paint-brush
Phân tích dựa trên dữ liệu về việc áp dụng EV toàn cầutừ tác giả@iamluke
539 lượt đọc
539 lượt đọc

Phân tích dựa trên dữ liệu về việc áp dụng EV toàn cầu

từ tác giả Luke7m2024/03/04
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Tăng trưởng xe điện tiếp tục tăng tốc, với một số khu vực trên thế giới chủ yếu bán xe điện và những khu vực khác đang đẩy nhanh quá trình chuyển đổi. Trong bài viết này, chúng tôi đi sâu vào tập dữ liệu về việc áp dụng EV trong lịch sử. Chúng tôi sử dụng Python, Plotly và Quadratic để nghiên cứu dữ liệu.
featured image - Phân tích dựa trên dữ liệu về việc áp dụng EV toàn cầu
Luke HackerNoon profile picture
0-item
1-item

Việc áp dụng xe điện (EV) trên toàn cầu đã tăng tốc nhanh chóng trong vài năm qua. Trong cuộc khám phá này, tôi tìm hiểu dữ liệu đằng sau sự tăng trưởng đó, trên nhiều khu vực địa lý và khung thời gian khác nhau.


Lưu ý/tiết lộ của liên kết trước khi đi sâu vào: trong phần nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng Quadratic , một công ty mà tôi đang làm việc. Bất cứ khi nào bạn nhìn thấy các tham chiếu đến các ô trong mã, đó là vì bạn có thể tham chiếu các mục trong các ô đó trong mã. Bạn có thể tìm thấy bảng đầy đủ về việc xây dựng phân tích này tại đây trong trường hợp bạn muốn cập nhật mã và hình ảnh trực quan cùng với bài viết.


EV dataset, visualized in Quadratic.

Tập dữ liệu (giấy phép MIT) có khoảng 9.500 hàng với nhiều vùng và thông số khác nhau, từ năm 2010 đến năm 2022 (được cập nhật hàng năm). Chúng tôi sẽ chủ yếu khám phá mức tăng trưởng doanh số bán xe điện (bỏ qua xe hybrid) cho đến năm 2022 và sự phát triển của mạng lưới cơ sở hạ tầng sạc.




Tăng trưởng doanh số theo thời gian

Chúng tôi bắt đầu bằng cách lấy dữ liệu từ bảng tính vào Khung dữ liệu Pandas. Từ đó, chúng tôi lọc tập dữ liệu về hệ thống truyền động mà chúng tôi quan tâm (hoàn toàn chạy bằng điện, hay còn gọi là BEV) và trực tiếp sử dụng bảng tính của mình để nhập quốc gia mà chúng tôi muốn lọc bằng Python . Tập dữ liệu cũng bao gồm một số dự đoán, nhưng trong phân tích này, chúng tôi chỉ quan tâm đến các giá trị được ghi lại trong lịch sử, vì vậy chúng tôi lọc ra các dự đoán và giữ lại các mục nhập lịch sử.


 # 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.

Chúng tôi ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ bắt đầu từ năm 2020. Lưu ý một xu hướng rõ ràng, với doanh số 230.000 xe điện vào năm 2020 ở Mỹ, 470.000 chiếc vào năm 2021 và con số khổng lồ 800.000 chiếc vào năm 2022. Mức tăng trưởng này từ năm 2021 đến năm 2022 là mức tăng 70% về doanh số so với cùng kỳ năm trước.


Các dự đoán từ tập dữ liệu của chúng tôi giả định sự tăng trưởng tiếp tục, kỳ vọng doanh số bán hàng ở Mỹ vào năm 2025 sẽ đạt gần bằng doanh số bán xe điện 3M.



Plotly chart, displayed in Quadratic. Trên toàn cầu, chúng ta thấy một xu hướng tương tự. Mức tăng trưởng từ năm 2021 đến năm 2022 hơi chậm so với Hoa Kỳ trên cơ sở % tăng trưởng, nhưng vẫn rất lớn với mức tăng trưởng 58% từ doanh số 7,3 triệu tăng từ doanh số 4,6 triệu của năm trước.







Nếu bạn thấy kiểu dáng của những biểu đồ này hấp dẫn thì đây là những biểu đồ dạng đường Plotly cơ bản với những thay đổi nhỏ về bố cục, như được hiển thị bên dưới.


 # 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()


Tỷ lệ doanh số bán xe cho xe điện

Trước khi đi sâu vào thị phần, một bối cảnh quan trọng là Trung Quốc và Mỹ là những quốc gia dẫn đầu về doanh số bán xe nói chung. Tổ chức Quốc tế các nhà sản xuất phương tiện cơ giới cho biết Trung Quốc là quốc gia dẫn đầu về doanh số bán xe với hơn 25 triệu chiếc mỗi năm, Mỹ đứng thứ hai với hơn 15 triệu chiếc và vị trí thứ 3 là Nhật Bản với doanh số hơn 4 triệu chiếc mỗi năm.


