Herausforderung / Ziel
Dundee hat die zweitgrößte Flotte von Elektrofahrzeugen (EV) in Großbritannien und diese wächst schnell, ebenso wie die Anzahl der EV-Ladestationen, die der Öffentlichkeit für Fahrten innerhalb und durch die Stadt zur Verfügung stehen.
Mit der zunehmenden Verbreitung von Elektrofahrzeugen benötigen wir mehr Informationen darüber, wie die Nutzer ihre Fahrzeuge aufladen und Energie verbrauchen. Dies wurde als ein Bereich identifiziert, in dem die Datenanalyse wichtige Erkenntnisse liefern könnte, um sicherzustellen, dass der Service zweckmäßig und effizient ist und den Bedürfnissen der Nutzer von Elektrofahrzeugen voll entspricht.
Dundee erkennt an, dass Open Data eine wichtige Ressource für Datenanalysten und politische Entscheidungsträger ist und als Werkzeug für die Gestaltung von Dienstleistungen voll genutzt werden sollte.
Lösung
DCC versuchte, einen besseren Einblick in die Nutzung der Ladestationen zu erhalten und Muster in der Nutzung zu erkennen - d.h. die am stärksten frequentierten Ladestationen, die am stärksten frequentierten Tageszeiten/Wochentage, sind einige Ladestationen nicht ausgelastet? Die Datenanalyse hat Folgendes ergeben:
- Welche Standorte der Ladestationen sind am beliebtesten?
- Wie viel Energie wurde an die Fahrzeuge geliefert?
- Zu welchen Tageszeiten laden Sie Ihr Auto am liebsten auf?
Wir haben den Energieverbrauch von Ladestationen für Elektrofahrzeuge analysiert, der vierteljährlich im CSV-Format veröffentlicht wird. Die Analyse wurde in Jupyter Notebooks unter Verwendung von Pandas - einer Python-Datenanalysebibliothek - durchgeführt. Der Zugriff auf die Daten erfolgte über die CKAN Datastore API.
Bilder
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AnmeldenZeitspanne
Planungszeit
0,5 - 1 Jahr
Implementierungszeit
0,5 - 1 Jahr
Implementierer
Stadtrat von Dundee (DCC)
Dienstleistungsanbieter
Stadtrat von Dundee (DCC)
Endnutzer
Stadtrat von Dundee (DCC)