットが待ち時間や エネルギー源に戻る時間が長すぎます.

ドア・エネルギー社は,駐車場,道路支援,車隊支援,産業施設,緊急用電力などのアプリケーションのためのモバイルエネルギー貯蔵および充電システムを開発しています.MCP-D 自律型モバイルEV充電器ロボット定義された駐車場のある環境のために設計されており,充電需要は固定充電器に永久に縛られる代わりに,充電場間で移動できます.

この記事では,日々のサービス能力を推定するための実用的な方法を示します.例は,保証されたパフォーマンス数字ではなく,計画モデルです.実際の結果は,車両の受容力に依存する充電状態,移動距離,路線条件,充電器と車両の接続時間,ロボット充電戦略,現場規則,配送効率

I. 顧客問題から始めます.充電需要は動的で,インフラストラクチャは通常固定されています.

なぜ"駐車場"と"充電器"が非効率になるのか

多くの駐車場は 構造的に不一致している.車両は数百のスペースを占めているが,その一部だけが 充電を必要としている.固定された EV 充電器を各ベイに設置するには,相当な電気配送作業が必要です.固定充電器は,需要が"つの地域から別の地域に移転すると動かない.

ドア・エナジーは,この問題を"車で充電器を探す"から"車で充電する"への移行と説明しています.同社は,モバイル充電が固定駐車場と充電需要の変化との不一致を減らす方法について説明しています.

購入者が定量化すべき

この理由から,日々の車両数は孤立して評価されるべきではない.より有用な計画モデルは4つのKPIを組み合わせます.平均応答時間.

容量モデルを構築する前にドアエネルギーMCP-Dを理解する

日常サービス能力に影響を与える基本仕様

上記の仕様は,ドアエネルギー MCP-D 製品ページ購入者はまた,ドア・エネルギー 会社プロフィール製造,エンジニアリング,製品開発に関する情報です

なぜ100kWは"時間あたり"台の車ではないのか?

EVチャージャーの評価は 設備の限界であり 車両が常に 全額電力を 受け入れるという保証ではありません実際の平均充電速度は,車両の直流充電能力に依存する.,バッテリー温度,充電状態,バッテリー管理戦略,より高いSOCで充電の収縮

容量計画では,目標充電窓間の予想される平均充電電力を使用します.例えば,車両が平均70kWで35kWhを受け取る場合,理論上 エネルギー転送時間は30分です同じ車両が次の路線を走るのに 20kWhしか要らない場合,理論上 エネルギー移転時間は約17分になります.

必要なエネルギーを計画し,100%のSOCを自動化しない

これは最も重要な運用決定の一つです. 車両車隊や長期停泊環境では,すべての車両が必ずしも完全に充電する必要はありません.次のシフトを完了するために 18 kWh を必要とする車両は,すぐに 50 kWh を受ける恩恵を受けないかもしれません.ターゲットのエネルギー充電は 同じようにモバイルEV充電器同じ乗用エネルギーと利用可能な作業時間で より有用な作業を完了します

III. 完全な充電作業を計算する: 移動時間 + 接続時間 + 充電時間 + タスクスイッチング

実践的なタスクサイクル式

総作業時間 = 発送 + 移動 + 位置付け + 接続 + 充電 + 切断 + 作業の切り替え

ドア・エナジーの自動充電作業充電要求,車両の局所,自動移動,接続,充電,タスク完了,待機状態に戻り,次のタスクへ移動.つまり充電時間は サイクルの一つの構成要素に過ぎません.

期間限定のサービス能力

限られた時間労働 = 利用可能な作業分 × 利用率 ÷ 作業時間の平均

この数字は最終的な容量ではありません.それは時間制約をテストするだけです. ストレージベースのEVチャージャーは,搭載されたエネルギーにも制限されています.実際の計画価値は,限られた時間容量と限られたエネルギー容量のうち,どちらが低いか.

旅行 の 時間 は,最初 に 見える よりも 重要 です

狭い 駐車場 で 3 分 の 移動 は 些細 な もの と 思え ます.しかし,毎日 15 か 20 件 の 作業 を 繰り返す と,移動 は 1 時間 以上 も かかる こと が あり ます.平均的な移動時間が3分から8分に増加すると 15つの仕事でエネルギーを供給する代わりに 75分以上移動します

ドアエネルギーもこの問題を,駐車場路線計画記事で議論しています.ロボットがリチャージに戻る前に 近くの車両のグループを介してスケジュールすることができます.

IV. 充電 ロボット が どれ ほど の 車両 に 対応 でき ます か

シナリオの仮定

次の例では,平均70 kWの車両充電率を例として使用し,移動,位置付け,接続,切断,作業を切り替える設計例として意図され,製品の性能を保証するものではありません.

10kWhのチャンス充電:サービス数を最大化

自動車が約10kWhのチャンスチャージエネルギー転送は比較的短くなります. 70%の時間利用で12時間稼働窓は,理論的には20以上のタスクサイクルを時間観点からサポートできます.乗船エネルギーがより厳しい制約になります実用的には,ロボットは数回の作業の後,再充電のために戻らなければなりません.そして,備蓄エネルギーと変換損失は,動作モデルに含まれなければなりません.

