För leverantörerna av laddstationer kan AI-algoritmen ta reda på vilka individuella priser som accepteras av köparen, och under vilka förutsättningar. Men under studiens gång noterade forskarna att algoritmen vid vissa tillfällen höjde priset markant när elbilens batterier var nästan helt tomma, och föraren följaktligen inte hade något val utan var tvungen att acceptera erbjudandet.
![](https://plm-erpnews.se/wp-content/uploads/2024/05/Balazs-Kulcsar-Chalmers.jpeg)
− Smarta laddstationer kan lösa komplex prissättning på en konkurrensutsatt marknad, men vår studie visar att de behöver utvecklas och införas med skydd för konsumenterna, säger Balázs Kulcsár.
Så gjordes studien
Forskarna skapade en matematisk modell för interaktionen mellan vinstmaximerande snabbladdningsstationer och elbilsanvändare. ”Laddningsstationerna” kunde erbjuda publika marknadspriser eller AI-drivna vinstmaximerande personliga priser, som sedan ”elbilsanvändarna” kunde tacka ja eller nej till utifrån sina egna förutsättningar och behov. I de flesta fall blev resultaten lovande, då de AI-genererade priserna var lägre än marknadspriserna.
Studien Personalized dynamic pricing policy for electric vehicles: Reinforcement learning approach har publicerats i Transportation Research, Part C: Emerging Technologies
Forskarna bakom studien är Balázs Kulcsár, Sangjun Bae och Sebastian Gros, de är verksamma vid Chalmers Tekniska högskola, Seyong Cyber University, och Norwegian University of Science and Technology.
Forskningen har finansierats av Swedish Electromobility Center samt EU-projektet E-Laas.