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Análisis basado en datos sobre la adopción mundial de vehículos eléctricosby@iamluke
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Análisis basado en datos sobre la adopción mundial de vehículos eléctricos

Luke7m2024/03/04
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El crecimiento de los vehículos eléctricos continúa acelerándose: algunas regiones del mundo venden predominantemente vehículos eléctricos y otras aceleran su transición. En este artículo profundizamos en un conjunto de datos sobre la adopción histórica de vehículos eléctricos. Usamos Python, Plotly y Quadratic para estudiar los datos.
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La adopción de vehículos eléctricos (EV) a nivel mundial se ha acelerado rápidamente en los últimos años. En esta exploración, profundizo en los datos detrás de ese crecimiento, en varias geografías y períodos de tiempo.


Nota/divulgación afiliada antes de sumergirnos: en este artículo de investigación utilizamos Quadratic , una empresa para la que trabajo. Cada vez que ve referencias a celdas en el código es porque puede hacer referencia a las entradas en esas celdas en el código. La hoja completa sobre la que se construyó este análisis se puede encontrar aquí en caso de que desee mantenerse al día con el código y las visualizaciones junto con el artículo.


EV dataset, visualized in Quadratic.

El conjunto de datos (licencia MIT) tiene aproximadamente 9500 filas con varias regiones y parámetros, de 2010 a 2022 (actualizado anualmente). Exploraremos principalmente el crecimiento de las ventas de vehículos eléctricos únicamente (ignorando los híbridos) hasta 2022 y el crecimiento de las redes de infraestructura de carga.




Crecimiento de las ventas a lo largo del tiempo

Comenzamos obteniendo los datos de nuestra hoja de cálculo en nuestro Pandas DataFrame. A partir de ahí, filtramos nuestro conjunto de datos para los sistemas de propulsión que nos interesan (completamente eléctricos, también conocidos como BEV) y usamos directamente nuestra hoja de cálculo para ingresar el país por el que queremos filtrar en Python . El conjunto de datos también incluye algunas proyecciones, pero en este análisis solo nos importan los valores registrados históricamente, por lo que filtramos las proyecciones y mantenemos las entradas históricas.


 # get data from the spreadsheet into our DataFrame df = cells((0,0),(7,9542), 'EV Raw Data', first_row_header=True) # if region cell is empty don't try to filter if cell(2,2) != '': df = df.loc[df['region'] == cell(2,2)] # filter by selected parameter df = df.loc[df['parameter'] == cell(2,1)] # make this a historical analysis with none of the projections included df = df.loc[df['category'] == 'Historical'] 


Plotly chart, displayed in Quadratic.

Observamos un crecimiento masivo a partir de 2020. Observemos una tendencia clara, con 230 000 ventas de vehículos eléctricos en 2020 en EE. UU., 470 000 en 2021 y la friolera de 800 000 en 2022. Este crecimiento de 2021 a 2022 representa un aumento interanual del 70 %.


Las proyecciones de nuestro conjunto de datos suponen un crecimiento continuo, esperando que las ventas en 2025 en EE. UU. se acerquen a las ventas de vehículos eléctricos de 3 millones.



Plotly chart, displayed in Quadratic. A nivel mundial, vemos una tendencia similar. El crecimiento de 2021 a 2022 es un poco moderado en relación con los EE. UU. en términos de porcentaje de crecimiento, pero sigue siendo tremendo, con un crecimiento del 58 %, pasando de 7,3 millones de ventas a 4,6 millones de ventas el año anterior.







Si el estilo de estos gráficos le resulta atractivo, estos son gráficos de líneas básicos de Plotly con cambios menores en el diseño, como se muestra a continuación.


 # title gets edited based on the value of the spreadsheet input at cell(2,1) fig = px.line(df, x="year", y="value", title=c(2,1) + title_description) # make chart prettier by removing background and making the margins less aggressive fig.update_layout( plot_bgcolor="White", margin=dict(l=30, r=30, t=50, b=50), ) # displaying chart to the sheet fig.show()


Porcentaje de ventas de vehículos a vehículos eléctricos

Antes de profundizar en la participación de mercado, un contexto importante es que China y Estados Unidos son los líderes abrumadores en las ventas generales de vehículos. La Organización Internacional de Fabricantes de Vehículos Motorizados cita a China como líder general en ventas de vehículos con más de 25 millones de unidades por año, Estados Unidos en segundo lugar con más de 15 millones y Japón en tercer lugar con más de 4 millones de ventas por año.