Mức tăng trưởng xe điện từ phân tích trước đây của chúng tôi rất ấn tượng, nhưng để hiểu phạm vi của nó, chúng tôi phải so sánh thị phần của nó với tất cả các loại phương tiện khác (xăng và hybrid). May mắn thay, tập dữ liệu bao gồm điểm dữ liệu thị phần, vì vậy chúng tôi không cần thực hiện phép tính này theo cách thủ công. Chúng tôi ghi lại các giá trị một lần nữa cho Hoa Kỳ và trên toàn cầu (“Thế giới” trong tập dữ liệu của chúng tôi).


Vẽ biểu đồ, hiển thị ở dạng bậc hai.


Đối với Hoa Kỳ, chúng tôi ghi nhận tỷ trọng EV là 8%. Điều thú vị là % thị phần EV tổng thể trên toàn cầu cao hơn nhiều ở mức 14%.


Đương nhiên, đã đến lúc chúng tôi mở rộng ra ngoài Hoa Kỳ và tìm hiểu xem quốc gia nào đóng góp vào tỷ lệ 14% này.

Các quốc gia có tốc độ áp dụng nhanh nhất

Thay vì vùi đầu vào cát và chỉ nhìn vào Hoa Kỳ và tổng doanh số bán hàng toàn cầu, chúng ta cũng có thể thực hiện một phân tích đơn giản để xem quốc gia nào đạt được % doanh số bán xe điện cao nhất. Như chúng ta đã biết trước đó, Trung Quốc và Mỹ thống trị doanh số bán xe toàn cầu, vì vậy nếu Mỹ chiếm 8% doanh số bán xe điện. Trên toàn cầu, con số này gần 14%, vì vậy thật công bằng khi đoán doanh số bán xe điện của Trung Quốc vì % thị phần của họ cao hơn nhiều so với Mỹ, giữ cho % toàn cầu này cao hơn nhiều khi Mỹ bắt kịp.


Để thực hiện phân tích xếp hạng, chúng tôi sử dụng bộ lọc đơn giản để lọc theo thị phần bán hàng; chúng tôi rời khỏi tất cả các quốc gia và sau đó áp dụng phép tính max() để nhận được thứ tự có thị phần EV cao nhất theo quốc gia.


 # 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 



Có rất nhiều hiểu biết thú vị từ danh sách này.

Lưu ý rằng các quốc gia có doanh số bán xe lớn như Mỹ và Nhật Bản đang kéo tổng doanh số bán xe điện xuống, vì vậy Trung Quốc đã tăng % nhờ doanh số bán xe số 1 theo quốc gia cộng với % cao 29% tổng doanh số bán xe điện.


Chúng tôi cũng lưu ý các quốc gia ở Bắc Âu có doanh số bán hàng đang có xu hướng chỉ dành cho xe điện. Bắc Âu có các quy định miễn thuế VAT cho các nhà sản xuất xe điện, các mục tiêu phát thải khắt khe và các quy định khác đã dẫn đến sự chuyển đổi nhanh chóng sang xe điện ở Bắc Âu.














Mạng sạc

Khi việc áp dụng EV tăng tốc, cần khám phá cách cơ sở hạ tầng tính phí thích ứng. Đối với bối cảnh, có 3 loại bộ sạc cốt lõi:


  • Cấp độ 1: Ổ cắm điện xoay chiều 120V tiêu chuẩn dành cho dân dụng (thứ bạn sử dụng để cắm vào các vật dụng gia đình hàng ngày; loại sạc này rất chậm, thường hoạt động ở mức 120V @ 14amps = ~1,7kW trước khi giảm hiệu suất đối với pin EV 80 kW. Điều này có nghĩa là tối thiểu 47 giờ cho một lần sạc đầy (thực tế là nhiều hơn do tổn thất hiệu suất/nguồn điện thực tế cung cấp cho pin), đây là một giải pháp đủ tốt cho những người dùng ít phải đi lại và có thể sử dụng cơ sở hạ tầng công cộng khi cần.


