paint-brush
Küresel Elektrikli Araç Benimsenmesinin Veriye Dayalı Analiziile@iamluke
539 okumalar
539 okumalar

Küresel Elektrikli Araç Benimsenmesinin Veriye Dayalı Analizi

ile Luke7m2024/03/04
Read on Terminal Reader

Çok uzun; Okumak

Elektrikli araç büyümesi hızlanmaya devam ediyor; dünyanın bazı bölgeleri ağırlıklı olarak elektrikli araç satıyor, diğerleri ise geçişlerini hızlandırıyor. Bu makalede, tarihsel EV benimsenmesine ilişkin bir veri kümesini inceleyeceğiz. Verileri incelemek için Python, Plotly ve Quadratic kullanıyoruz.
featured image - Küresel Elektrikli Araç Benimsenmesinin Veriye Dayalı Analizi
Luke HackerNoon profile picture
0-item
1-item

Elektrikli araçların (EV) dünya çapında benimsenmesi son birkaç yılda hızla arttı. Bu araştırmada, çeşitli coğrafyalar ve zaman dilimlerinde bu büyümenin ardındaki verileri derinlemesine inceleyeceğim.


Konuya dalmadan önce not/ilgili açıklama: Bu araştırma yazısında çalıştığım şirket olan Quadratic'i kullanıyoruz. Koddaki hücrelere referanslar gördüğünüzde bunun nedeni, koddaki bu hücrelerdeki girişlere referans verebilmenizdir. Makalenin yanında kod ve görselleştirmeleri takip etmek isterseniz, bu analizin oluşturulduğu sayfanın tamamını burada bulabilirsiniz.


EV dataset, visualized in Quadratic.

Veri seti (MIT lisansı), 2010'dan 2022'ye kadar (yıllık olarak güncellenmektedir) çeşitli bölge ve parametrelere sahip yaklaşık 9.500 satırdan oluşmaktadır. Esas olarak 2022 yılına kadar yalnızca elektrikli araçların satış artışını (hibritleri göz ardı ederek) ve şarj altyapısı ağlarındaki büyümeyi inceleyeceğiz.




Zaman içinde satış büyümesi

Verileri e-tablomuzdan Pandas DataFrame'imize alarak başlıyoruz. Buradan, veri setimizi önemsediğimiz güç aktarma organları (tamamen elektrikli, diğer adıyla BEV) için filtreliyoruz ve filtrelemek istediğimiz ülkeyi Python'a girmek için doğrudan e-tablomuzu kullanıyoruz. Veri seti aynı zamanda bazı projeksiyonlar da içeriyor ancak bu analizde yalnızca tarihsel olarak kaydedilen değerleri önemsiyoruz, bu nedenle projeksiyonları filtreleyip geçmiş girişleri tutuyoruz.


 # 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.

2020'de muazzam bir büyümenin başladığını görüyoruz. ABD'de 2020'de 230.000, 2021'de 470.000 ve 2022'de 800.000 EV satışıyla net bir eğilime dikkat edin. 2021'den 2022'ye kadar olan bu büyüme, yıllık satışlarda %70'lik bir artıştır.


Veri setimizdeki tahminler büyümenin devam ettiğini varsayıyor ve ABD'deki 2025 satışlarının 3 milyon EV satışına yakın olmasını bekliyor.



Plotly chart, displayed in Quadratic. Küresel ölçekte de benzer bir eğilim görüyoruz. 2021'den 2022'ye kadar olan büyüme, % büyüme bazında ABD'ye göre biraz sessiz, ancak yine de bir önceki yıl 4,6 milyon satıştan 7,3 milyon satışa kadar %58'lik bir büyümeyle muazzam bir büyüme kaydetti.







Bu grafiklerin stilini çekici buluyorsanız, bunlar aşağıda gösterildiği gibi küçük düzen değişiklikleri içeren temel Plotly çizgi grafikleridir.