El crecimiento de los vehículos eléctricos de nuestro análisis anterior es impresionante, pero para comprender su alcance, debemos comparar su participación de mercado en relación con todos los demás tipos de vehículos (gas e híbridos). Afortunadamente, el conjunto de datos incluye un punto de datos de participación de mercado, por lo que no es necesario realizar este cálculo manualmente. Anotamos nuevamente los valores para Estados Unidos y a nivel mundial (“Mundo” en nuestro conjunto de datos).


Trazar gráficos, mostrados en cuadrático.


En Estados Unidos, observamos una participación de vehículos eléctricos del 8%. Curiosamente, el porcentaje general de participación de vehículos eléctricos a nivel mundial es mucho mayor: 14%.


Naturalmente, es hora de expandirnos más allá de los EE. UU. y saber qué países contribuyen a esta participación del 14%.

Países con la adopción más rápida

En lugar de enterrar la cabeza en la arena y mirar únicamente a Estados Unidos y las ventas globales totales, también podemos hacer un análisis simple para ver qué países han obtenido el mayor porcentaje de sus ventas como vehículos eléctricos. Como aprendimos anteriormente, China y Estados Unidos dominan las ventas mundiales de vehículos, por lo que Estados Unidos dedica el 8% de sus ventas a vehículos eléctricos. A nivel mundial, la cifra está más cerca del 14%, por lo que es justo suponer que las ventas de vehículos eléctricos de China como porcentaje de su participación de mercado son mucho más altas que las de EE. UU., lo que mantiene este porcentaje global mucho más alto a medida que EE. UU. se pone al día.


Para realizar nuestro análisis clasificado, utilizamos un filtro simple para filtrar por participación de ventas; Dejamos todos los países y luego aplicamos un cálculo max() para obtener el orden de la participación de vehículos eléctricos más alta por país.


 # get our data from spreadsheet into Python df = cells((0,0),(7,9542), 'EV Raw Data', first_row_header=True) # filter by selected parameter of market share df = df.loc[df['parameter'] == cell(2,1)] # make this a historical analysis with none of the projections included df = df.loc[df['category'] == 'Historical'] # filter just by the latest year available df = df.loc[df['year'] == '2022'] # exclude buses, vans, etc and just include cars df = df.loc[df['mode'] == 'Cars'] # sort by highest share of market df = df.sort_values(by=['value'], ascending=False) # return dataframe to sheet df 



Hay muchas ideas fascinantes en esta lista.

Tenga en cuenta que los países con grandes ventas de vehículos, como EE. UU. y Japón, están arrastrando a la baja las ventas totales de vehículos eléctricos, por lo que China aumenta el porcentaje con sus ventas de vehículos número uno por país más un alto porcentaje del 29 % de las ventas totales como vehículos eléctricos.


También destacamos los países del norte de Europa cuyas ventas tienden a ser exclusivamente vehículos eléctricos. El norte de Europa tiene regulaciones que otorgan exenciones del IVA a los productores de vehículos eléctricos, objetivos de emisiones agresivos y otras regulaciones que han resultado en esta rápida transición a los vehículos eléctricos en el norte de Europa.














Redes de carga

A medida que se acelera la adopción de vehículos eléctricos, vale la pena explorar cómo se está adaptando la infraestructura de carga. Por contexto, existen 3 tipos principales de cargadores:


  • Nivel 1: Tomacorriente residencial estándar de 120 V CA (lo que se usa para enchufar artículos domésticos todos los días; este tipo de carga es muy lento, normalmente funciona con 120 V a 14 amperios = ~1,7 kW antes de las pérdidas de eficiencia para una batería de EV de 80 kW. Esto significa un mínimo de 47 horas para una carga completa (en realidad, más debido a las pérdidas de eficiencia/la potencia real entregada a la batería), que es una solución bastante buena para los usuarios que tienen que desplazarse menos y pueden utilizar la infraestructura pública según sea necesario.


