電気自動車の普及が進むにつれ、駐車施設は単なる車両の待機場所ではなく、エネルギーインフラの一部になりつつあります。ただし、立体駐車場では、充電需要が予測可能な 1 つの場所に集中することはほとんどありません。エネルギーが必要な EV は、午前中は B2 に駐車し、正午はレベル 3 に、その日の後半にはレベル 6 に駐車することがあります。その結果、充電器の数量だけでなく、移動、配車、電源管理にも関わる計画の問題が生じます。
国際エネルギー機関（IEA）によると、世界の電気自動車販売台数は2025年に約2,100万台に達し、これは世界中で販売される新車のおよそ4台に1台に相当します。 IEAはまた、世界の小型電動車両の在庫が約7,600万台に達し、公共充電ポイントの数が2025年末までに700万を超えたと報告している。また、自家用小型車両の充電ポイントは4,300万を超えている。これらの数字は、オフィス、ショッピングセンター、空港、ホテル、集合住宅、市営駐車場が着実に増加する充電需要に直面することを示しています。
平面駐車場の場合、充電スペースの追加は比較的簡単かもしれません。 6 階建てまたは 8 階建ての駐車場では、設計の問題は異なります。事業者は各階に高出力の固定充電インフラを設置するべきでしょうか、専用の充電フロアを作成すべきでしょうか、それとも充電要求があった場合にのみ蓄えられたエネルギーを車両に移動すべきでしょうか?
自律型モバイル EV 充電器は、3 番目のオプションを導入します。ドライバーが専用の充電ベイを探すのではなく、エネルギー貯蔵型充電ユニットはタスクを受け取り、駐車スペースを見つけて車両まで移動し、エネルギーを供給してから次のタスクに移動するか、補給ポイントに戻ることができます。分散型で需要が変動する施設の場合、その運用モデルにより、固定駐車スペースにすべてのキロワットを永続的に配置することなく、充電容量の柔軟な層を追加できます。
歴史的に、駐車場は交通の流れ、区画の寸法、換気、照明、防火システム、支払いシステムを中心に設計されてきました。電動化により新たな制約が加わりました。位置、到着時刻、出発時刻、必要な充電状態がすべて異なる多数の静止車両にエネルギーを届けなければなりません。
これにより、従来のインフラストラクチャと実際の運用動作の間に不一致が生じます。固定充電設備は特定のベイに関連付けられており、車両は空き状況に応じて割り当てられます。したがって、同じフロアにある別の EV がエネルギーを必要とする場合でも、充電器はアイドル状態になることができます。 EVの普及が進むにつれて、この問題はより顕著になります。
| グローバルEV / 充電インジケーター | 2024年 | 2025年 | 計画の関連性 |
| 世界の電気自動車販売台数 | 1700万以上 | 約2100万 | 商業用駐車場や住宅用駐車場に入るEVがさらに増える |
| 世界の新車販売に占めるEVのシェア | 20%以上 | 約25% | 充電対応駐車場が設計の主流となる |
| 世界の公共充電ポイント | 500万以上 | 700万以上 | 公共インフラは拡大しているが、駐車場の充電は引き続き重要 |
| 専用LDV充電ポイント | — | 4,300万以上 | プライベート充電と目的地充電が依然として主要なエネルギーチャネルである |
| 世界の電動LDV在庫 | — | 約7,600万 | 既存の車両在庫が定期的な充電需要を生み出す |
よくある間違いは、駐車スペースの数だけから充電インフラを計算することです。駐車車両の 25% が電気自動車である可能性があるという理由だけで、600 スペースのガレージに 150 台の高出力充電器が自動的に必要になるわけではありません。事業者はまず、通常の 1 日に実際にエネルギーを要求する EV の数と、各セッションでどれくらいのエネルギーが必要になるかを見積もる必要があります。
| 計画変数 | 値の例 | 使用方法 |
| 駐車スペースの合計 | 600 | 最大駐車人口を定義します |
