Я работала с локационными моделями доставки разных сервисов и услуг и с задачами, где поставить офлайн-бизнес типа магазина или аптеки, по моделям Хаффа. И вот решила изучить для себя, по каким законам работает сфера зарядок для электромобилей. Так появился пет-проект ChargeScape London про то, где ставить быстрые зарядные хабы в Лондоне, какого размера и насколько можно доверять ответу.
Что внутри:
1️⃣Спрос с интервалами. 2 374 гексагона H3, и в каждом не одно число, а P10/P50/P90 из Монте-Карло. Главный рычаг — жилье: у кого нет своей парковки, тот заряжается на публичных станциях. Итого 285 ГВт·ч в 2026 году, больше половины — такси и private hire (Uber и т.п.).
2️⃣Выбор станции и очереди. Логит-модель, родственница того же Хаффа, распределяет водителей между станциями по времени в пути по графу OSM, а очереди Эрланга считают ожидание. У 348 из 632 быстрых площадок в пиковый час шанс ждать выше 50%.
3️⃣Каннибализация. 64–75% сессий нового хаба в самой дефицитной точке — клиенты, которые иначе заряжались бы у соседей.
4️⃣Где ставить. Тот самый MCLP, только хаб не резиновый: вместимость считается из очередей, а площадки у подстанций без резерва мощности отсеяны. На £20 млн выходит 51 хаб по 4 зарядки на 150 кВт, они закрывают 63% неудовлетворенного спроса, и это доказанный оптимум. 22 хаба из 51 держатся при любом сценарии спроса, это список "строить первыми".
5️⃣Честная проверка. Самым полезным результатом оказался отрицательный. Бустинг предсказывает загрузку 204 зарядок из 4 городов: на случайной кросс-валидации R² 0,70, на городе, которого модель не видела, −0,25. Про утечку через географию я уже писала, тут она в чистом виде)
❤️Как этим пользоваться, если вы только начинаете в геоаналитике?
Проект воспроизводимый, а код открыт под лицензией MIT: его можно брать, менять и использовать в своих проектах, в том числе коммерческих. Условие одно - сохранить файл LICENSE с копирайтом. У данных свои открытые лицензии (OGL, CC BY, ODbL и др.), они указаны в каталоге.
— Посмотреть без установки. На сайте живые карты и слайды, а ноутбуки 01–05 читаются как пошаговый разбор от аудита зарядок до размещения хабов.
— Запустить у себя. Нужен Python 3.11+, сырые данные качать не нужно. Модели пересчитываются примерно за час:
git clone https://github.com/m-erts/chargescape-london
cd chargescape-london
pip install -e ".[all]"
make models maps slides
— Взять данные. Каталог из 32 открытых наборов: у каждого источник, лицензия и статус observed/proxy/synthetic.
— Забрать кусок в свой проект. Сетка H3, очереди Эрланга, логит и MILP на SciPy без платных солверов к Лондону не привязаны, подставляйте свои данные.
— Подсмотреть оформление. README, методология, model card, тесты и CI: так можно оформить и свой пет-проект для портфолио.
Сохраняйте и юзайте)
💸Сайт с картами и слайдами: https://m-erts.github.io/chargescape-london/
💸Код на GitHub
💸Англоязычный пост с видео в LinkedIn
@urban_mash