  • Cấp độ 2: Có thể lắp đặt trong các ứng dụng dân dụng (máy sấy điện gia đình thường sử dụng điện áp 240V) và các trạm sạc cơ sở hạ tầng công cộng phổ biến nhất; mức 2 ở nhà thường lên tới 48A, có khi thấp hơn. 240V @ 48A = 11,5 kW đỉnh, thực tế cung cấp ít điện năng hơn. Với cơ sở hạ tầng cấp 2, pin 80 kW có thể được sạc trong 5–9 giờ. Đây là giải pháp gia đình tốt nhất vì bạn có thể sạc đầy dễ dàng qua đêm và đối với cơ sở hạ tầng công cộng, nó cho phép nạp tiền hoặc sạc đầy nếu sử dụng bãi đậu xe kéo dài. Đây không phải là giải pháp cho những chuyến đi cần sạc nhanh hơn giữa các điểm dừng.


  • Cấp độ 3 (DCFC): Sạc nhanh DC là một tùy chọn hoàn toàn mang tính thương mại và không thể lắp đặt tại nhà. Những bộ sạc này giúp xe từ trạng thái trống đến đầy trong vòng chưa đầy một giờ. Đây là giải pháp sạc tương tự như việc nạp tiền tại máy bơm. Loại sạc này có chi phí cao hơn tương ứng để thuận tiện. Bộ sạc cấp 3 có công suất từ 50kW đến 350kW; ở công suất 350kW, pin 80 kW có thể được sạc đầy trong vòng chưa đầy 20 phút.


Trong tập dữ liệu của chúng tôi, khi nhà cung cấp dữ liệu đề cập đến việc sạc chậm, họ đang đề cập đến cơ sở hạ tầng Cấp 2 có sẵn công khai. Khi đề cập đến sạc nhanh, họ đề cập đến cơ sở hạ tầng Cấp 3.


Chúng tôi bắt đầu bằng cách hình dung sự tăng trưởng của bộ sạc ở Mỹ và Trung Quốc.


Biểu đồ âm mưu, hiển thị ở dạng bậc hai.


Chúng tôi lưu ý rằng sự tăng trưởng ở Trung Quốc có đường cong tăng trưởng cực kỳ ấn tượng đối với sạc nhanh, trong khi Hoa Kỳ chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng đối với bộ sạc chậm và tăng trưởng chậm đối với sạc nhanh.

Tăng trưởng bộ sạc nhanh vào năm 2022 (Trung Quốc so với Mỹ)

Bộ sạc nhanh được lắp đặt/bán xe điện tại Trung Quốc vào năm 2022: 760k/4,4 triệu (0,17)

Bộ sạc nhanh được lắp đặt tại Hoa Kỳ/bán xe điện vào năm 2022: 28k/800k (0,035)

Tăng trưởng bộ sạc chậm vào năm 2022 (Trung Quốc và Mỹ)

Bộ sạc chậm được lắp đặt tại Trung Quốc/Doanh số bán xe điện vào năm 2022: 1 triệu/4,4 triệu (0,22)

Bộ sạc chậm được lắp đặt tại Hoa Kỳ/Bán xe điện vào năm 2022: 100k/800k (0,125)


Trải nghiệm sạc khác nhau. Trong một số trường hợp, có thể tồn tại đường dây hoặc bộ sạc đã đầy. Ở những nơi khác, bộ sạc có thể rất ít được sử dụng. Các yếu tố như vị trí gần bãi đỗ xe lớn, giá cả, v.v., có tác động rõ ràng.


Trung bình, bộ sạc không được sử dụng với tỷ lệ cao. Để việc lắp đặt tính phí xứng đáng với số vốn bỏ ra, người lắp đặt cần có khả năng dự đoán tỷ lệ sử dụng giúp họ có lãi theo dòng thời gian hợp lý (giống như bất kỳ khoản đầu tư nào).


Bản tóm tắt

Việc áp dụng EV đã tăng tốc trong những năm gần đây với tốc độ nhanh chóng. Ngay sau khi con số của năm 2023 được công bố, chúng ta có thể sẽ thấy mức tăng trưởng tương tự như những năm trước. Hãy tiếp tục tìm hiểu tập dữ liệu này và thu thập những hiểu biết sâu sắc của riêng bạn; phân tích của chúng tôi đương nhiên là chưa đầy đủ — có rất nhiều trường trong tập dữ liệu mà chúng tôi đã bỏ qua sẽ cung cấp đủ loại thông tin chi tiết thú vị (dự đoán, doanh số bán xe tải/xe tải/các loại phương tiện thú vị khác, v.v.).


Để truy cập trực tiếp vào tập dữ liệu và phân tích:

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


Bộ dữ liệu:

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


Những nguồn khác:

Doanh số bán xe: https://www.oica.net/category/production-statistics/2022-statistics/
Thông tin tính phí: https://www.transportation.gov/rural/ev/toolkit/ev-basics/chargeing-speeds