20kWhの充電: 駐車場計画のための実用的なケース

車両1台あたり20kWhで,理論上70kWで充電時間は約17分です.移動と操縦に約10分あれば,1つの作業は約27分かかります.70% の利用率 で 12 時間 の 1 日 は,約 18 件の 作業 の 時間 上限 を 与え ます.損失と運用準備を考慮する前に,理論的には約5回の20kWhの供給のみをカバーします.日々の出力は ロボットの有効な充電サイクルが どれだけ完了できるかに大きく依存します.

30-40 kWh の充電: エネルギー消費量が支配的になる

各車両が30〜40kWhを必要とする場合,EV充電器が高い電力を供給できる場合でも,日々の車両数は減少します.各作業により機内エネルギーと時間の割合が大きく消費されます.このシナリオでは運行チームは"日あたり"車両"ではなく,総kWh供給量,出発期限,第2ロボットが充電中に第1ロボットと交替できるかどうかに焦点を当てなければならない.

顧客に優しい計画要約

* 保守的なサイクル値は,故意に運用準備金と変換損失の余地を残します.**例示的な日用範囲は,複数の充電サイクルと,継続的な配送をサポートするサイト条件を前提とします.. 保証された性能値ではありません.実際の結果は,車両の受容力,経路距離,充電需要,ロボット充電戦略,配送効率に依存します.

ロボットの充電時間を無視しないでください

関連読み:モバイル発電所のアプリケーション|道路 側 の 充電 と 迅速 な 補給

貯蔵ベースのモバイルEV充電器電力網に接続された固定充電器とは大きな違いです. 容量を計画する際には,オペレーターは充電を再開するポイントを特定する必要があります.利用可能な入力電源需要が自然に低い時期に再充電が起こるかどうかです.

ドア・エナジーの幅広いモバイル充電ポートフォリオは,異なる充電方法もサポートしています.同社は,指定された運用条件下では,DC補給に約1時間,AC補給に約2時間を記述している.プロジェクトの正確な充電戦略は,選択したモデルと場所の電源に対して常に確認されるべきです.

V. 顧客が購入する前に測定すべきこと 及びドアエネルギーが運用上のギャップを解決する方法

購入者が最初に収集すべき8つのデータポイント

製品機能を顧客の成果に変換する

モバイルロボットが 強く合っているとき

ドアエネルギーの使用例をさらに調べてください:モバイルEV充電器の製品ラインナップ|建設現場の移動電源|緊急移動電源

A について充電ロボット需要が多くの駐車場に分布され,一度に電力を必要とする車両は一部のみで,すべての区画に電気をアップグレードすることは高価である場合,特に魅力的です.区画や時間による需要の変動の料金オーナーはピークや予期せぬ支援のための柔軟な容量が必要です.

Door Energyの商業用駐車場でのシェアリング料金に関する記事では,この共有資源の論理を詳細に探っています.

固定充電がまだ良いかもしれないとき

移動ロボットが自動的にすべての場所にとって最良の解決策ではありません.すべての車両が同じ割り当てられた場所に長時間駐車した場合,その場所にはすでに十分な電力を備えています.充電需要は非常に予測可能固定充電インフラストラクチャがよりシンプルな長期的解決策を提供できるかもしれません.

この区別により プロジェクトの質が向上しますドアのエネルギー建築をすべて同じ構造に 押し込むべきではありません携帯電話充電が測定可能な価値を生み出し,固定充電がベース層のままであるべきかを判断するために.

最も強い建築はハイブリッドかもしれません

固定充電器と"つ以上の充電器を組み合わせるモバイルEV充電器固定充電器は予測可能な夜間充電や割り当てられた充電台需要を処理し,モバイルロボットは一時的なピークを吸収し,通常の駐車場を供給し,充電器に移動できない車両をサポートします.固定インフラが利用されていない場合や.

携帯電話電動車充電器の日用容量,利用量,配備

1ドアエネルギー充電ロボットは 1日に何台の車両に 対応できるでしょうか?

日々の容量は,車両1台あたりの平均kWh,車両の承認された充電力,移動距離,作業処理時間,運転時間,活用ロボットが充電できる頻度です チャンス充電モデルでは 日々の車両数は ディープ充電モデルよりもはるかに高くなります時間制限とエネルギー制限の両方を計算することです.低値を使います

2なぜ105kWhを車両あたりのエネルギーで割って 容量を計算できないのか?

この計算は 機内でのエネルギーサイクルで 働く仕事の数を 理論的に推定するだけです ロボットは同じ日中に 充電し 再び稼働できますしたがって,日用サービス容量は,完了できる有効エネルギーサイクルの数と,利用可能な総稼働時間に依存する..

3100kWの電力は常に100kWで充電されるのでしょうか?

違うMCP-D100kWまで供給できますが,実際の車両の充電力は,互換性,バッテリー温度,SOC,車両のバッテリー管理システム,充電曲線によって制御されます.容量モデルでは,セッション全体の最大を想定するのではなく,現実的な平均容量を使用すべきである..