  • Nivel 2: Instalable en aplicaciones residenciales (los secadores domésticos eléctricos suelen utilizar 240V) y en las estaciones de carga de infraestructuras públicas más habituales; El nivel 2 en casa suele ser de hasta 48 A, a veces más bajo. 240 V a 48 A = 11,5 kW pico, lo que de manera realista ofrece menos energía. Con una infraestructura de nivel 2, una batería de 80 kW se puede cargar en 5 a 9 horas. Esta es la mejor solución para el hogar, ya que puede obtener una carga completa fácilmente durante la noche y, para infraestructuras públicas, permite recargar o cargar completamente si se utiliza un estacionamiento prolongado. Esta no es la solución para viajes que requieren una carga más rápida entre paradas.


  • Nivel 3 (DCFC): la carga rápida CC es una opción puramente comercial que no se puede instalar en casa. Estos cargadores hacen que un vehículo pase de vacío a lleno en menos de una hora. Esta es la solución de carga que se asemeja a la recarga en el surtidor. Este tipo de carga tiene un coste correspondientemente mayor por comodidad. Los cargadores de nivel 3 oscilan entre 50 kW y 350 kW; Con 350 kW, una batería de 80 kW podría cargarse completamente en menos de 20 minutos.


En nuestro conjunto de datos, cuando el proveedor de datos se refiere a carga lenta, se refiere a infraestructura de Nivel 2 disponible públicamente. Cuando se refieren a carga rápida, se refieren a infraestructura de Nivel 3.


Comenzamos visualizando el crecimiento de los cargadores en EE. UU. y China.


Gráfico de trazado, mostrado en cuadrático.


Observamos que el crecimiento en China tiene una curva de crecimiento extremadamente impresionante para la carga rápida, mientras que Estados Unidos ha experimentado un crecimiento rápido para los cargadores lentos y un crecimiento rezagado para la carga rápida.

Rápido crecimiento de los cargadores en 2022 (China frente a EE. UU.)

Cargadores rápidos instalados en China/venta de vehículos eléctricos en 2022: 760.000/4,4 millones (0,17)

Cargadores rápidos instalados en EE. UU./venta de vehículos eléctricos en 2022: 28.000/800.000 (0,035)

Lento crecimiento de los cargadores en 2022 (China vs EE. UU.)

Cargadores lentos instalados en China/venta de vehículos eléctricos en 2022: 1 millón/4,4 millones (0,22)

Cargadores lentos instalados en EE. UU./venta de vehículos eléctricos en 2022: 100.000/800.000 (0,125)


Las experiencias de carga varían. En algunos escenarios pueden existir líneas o cargadores totalmente ocupados. En otros, los cargadores pueden tener muy poca utilidad. Factores como la proximidad a estacionamientos importantes, los precios, etc., tienen impactos obvios.


En promedio, los cargadores no se utilizan un alto porcentaje del tiempo. Para que la instalación de carga valga la pena el gasto de capital, los instaladores deben poder proyectar una tasa de uso que les permita ser rentables en un cronograma razonable (como cualquier inversión).


Resumen

La adopción de vehículos eléctricos se ha acelerado en los últimos años a un ritmo rápido. Tan pronto como se publiquen las cifras para 2023, probablemente veremos un crecimiento similar al de años anteriores. Continúe, profundice en este conjunto de datos y obtenga sus propios conocimientos; nuestro análisis es naturalmente incompleto: hay muchos campos en el conjunto de datos que ignoramos y que proporcionarían todo tipo de información interesante (proyecciones, ventas de furgonetas/camiones/otros tipos de vehículos interesantes, etc.).


Para acceder al conjunto de datos y al análisis directamente:

https://app.quadratichq.com/file/4251cd97-e14d-4788-baf2-9d161eb10625


Conjunto de datos:

https://www.kaggle.com/datasets/padmapiyush/global-electric-vehicle-dataset-2023


Otras fuentes:

Venta de vehículos: https://www.oica.net/category/production-statistics/2022-statistics/
Información de carga: https://www.transportation.gov/rural/ev/toolkit/ev-basics/charging-speeds