 # 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()


Elektrikli araçlara yapılan araç satışlarının yüzdesi

Pazar payına girmeden önce, Çin ve ABD'nin genel araç satışlarında ezici liderler olduğu önemli bir bağlamdır. Uluslararası Motorlu Taşıt Üreticileri Örgütü, Çin'i yıllık 25 milyon adedi aşan satışla genel araç satışlarında lider, ABD'yi 15 milyonun üzerinde satışla ikinci, Japonya'yı ise yıllık 4 milyondan fazla satışla üçüncü sırada gösteriyor.


Önceki analizimize göre EV büyümesi etkileyici, ancak kapsamını anlamak için pazar payını diğer tüm araç türleriyle (benzinli ve hibrit) karşılaştırmamız gerekiyor. Neyse ki veri seti bir pazar payı veri noktası içeriyor, dolayısıyla bu hesaplamayı manuel olarak yapmamıza gerek yok. Değerleri Amerika Birleşik Devletleri ve küresel olarak (veri kümemizde “Dünya”) tekrar not ediyoruz.


Karesel olarak görüntülenen çizim grafikleri.


ABD için %8'lik bir EV payına dikkat çekiyoruz. İlginçtir ki, dünya çapında genel EV payı yüzdesi %14 ile çok daha yüksektir.


Doğal olarak artık ABD'nin ötesine geçerek bu %14'lük paya hangi ülkelerin katkıda bulunduğunu öğrenmenin zamanı geldi.

En hızlı benimsenen ülkeler

Başımızı kuma gömüp yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'ne ve toplam küresel satışlara bakmak yerine, hangi ülkelerin elektrikli araç satışlarında en yüksek yüzdeyi elde ettiğini görmek için basit bir analiz de yapabiliriz. Daha önce öğrendiğimiz gibi, küresel araç satışlarına Çin ve ABD hakimdir; yani ABD, satışlarının %8'ini elektrikli araçlara yapıyor. Küresel olarak bu rakam %14'e yakın, dolayısıyla Çin'in elektrikli araç satışlarının pazar payının ABD'den çok daha yüksek olduğunu ve ABD'nin arayı kapatmasıyla bu küresel yüzdeyi çok daha yüksek tuttuğunu tahmin etmek doğru olur.


Sıralamalı analizimizi yapmak için satış payına göre filtrelemek üzere basit bir filtre kullanıyoruz; tüm ülkelerden ayrılıyoruz ve ardından ülkeye göre en yüksek EV payının sırasını almak için bir max() hesaplaması uyguluyoruz.


 # 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 



Bu listeden pek çok büyüleyici bilgi var.

ABD ve Japonya gibi büyük araç satışı yapan ülkelerin toplam EV satışlarını düşürdüğünü, dolayısıyla Çin'in ülkelere göre 1 numaralı araç satışları artı toplam satışların %29'u gibi yüksek bir yüzdeyle EV satışlarını artırdığını unutmayın.


Ayrıca Kuzey Avrupa'da satışlarının yalnızca EV'ye doğru yöneldiği ülkeleri de not ediyoruz. Kuzey Avrupa'da EV üreticilerine KDV muafiyeti sağlayan düzenlemeler, agresif emisyon hedefleri ve Kuzey Avrupa'da elektrikli araçlara hızlı geçişe yol açan diğer düzenlemeler bulunmaktadır.














Ağları şarj etme

EV'nin benimsenmesi hızlandıkça, şarj altyapısının nasıl uyum sağladığını keşfetmeye değer. Bağlam açısından, 3 temel şarj cihazı türü vardır:


  • Seviye 1: Standart konut 120V AC prizi (evdeki eşyaları her gün takmak için kullanırsınız; bu şarj türü çok yavaştır, genellikle 80 kW'lık bir EV aküsü için verimlilik kaybından önce 120V @ 14amp = ~1,7kW yapar. Bu şu anlama gelir: Tam şarj için minimum 47 saat (verimlilik kayıpları/bataryaya iletilen gerçek güç nedeniyle gerçekçi olarak daha fazla), bu da işe gidip gelme süresi daha az olan ve kamu altyapısını gerektiği gibi kullanabilen kullanıcılar için yeterince iyi bir çözümdür.