| 平均占有率 | 80% | 通常の日に存在する車両の推定値 |
| EVシェア | 25% | 駐車中のEV人口を推定 |
| EV間の充電要求率 | 35% | 実際に充電が必要な車両を推定 |
| セッションあたりの平均エネルギー | 25kWh | リクエストを毎日のエネルギー需要に変換します |
このモデルを使用すると、600 × 80% × 25% × 35% により、1 日あたり約 42 回の充電リクエストが生成されます。セッションあたり平均 25 kWh の場合、サイトは 1 日あたり約 1,050 kWh を供給する必要があります。これは、この建物に 600 台の駐車スペースがあるという単純な記述よりも、計画上の数字として有用です。
したがって、重要な質問は「何台の充電器を設置すべきか?」から変わります。 「車両が出発するまでに、何回の充電タスクと何キロワット時を実行する必要がありますか?」この視点の変更は、自律型充電装置を評価する際の基本となります。
固定式 AC および DC 充電器は、特に長期間滞在する車両や予測可能な毎日のユーザーにとって、依然として不可欠なインフラストラクチャです。この課題は、施設が需要パターンに関係なく、すべてのレベルで同じ充電密度を再現しようとするときに発生します。
1 フロアにつき 100 台の駐車スペースがある 6 階建ての構造を考えてみましょう。各フロアに 20 個の 11 kW AC 充電ポイントがある場合、理論上の接続された充電容量は 1,320 kW になります。管理された充電により同時負荷は軽減されますが、建物は依然として分電盤、フィーダー容量、ケーブルルート、ネットワーク通信、土木工事、保護装置、防火区画、将来のメンテナンスについて計画する必要があります。
米国エネルギー省は、それぞれ最大 6.7 kW の定格を持つ 108 個のレベル 2 充電ポートを備えた駐車場管理充電プロジェクトを文書化しました。すべてのポートが同時に最大電力で動作すると、総需要は約 720 kW になります。このプロジェクトは、ソフトウェアベースの負荷調整が、設置されている充電ポートの数と同じくらい重要である理由を示しています。
固定充電ベイは、充電が必要な車両がそこに駐車されている場合にのみ価値を生み出します。実際には、スペースは非 EV、エネルギーを必要としない EV、またはすでに充電が完了した車両によって占有される可能性があります。その間、別の EV が数階離れたところに駐車されている可能性があります。これはハードウェアの問題ではなく、使用率の問題です。
モバイルエネルギー貯蔵ユニットは、需要に応じて充電資産を派遣できるため、利用モデルが変わります。午前中はレベル 2 が静かでも、午後にはレベル 5 が車両のグループを受け入れる場合、同じユニットが 1 つのフロアに永続的に割り当てられたままになるのではなく、両方のエリアにサービスを提供できます。
2 番目の課題はタイミングです。建物の EV シェアは現在 10%、数年後には 25%、さらに建物の耐用年数全体ではさらに大きくなる可能性があります。最終状態の固定ネットワークをすぐに構築すると、初期段階で十分に活用されていない資本支出が発生する可能性があります。今日だけ建設すると、後から繰り返し建設や電気のアップグレードが発生する可能性があります。
このため、モバイル EV 充電器は、固定充電器の汎用的な代替品としてではなく、柔軟な充電容量として扱われる場合に最も役立ちます。固定インフラは安定した高頻度の需要に対応します。モバイル機器は、オーバーフローを吸収し、不規則なフロアに対応し、優先車両をサポートし、固定ネットワークがまだ拡張されている期間をブリッジすることができます。
ほとんどの立体駐車場では、最も実用的なアーキテクチャは「各フロアに 1 台のロボット」ではありません。より良いモデルは、自律型充電ユニットのフリートに接続された中央またはゾーン化されたエネルギー ハブです。ハブはデバイスを補充し、一方、モバイル車両はマップされた駐車ゾーン全体で充電リクエストに対応します。
