Erstellung einer Verfügbarkeits- und Energieverbrauchsprognose für öffentliche Ladepunkte in Hamburg mit Methoden des maschinellen Lernens

Mit der Zunahme der Nutzung der Elektromobilität und dem steigenden Nutzungsgrad der öffentlichen Ladeinfrastruktur wächst der Bedarf an Ladeinfrastruktur. Die wach-sende Nachfrage und intensive Nutzung erhöhen einerseits den elektrischen Energie-bedarf. Andererseits verringern sie die Verfügbarkeit der Ladepunkte für Elektrofahr-zeugnutzer. Davon wird die verstärkte Nutzung von Elektrofahrzeugen beeinflusst, weil das Finden eines freien Ladepunkts im Laufe der Zeit schwieriger und problematischer wird. Dadurch werden die E-Autofahrer bei der Auswahl möglicher verfügbarer Lade-punkte verunsichert. Es nimmt daher der Bedarf zu, die Elektrofahrzeugnutzer bei der Wahl verfügbarer Ladepunkte zu unterstützen.