  • Seviye 2: Konut uygulamalarına (elektrikli ev kurutucuları genellikle 240V kullanır) ve en yaygın kamu altyapı şarj istasyonlarına kurulabilir; evde seviye 2 tipik olarak 48A'ya kadardır, bazen daha düşüktür. 240V @ 48A = 11,5 kW tepe noktası, gerçekçi bir şekilde daha az güç sağlar. Seviye 2 altyapı ile 80 kW'lık bir akü 5-9 saatte şarj edilebiliyor. Bu, gece boyunca kolayca tam şarj alabildiğiniz için en iyi ev çözümüdür ve kamu altyapısı için, uzun süreli park etme durumunda yükleme yapılmasına veya tamamen şarj edilmesine olanak tanır. Duraklar arasında daha hızlı şarj gerektiren yolculuklar için bu çözüm değildir.


  • Seviye 3 (DCFC): DC hızlı şarj, evde kurulamayan tamamen ticari bir seçenektir. Bu şarj cihazları bir saatten kısa sürede bir aracı boş durumdan dolu duruma getirir. Bu, pompada doldurmaya benzeyen şarj çözümüdür. Bu tür bir şarjın kolaylık açısından buna bağlı olarak daha yüksek bir maliyeti vardır. Seviye 3 şarj cihazları 50kW ile 350kW arasında değişir; 350 kW'ta 80 kW'lık bir batarya 20 dakikadan kısa sürede tamamen şarj edilebiliyor.


Veri setimizde, veri sağlayıcı yavaş şarjdan bahsettiğinde, kamuya açık Seviye 2 altyapısını kastediyor. Hızlı şarj derken Seviye 3 altyapısını kastediyorlar.


ABD ve Çin'deki şarj cihazı büyümesini görselleştirerek başlıyoruz.


Karesel olarak görüntülenen çizim grafiği.


Çin'deki büyümenin hızlı şarj için son derece etkileyici bir büyüme eğrisine sahip olduğunu, ABD'de ise yavaş şarj cihazları için hızlı bir büyüme ve hızlı şarj için gecikmeli bir büyüme görüldüğünü belirtiyoruz.

2022'de hızlı şarj cihazı büyümesi (Çin - ABD)

Çin'de hızlı şarj cihazları kuruldu/2022'de EV satışı: 760 bin/4,4 milyon (0,17)

ABD'de hızlı şarj cihazları kuruldu/2022'de EV satışı: 28 bin/800 bin (0,035)

2022'de şarj cihazı büyümesi yavaşladı (Çin ve ABD)

Çin'de yavaş şarj cihazları kuruldu/2022'de EV satışı: 1 milyon/4,4 milyon (0,22)

ABD'de yavaş şarj cihazları takıldı/2022'de EV satışı: 100 bin/800 bin (0,125)


Şarj deneyimleri farklılık gösterir. Bazı senaryolarda hatlar veya tamamen dolu şarj cihazları mevcut olabilir. Diğerlerinde şarj cihazları çok az kullanılabilir. Önemli park yerlerine yakınlık, fiyatlandırma vb. gibi faktörlerin bariz etkileri vardır.


Ortalama olarak, şarj cihazları zamanın büyük bir kısmında kullanılmıyor. Kurulumun sermaye harcamasına değmesi için kurulumcuların makul bir zaman çizelgesinde (herhangi bir yatırım gibi) kendilerini kârlı hale getirecek bir kullanım oranı öngörebilmeleri gerekir.


Özet

Elektrikli araçların benimsenmesi son yıllarda hızlı bir şekilde hızlandı. 2023 rakamları açıklanır yayınlanmaz muhtemelen önceki yıllara benzer bir büyüme göreceğiz. Devam edin ve bu veri kümesini derinlemesine inceleyin ve kendi içgörülerinizi toplayın; Analizimiz doğal olarak eksik; veri kümesinde her türlü ilginç içgörüyü (projeksiyonlar, kamyonet/kamyon satışları/diğer ilginç araç türleri vb.) sağlayacak, göz ardı ettiğimiz birçok alan var.


Veri kümesine ve analize doğrudan erişmek için:

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


Veri kümesi:

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


Diğer kaynaklar:

Araç satışları: https://www.oica.net/category/prodüksiyon-statistics/2022-statistics/
Şarj bilgisi: https://www.transportation.gov/rural/ev/toolkit/ev-basics/charge-speeds