これにより、デバイスが充電して待機するエネルギー ハブという 3 つの機能レイヤーが作成されます。蓄えたエネルギーを駐車場内で移動させる自律充電フリート。フロアサービスゾーンは、各レベルのベイ、交通ルート、速度制限、優先ルールを定義します。
| 床 | 駐車スペース | EVシェアの例 | 推定EV駐車台数 | 独立したエネルギーハブ? |
| B2 | 100 | 20% | 20 | いいえ |
| B1 | 100 | 25% | 25 | はい - 中央ハブ |
| レベル1 | 80 | 15% | 12 | いいえ |
| レベル2 | 100 | 25% | 25 | いいえ |
| レベル3 | 110 | 30% | 33 | いいえ |
| レベル4 | 110 | 30% | 33 | いいえ |
| 合計 | 600 | — | 148 | 1 つの中央ハブ |
駐車場が 4 ～ 6 階建てで、移動距離が中程度で、スロープが機器に対して十分に広く、通信カバレッジが安定し、充電リクエストの数が 1 つの離れたゾーンに集中していない場合、単一のハブが適切に機能します。この構成では、デバイスは補充、検査、スタンバイのために 1 つの管理エリアに戻ります。
より大きな構造物では、下部ゾーンのハブと上部ゾーンのハブからメリットが得られる場合があります。たとえば、ハブ A はレベル 2 まで B3 にサービスを提供し、ハブ B はレベル 3 ～ 7 にサービスを提供できます。サービス領域を分割すると、空の移動が減り、実際にエネルギーを供給するのに費やされる稼働時間の割合が向上します。
ユニットがレベル 6 から B1 のハブまで移動するのに 8 分かかるとします。往復で 16 分間の非充電時間が消費される可能性があります。デバイスが 1 日に 15 のタスクを実行し、遠く離れた同じハブに繰り返し戻る場合、空の移動は理論的には合計 240 分になる可能性があります。この例は、移動時間比率を展開モデルに含める必要がある理由を示しています。
Door Energy は、100 kW 自動運転車充電ステーションマッピングされ、管理された駐車環境向けに設計されています。現在の製品仕様には、105kWhのバッテリー、最大100kWのEV充電電力、200～1,000V DC範囲、CCS1/CCS2互換性、OCPP 1.6J通信、水冷、IP55保護、レベル4自律運転、最大走行速度10km/h、登坂性20%以上が記載されている。
装置寸法は1,950×1,000×1,650mm。これらの寸法は、スロープの形状や回転スペースとともに、展開前に実際のガレージのレイアウトと照らし合わせて確認する必要があります。強力なクライミング仕様だけでは、すべての建物での正常な動作が保証されるわけではありません。パス全体を検証する必要があります。
| サイトチェック | 何を確認すべきか | なぜそれが重要なのか |
| スロープ | 最大勾配、曲率、移行角度 | 床をまたぐ安全な移動を判断する |
| 車の通路 | 最小クリア幅と駐車車両オーバーハング | ルート閉塞を防止 |
| ターニングゾーン | 回転半径と利用可能な操縦スペース | ドッキングルートと帰還ルートに影響を与える |
| クリアランス | 高さ制限、パイプ、標識、ゲート | 物理的な衝突を防ぐ |
| 床面 | スピードバンプ、排水路、局所的な斜面 | 安定性とナビゲーションに影響を与える |
| 車両用リフト | 寸法、定格荷重、および使用する場合は制御インターフェース | スロープが利用できない場合は必須 |
| コミュニケーション | Wi-Fi、5G、またはローカルネットワークのカバレッジ | ディスパッチとモニタリングをサポート |
| 位置決め | 駐車場マップ、ベイ ID、センサーの可視性 | 車両位置精度の向上 |
| 歩行者天国 | 混合交通区域と速度規制ルール | 運用リスクの軽減 |
| 消防・電気に関するルール | 充電と保管のためのローカル コードの要件 | プロジェクトのコンプライアンスに必要 |
