Apprentissage automatique pour prédire le temps de charge et la consommation d’un véhicule électrique

L’objectif de ce projet de recherche est de déterminer avec précision le temps nécessaire pour recharger un véhicule électrique d’un pourcentage X à un pourcentage Y en utilisant des données historiques fournies par AddÉnergie. Il sera également évalué s’il est possible d’utiliser ces données historiques pour développer un modèle permettant de prédire la consommation d’un véhicule électrique pour un trajet donné. Les avantages escomptés pour AddÉnergie sont l’utilisation de ces modèles pour améliorer l’expérience client. Cela permettrait, entre-autres, de prédire avec précision le temps nécessaire pour charger de X % à Y % ou la quantité d’énergie récupérée en chargeant pour une durée déterminée ou encore afficher en temps réel à l’utilisateur les bornes qu’il peut atteindre depuis sa position actuelle.

Faculty Supervisor:

Jonathan Gaudreault;Claude-Guy Quimper

Student:

Partner:

AddÉnergie

Discipline:

Computer science

Sector:

Manufacturing

University:

Université Laval

Program: