Explication
Un arrêt de charge est une pause, planifiée ou non
L'arrêt se produit. La seule question est de savoir s'il se déroule quelque part avec des toilettes, de la nourriture et d'autres personnes, ou dans un coin sombre d'un parc commercial.
L'arrêt n'est pas optionnel.
Un conducteur de voiture à essence peut traverser un pays avec un seul arrêt de cinq minutes. Un conducteur électrique ne le peut pas, et lors d'une longue journée, il s'arrêtera deux ou trois fois pendant vingt à quarante minutes. Les planificateurs présentent cela comme un coût. En tenant compte des preuves sur la fatigue du conducteur, une pause forcée toutes les quelques heures est plus proche d'un avantage que la technologie impose, que cela soit voulu ou non.
Mais l'endroit où vous vous arrêtez est optionnel.
Les chargeurs rapides sont situés là où la connexion au réseau est bon marché, ce qui signifie souvent l'arrière d'un parc commercial, un domaine industriel, ou un parking sans éclairage et sans rien d'ouvert. Un planificateur optimisant uniquement la puissance et la distance de détour vous dirigera vers ces endroits sans hésitation, car rien dans sa fonction objective ne connaît la différence.
Pour un conducteur seul à midi, c'est une légère gêne. Avec des enfants dans la voiture, ou en arrivant quelque part d'inconnu après la tombée de la nuit, c'est la différence entre une pause et quarante minutes assis dans une voiture verrouillée.
Que rechercher
- Un endroit ouvert à l'heure à laquelle vous arriverez réellement, et non à l'heure de départ.
- Des toilettes qui ne dépendent pas de l'ouverture d'un magasin.
- Un éclairage et des personnes qui passent, ce qui est plus important plus il se fait tard.
- Un deuxième chargeur à quelques kilomètres, car le premier peut être en panne.
Pourquoi la plupart des outils ignorent cela
Les données sur les commodités sont coûteuses à collecter et n'améliorent pas la métrique sur laquelle les planificateurs se disputent, qui est le temps total de trajet. C'est vraiment difficile plutôt que simplement négligé. C'est aussi la ligne dans le tableau de comparaison avec l'écart le plus large entre les produits, et il vaut la peine de vérifier par rapport à votre propre situation plutôt qu'à une recommandation générale.
References
Every citation below links to the original peer-reviewed record on PubMed or via DOI. Nothing here is a substitute for medical advice.
-
[Effect of fatigue on the fitness to drive] Makowiec-Dabrowska T, Bortkiewicz A, Siedlecka J, et al. · Medycyna pracy · 2011 · Review PubMed 21870418
-
Road safety research in China: review and appraisal Wang P, Rau PL, Salvendy G · Traffic injury prevention · 2010 · Review DOIPubMed 20730690
-
Dynamic Electric Vehicle Route Planning via Traffic Flow Prediction and Charging Service Integration Zhang Y, Shen X, Wang Y · Processes · 2026 · Journal article DOI
-
Optimizing Electric Delivery Vehicle Route Planning: A Hybrid Approach Integrating Clustering and Ant Colony Algorithm for Sustainable Transportation Heng S, Sharma A, Xiao J · Sustainability · 2026 · Journal article DOI
-
An Electric Vehicle Optimal Charging Path Planning based on an Improved A* Algorithm Chen X · Frontiers in Computing and Intelligent Systems · 2025 · Journal article DOI
-
Optimisation of Electric Vehicle Charging Stations Planning Based on Macro and Micro Perspectives WANG Q, DENG K, YAN J, et al. · Promet - Traffic&Transportation · 2025 · Journal article DOI
-
Personalised electric vehicle charging stop planning through online estimators Shafipour E, Stein S, Ahipasaoglu S · Autonomous Agents and Multi-Agent Systems · 2024 · Journal article DOI
-
Optimization model of battery electric vehicle charging facility layout towards embedded system and data mining algorithm Zhang P, Liu J, Luo N, et al. · International Journal of Emerging Electric Power Systems · 2024 · Journal article DOI
-
Electric Vehicle Distribution Route Optimisation and Charging Strategy Considering Dynamic Loads Wu Q, Tian M · Polish Journal of Environmental Studies · 2024 · Journal article DOI
-
Multi-Objective Electric Vehicle Route and Charging Planning with Contraction Hierarchies Cuchý M, Vokřínek J, Jakob M · Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling · 2024 · Journal article DOI
-
Electric Vehicle Health Monitoring with Electric Vehicle Range Prediction and Route Planning Jayaram J, Chetan J, Nayak B · Journal of Informatics and Web Engineering · 2024 · Journal article DOI
-
Electric Vehicle Charging Route Planning for Shortest Travel Time Based on Improved Ant Colony Optimization Tan A, Wang C, Wang Y, et al. · Sensors · 2024 · Journal article DOI
-
Research and Evaluation of Electric Vehicle Charging Station Layout Planning Based on Greedy Algorithm Yu C, Chen M, Lu H, et al. · Highlights in Science, Engineering and Technology · 2023 · Journal article DOI
-
An Optimal Control Algorithm with Reduced DC-Bus Current Fluctuation for Multiple Charging Modes of Electric Vehicle Charging Station Chen T, Fu P, Chen X, et al. · World Electric Vehicle Journal · 2021 · Journal article DOI
-
Optimization Approach for Long-Term Planning of Charging Infrastructure for Fixed-Route Transportation Systems Blat Belmonte B, Rinderknecht S · World Electric Vehicle Journal · 2021 · Journal article DOI
-
Economic Microgrid Planning Algorithm with Electric Vehicle Charging Demands Yoon S, Kang S · Energies · 2017 · Journal article DOI
-
Driving fatigue in professional drivers: a survey of truck and taxi drivers Meng F, Li S, Cao L, et al. · Traffic injury prevention · 2015 · Journal article DOIPubMed 25357206
-
The impacts of multiple rest-break periods on commercial truck driver's crash risk Chen C, Xie Y · Journal of safety research · 2014 · Journal article DOIPubMed 24529096
-
Driver fatigue and highway driving: a simulator study Ting PH, Hwang JR, Doong JL, et al. · Physiology & behavior · 2008 · Journal article DOIPubMed 18402991