100 台の駐車スペースごとに 1 つの自律ユニットなどの普遍的なルールはありません。正しい数値は、エネルギー需要、タスクの継続時間、ピーク同時実行数、移動時間、デバイスの補充時間、および車両が出発するまでの動作ウィンドウによって異なります。
便利な第 1 段階の計算式は次のとおりです。毎日の充電エネルギー = 駐車スペース × 占有率 × EV シェア × 充電要求率 × セッションあたりの平均エネルギー。
| インジケータ | 初期のEVシナリオ | 中盤のシナリオ | EVの高い普及率 |
| 駐車スペース | 400 | 600 | 900 |
| 平均占有率 | 70% | 80% | 85% |
| EVシェア | 15% | 25% | 40% |
| 充電を要求するEV | 25% | 35% | 40% |
| セッションあたりの平均エネルギー | 20kWh | 25kWh | 30kWh |
| 1日あたりの充電車両の目安 | ≈11 | ≈42 | ≈122 |
| 1 日あたりの推定エネルギー需要量 | ≈210kWh | ≈1,050kWh | ≈3,672kWh |
この表は重要な効果を示しています。1 つ目から 3 つ目のシナリオでは、駐車台数は 2.25 倍しか増加しませんが、推定される 1 日あたりの充電エネルギーは 17 倍以上増加します。その理由は、占有率、EV シェア、リクエスト率、セッションあたりのエネルギーがすべて同時に上昇するためです。したがって、機器の数量は、不動産の規模だけではなく、作業負荷に関連付けられる必要があります。
ドアエネルギーは、自動駐車場充電製品のバッテリー容量を 105 kWh と記載しています。プロジェクト計画者は、すべての運転サイクルで常に 105 kWh をすべて車両の配送に利用できると想定すべきではありません。現実的な派遣モデルには、予約された充電状態ウィンドウ、変換効率、熱管理、補助消費量、移動エネルギー、バッテリー寿命戦略、および補給ポイントに安全に戻るために必要な最小限のエネルギーが含まれている必要があります。
説明のみのために、オペレーターが補充サイクル間で利用可能な供給可能なエネルギーとして 80 kWh をモデル化した場合、セッション数は平均補充要件によって異なります。
| 車両 1 台あたりに必要な平均エネルギー | 80 kWh のディスパッチ サイクルあたりのセッション数の例 | 企画通訳 |
| 15kWh | 5個くらい | 頻繁なショートチャージに最適 |
| 20kWh | 約4 | 中程度の目的地充電に典型的 |
| 25kWh | 約3 | タスクあたりのエネルギーが増加し、サイクルあたりのタスクが減ります |
| 30kWh | 2～3くらい | より綿密な SOC と補充計画が必要 |
| 40kWh | 約2 | 高エネルギーのタスクにより、サイクルあたりのタスク数が減少します |
これらの値は計画例であり、サービス数を保証するものではありません。実際の出力は、システム構成、充電状態、変換損失、車両の受け入れ電力、およびオペレーターの予備ポリシーによって異なります。
100 kW の充電器は、すべての車両が継続的に 100 kW を受け取ることを意味するものではありません。車両バッテリー管理システムは、電圧アーキテクチャ、SOC、バッテリー温度、充電曲線、および安全制限に従って、許容される充電電力を決定します。したがって、容量モデルでは、バッテリー サイズを 100 kW で割るのではなく、セッションごとに測定または推定されたエネルギーと平均サービス時間を使用する必要があります。
毎日のエネルギーだけでは十分ではありません。ガレージには 1 日あたり 1,000 kWh が必要ですが、ほとんどのリクエストが 16:00 から 18:00 の間に発生する場合は、さらに多くのデバイスが必要になります。逆に、12 時間にまたがる同様のエネルギー量は、より小規模なフリートで処理できる可能性があります。したがって、出発期限、VIP またはフリートの優先順位、および保証されたサービス レベルを派遣モデルに含める必要があります。