4日当たりの車両以外で 最も重要な指標は?

日々のkWhの供給は極めて重要です 10台の車両を10kWhで供給することは,それぞれ40kWhで10台の車両を供給することとは 運用的に非常に異なります事業者は,作業数とエネルギー流通量の両方を監視する必要があります活用時間と応答時間

5駐車場運営者はすぐに別のユニットを購入せずに 日々のロボットの出力をどのように増やすことができるでしょうか?

必要のない移動を減らし,近隣のタスクをグループ化し,出発期限に基づいて充電を割り当て,限られたエネルギーのみを必要とする車両を過剰に充電しないようにし,接続とタスク交換時間を短縮します.低需要期間中にロボットの充電をスケジュールするデータ駆動による配送は,すでに存在する容量を解放します.

6サイトが2番目のロボットを追加することを考えるのはいつですか?

2つ目の装置は,ピーク期のキューが持続し,応答時間が増加し,ロボットが計画された利用上限に近い状態で定期的に動作するときに,より魅力的になります.またはロボットの充電期間で,繰り返し必要なサービスを中断2つのユニットは,車両のサービスと自己充電を交替することもできます.

7ドアエネルギー MCP-D はどのインターフェースと通信プロトコルをサポートしていますか?

公開されたMCP-D構成は,CCS1とCCS2の充電コネクタとOCPP 1.6J通信をサポートしています. プロジェクトチームはまだ正確なターゲット車両,充電インターフェース,電圧範囲導入前のバックエンド要件です.

8自動運転EV充電器は パーカー駐車場だけに適していますか?

移動エネルギー概念は,車隊倉庫,物流施設,商用駐車場,空港関連業務,道路支援,および選択された産業用アプリケーションもサポートすることができます.MCP-D自体は,定義された駐車場と予測可能な移動境界線を持つ地図化されたエリアに特に適しています.

9モバイル充電が固定充電インフラストラクチャを完全に置き換えるのか?

必ずしもそうではない.多くの施設ではハイブリッドモデルがより強力です.固定充電は予測可能なベースラインの需要を処理できます.モバイルロボットは分散した要求,ピーク,普通の駐車場そしてバックアップサービス

10ドア・エネルギーに提案を依頼する前に 何を送るべきですか?

車両の数と種類,充電コネクタの要件,バッテリーサイズ,典型的な到着SOC,目的出発SOC,毎日の充電需要,駐車配置,平均移動距離を準備する.営業時間この情報により,容量のサイズ化がはるかに信頼性が高くなります.

追加的な技術問題と購入に関する質問については,ドアのエネルギーに関する質問ブラウザをドア エネルギー ニュース & アプリケーションセクション

結論:正しい質問は"ロボットがどれほど強力か?"ではなく",ロボットが毎日どれだけの有用なエネルギーを供給できるか"です.

駐車場や駐車車隊では,自律的なEV充電器自動車の電力を評価する際には 定位電源,貯蔵容量,最大走行速度のみを考慮すべきではありません車両がそのエネルギーをどれだけ早く受け入れるかロボットが走る距離,接続と切り替えの時間が, ロボットが充電する頻度,効率的に利用可能な時間を生産的な充電に変換する.

有用な計画モデルとしては,

作業時間 = 移動 + 位置付け + 接続 + 充電 + 切断 + 作業切り替え

時間限定容量 = 利用可能な運用時間 × 利用 ÷ 平均作業時間

限られたエネルギー容量 = 1 車両あたり提供される平均エネルギー ÷ 1 日間に利用可能なロボットエネルギー

計画能力 限られた時間と限られたエネルギーの結果のうち,最も低いもの

このフレームワークは,なぜ2つのサイトがまったく同じモバイルEV充電器駐車場は,主に10〜20kWhの充電機会を提供するので,各車両が40〜50kWhを必要とする場所よりも多くの日常的な作業を完了することができます.同じようにロボットが長距離を繰り返し移動したり,毎回の作業後に基地に戻ったりする大型施設を上回ることができる.

ドア・エネージーのMCP-Dは,105kWhの搭載エネルギー貯蔵,最大100kWの車両充電出力,CCS1/CCS2接続,OCPP 1.6J,そして1つのプラットフォームで自動移動を組み合わせています.駐車場ごとに高電力充電装置を設置する代わりに需要のある車両に充電能力を移すように設計されています.ドアエネルギーホームページそしてMCP-D自動充電ロボット製品ページ.

購入者にとって最終的な調達問題は どれだけの充電器を設置すべきか?よりよい質問は どれだけの車両にエネルギーが必要なのか,実際にどれだけのkWhが必要なのか,そのエネルギーはいつ届けなければならないか充電ロボットは単なる機器ではなく 充電機器の構成要素となる,エネルギー配送のツールです

参考文献

この記事で言及されている製品仕様とドアエネルギーアプリケーションコンセプトは,ドアエネルギーが発表した製品およびアプリケーション資料に基づいています.すべての数値的なサービス能力例は,例示的な計画モデルであり,調達または導入前に実際の現場データに対して検証されるべきである..