| KPI | 推奨される測定値 | なぜそれが重要なのか |
| EV乗車率 | EV駐車台数 / 車両総台数 | 施設の電化を追跡します |
| 課金リクエストレート | 充電リクエスト/駐車中のEV | EV人口と実際の充電需要を分離 |
| セッションあたりのkWh | タスクごとに供給される平均エネルギー | エネルギー計画の中核となる変数 |
| デバイスごとのタスク | 1 日あたりに完了した充電タスク | フリートの生産性を測定する |
| 移動時間比率 | 移動時間 / 総稼働時間 | 床をまたぐ移動により効率が失われることを示しています |
| 平均充電時間 | タスクあたりの接続時間（分） | デバイスの売上高の推定に役立ちます |
| デバイスのSOC | リアルタイムの蓄積エネルギーレベル | 補充の決定を制御する |
| ピーク時の同時リクエスト数 | 同時に開いているタスクの最大数 | サービスレベルに応じたフリートのサイジングを推進 |
駐車中の車両がエネルギーを必要とする場合、ドライバー、フリート システム、または駐車管理プラットフォームは充電リクエストを送信します。リクエストには、単に「この車を充電してください」と言うのではなく、スケジューラが緊急性と作業負荷を推定するのに十分な情報が含まれている必要があります。
| データフィールド | 例 | 目的 |
| 駐車スペース | 5F-A126 | 物理的な宛先を特定します |
| 現在のSOC | 22% | 緊急性とエネルギーの必要性を示します |
| 目標SOC | 70% | サービス対象を定義する |
| 出発時間 | 17:30 | 完了期限を設定します |
| 推定エネルギー | 28kWh | 容量割り当てをサポート |
| 優先度 | 通常 / 優先 / フリート クリティカル | サービスルールをサポート |
| コネクタ | CCS2 | インターフェイスの互換性を確認します |
ロボットは駐車マップとセンサーシステムを使用して目標位置を特定します。 B2-A-001 や L5-C-126 などの構造化された駐車スペースの命名スキームにより、配車精度が向上します。管理システムが車両の位置をより正確に把握するほど、非生産的な探索移動が少なくなります。
最も近いユニットが常に最適なユニットであるとは限りません。ディスパッチ エンジンは、現在のデバイスの位置、蓄積されたエネルギー、フロア、ルートの利用可能性、タスクの優先順位、予想される出発時刻、および将来のリクエストのキューを考慮できます。
たとえば、デバイス A はわずか 120 メートル離れているものの SOC が 18% であり、デバイス B は 240 メートル離れていて SOC が 75% である場合があります。システムは、タスクの中断やエネルギーハブへの不必要な復帰を避けるために、デバイス B をディスパッチする場合があります。このため、自律充電は、単にモバイルシャーシに置かれた充電器ではなく、ディスパッチシステムとして設計される必要があります。
ルート計画後、デバイスはターゲット ベイに移動します。プロジェクトの構成に応じて、機械的接続システムが自動的に接続を完了することも、スタッフが充電コネクタを挿入することもできます。その後、関連する電力、電圧、温度、および安全制限の下で充電が開始されます。
Door Energy 自律製品は、CCS1 および CCS2 インターフェイスをサポートし、200 ～ 1,000 V DC 範囲を使用します。 OCPP 1.6J 通信により、充電資産をセッション データ、リモート ステータス、およびディスパッチ ロジックのためのより広範な管理プラットフォームに組み込むことができます。
適切に設計されたプラットフォームでは、出力電力、供給されるエネルギー、機器の SOC、温度、タスクの継続時間、アラーム、充電ステータスを追跡する必要があります。これらのデータ ポイントは、理論上の需要と実際のユーザーの行動の違いを示すため、長期的な容量計画にも役立ちます。
タスクの完了後、デバイスは、十分なエネルギーが残っている場合は次のリクエストを受け取り、SOC が定義されたしきい値に達するとハブに戻り、リクエスト キューが空の場合はスタンバイ エリアに移動します。動作ループは、依頼→派遣→移動→充電→次の作業/補充/待機となります。
いいえ。デバイスの数量は、毎日のタスク量、総kWh需要、移動距離、補充時間、ピーク時の同時リクエストによって決定される必要があります。 4 ～ 6 レベルの構造は 1 つの中央ハブでサービスを提供できますが、非常に大規模な施設では、上部と下部の別々のサービス ゾーンを使用できます。
いいえ、充電器は利用可能な最大電力レベルを提供しますが、車両が受け入れる電力量を制御します。実際の充電電力は、車両モデル、バッテリー電圧、SOC、温度、車両の充電曲線によって変化します。計画を立てる場合は、通常、充電器の最大電力のみよりも、セッションあたりの平均 kWh と平均タスク期間の方が信頼性が高くなります。
現在の Door Energy 製品仕様には、105 kWh のバッテリー容量、最大 100 kW の EV 充電電力、200 ～ 1,000 V DC 出力範囲、CCS1/CCS2 コネクタ、OCPP 1.6J 通信、IP55 保護、水冷、レベル 4 自律運転、最高速度 10 km/h、登坂性 20% 以上、動作温度 -20°C ～ 65°C、および寸法が記載されています。 1,950×1,000×1,650mm
可能性としては、そうです。固定充電器は予測可能な毎日の充電を処理できますが、モバイル機器は一時的なオーバーフロー、上層階または低層階での不規則な需要、車両の優先タスク、固定充電ネットワークが拡張されている期間に対応できます。通常、2 つのアプローチは相互に排他的ではなく、補完的です。
駐車場または車両プラットフォームは、車両の位置と充電リクエストを提供します。次に、配車システムは、リクエストをマッピングされた駐車スペースにリンクし、利用可能なユニットを選択し、車両までの安全なルートを計画します。正確な駐車スペース ID と信頼性の高い通信により、不必要な移動が削減されます。
移動時間比率は、デバイスの動作時間のどれだけがエネルギーの供給ではなく移動に費やされているかを示すため、最も有用な指標の 1 つです。比率が高い場合は、ハブの場所、サービス ゾーン、タスクの順序、またはフリートのサイズを変更する必要があることを示している可能性があります。
通常、段階的なアプローチの方がより現実的です。初期段階では、通信事業者は限られた数の固定充電器と小規模な移動式充電器を組み合わせることがあります。 EVのシェアが高まるにつれて、日常的な需要に合わせてより多くの固定充電器を設置できるようになり、自律型ユニットはオーバーフロー、フロアをまたぐ需要、優先サービス、一時的な容量にますます重点を置くようになります。
いいえ、Door Energy は、複数の車両および産業シナリオ向けのモバイル エネルギー貯蔵および充電ソリューションを開発および製造しています。幅広い製品範囲には、道路脇の救助車両や商用車向けの高出力 DC 充電のほか、建設機械、ポンプ、照明、その他の AC 負荷をサポートできる蓄電ソリューションが含まれます。 Door Energy の幅広いモバイル充電ポートフォリオは、OCPP および CCS1/CCS2 をサポートし、選択された構成で最大 420 kW DC 出力をサポートします。
Door Energy モバイル エネルギー貯蔵システムは、製品やサイトに応じて、迅速な DC 補充または AC 補充用に構成できます。より広範な Door Energy モバイル充電プラットフォームの場合、DC 補充は、適切な条件下で低 SOC からシステムを約 1 時間で回復できますが、AC 電気ボックスの補充には約 2 時間かかる場合があります。実際の時間は、機器の構成、利用可能な入力電力、温度、およびバッテリー管理の制限によって異なります。
モジュラー設計は、オペレーターが機能モジュールをより効率的に検査および保守でき、ダウンタイムを削減できるため、価値があります。予防保守には、バッテリーの状態監視、熱管理チェック、コネクタ検査、自動運転センサー、ブレーキ、タイヤまたは走行装置、通信モジュール、ソフトウェア ログが含まれる必要があります。 Door Energy は、モジュラー メンテナンスを、繰り返しの商業運用に耐えられるモバイル ストレージおよび充電機器の実用性を維持するための重要な部分として位置づけています。
EV の拡大により、駐車インフラの経済性と運用ロジックが変化しています。 2025年末までに、世界には700万以上の公共充電ポイントと約7,600万台の電気小型車が存在し、同年の世界の電気自動車販売台数は約2,100万台に達しました。したがって、立体駐車場は、現在のEV人口だけでなく、充電需要がより頻繁で分散し、より時間に敏感になる将来も考慮して計画する必要があります。
駐車行動が予測可能な長期滞在ユーザーにとって、固定充電は依然として最も効率的な基盤です。不規則な訪問者、上階のオーバーフロー、車両の優先リクエスト、一時的な充電不足、電気設備のアップグレードが段階的に行われている建物に対して、モバイル保管および充電機器は柔軟な第 2 層を提供できます。
Door Energy のアプローチは、モバイル充電を移動可能なエネルギー ノードとして扱うことです。同社の自動駐車場ソリューションは、エネルギー貯蔵、最大 100 kW の EV 充電、レベル 4 の自動運転、およびインテリジェントな配車機能を組み合わせており、充電リソースが駐車車両まで移動できるようにします。より広範な Door Energy ポートフォリオは、最大 420 kW の DC 出力を備えた厳選されたモバイル EV 充電器構成、OCPP 通信、CCS1/CCS2 充電規格など、高出力の緊急および産業用アプリケーションもカバーしています。
これによって、固定充電インフラストラクチャや地域の条例への準拠の必要性がなくなるわけではありません。その代わりに、駐車場運営者に別の設計変数が与えられます。つまり、充電容量を同じ物理ベイに永続的に結び付ける必要がなくなりました。オペレータは、どのくらいの容量を固定する必要があるか、どのくらいの容量を移動可能なままにするか、ソフトウェアが建物内でエネルギーをどのように移動させるかを決定できます。
したがって、最も役立つ計画の質問は、単に「この駐車場に何台の充電器を設置できるか?」ということではありません。より適切な質問は、「何台の車両が何キロワット時を必要とし、どのフロアにあり、どのサービス枠内で、固定資産と移動資産をどのように組み合わせれば、許容可能なインフラコストと利用率でそのエネルギーを供給できるのか?」というものです。
この疑問に基づいてプロジェクトが設計されると、モバイル EV 充電器は単なる車輪付き充電器以上のものになります。これは、駐車施設向けの柔軟なソフトウェア ディスパッチング エネルギー システムの一部になります。
を探索してくださいドアエナジーのウェブサイトモバイルエネルギー貯蔵充電ソリューション、製品情報、アプリケーションガイダンスについては、こちらをご覧ください。
を表示します。Door Energy モバイル EV 充電器の製品範囲利用可能な充電およびエネルギー貯蔵構成については、こちらをご覧ください。
このガイドで説明する駐車場アプリケーションについては、100kW自動運転車充電ステーション/移動式充電ロボット。
コネクタ、カスタマイズ、注文に関する一般的な質問については、ドアエネルギーに関するよくある質問。
注: この記事の駐車スペース、EV シェア、充電リクエスト、配車サイクルの計算は、方法論を示すために作成された計画例です。これらは顧客の運用データとしては表示されません。製品仕様は Door Energy が公開している製品情報に基づいており、調達またはエンジニアリング設計の前に最終プロジェクト構成と照らし合わせて確認する必要があります。
