電気自動車充電インフラ計画のためのデータ駆動型フレームワーク：需要推定、経済的実現可能性、空間的公平性

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers can adopt the scenario-based modeling framework for spatial equity analysis in EV infrastructure planning.

🏢実務担当者:Practitioners can use the methodology to assess charging demand and economic feasibility for urban and rural deployment.

🏛政策担当者:Policymakers should note the importance of coordinated grid expansion and equitable deployment strategies highlighted by the low readiness baseline.

電気モビリティへの世界的な移行が加速する中、技術的、経済的、空間的な考慮事項のバランスを取るデータ駆動型のインフラ計画が求められている。本研究は、2050年までのアブダビの都市部および農村部における電気自動車（EV）充電インフラの需要を推定するための、シナリオベースの需要および経済モデリングフレームワークを開発する。UAEのネットゼロ2050目標と整合する、対照的な政策および技術の軌跡を捉えるために、ProgressiveとThrivingの2つの普及経路を構築した。本モデルは、地域の旅行行動、エネルギー消費量（0.23～0.26 kWh/km）、および差別化された充電パターンを統合し、EV普及率、充電需要、および経済的実現可能性を予測する。結果は、EVストックが2050年までに750,000台（Progressive）および110万台（Thriving）に達する可能性があることを示している。Thrivingシナリオは、より大きな資本投資（約1億800万AED）を必要とする一方で、Progressiveケースと比較して、より高い稼働率、改善された空間的公平性（ジニ係数 = 0.27）、およびより強力な長期的リターンをもたらす。現在、インフラ整備の基準を満たすコミュニティはわずか17.6%であり、協調的な送電網拡張と公平な展開戦略の必要性が強調されている。本研究の知見は、新興低炭素都市のための持続可能なEV充電ネットワークの設計において、経済効率、空間的公平性、および政策の野心のバランスを取るための定量的な基盤を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The accelerating global transition to electric mobility demands data-driven infrastructure planning that balances technical, economic, and spatial considerations. This study develops a scenario-based demand and economic modeling framework to estimate electric vehicle (EV) charging infrastructure needs across Abu Dhabi’s urban and rural regions through 2050. Two adoption pathways, Progressive and Thriving, were constructed to capture contrasting policy and technological trajectories consistent with the UAE’s Net Zero 2050 targets. The model integrates regional travel behavior, energy consumption (0.23–0.26 kWh/km), and differentiated charging patterns to project EV penetration, charging demand, and economic feasibility. Results indicate that EV stocks may reach 750,000 (Progressive) and 1.1 million (Thriving) by 2050. The Thriving scenario, while demanding greater capital investment (≈108 million AED), yields higher utilization, improved spatial equity (Gini = 0.27), and stronger long-term returns compared to the Progressive case. Only 17.6% of communities currently meet infrastructure readiness thresholds, emphasizing the need for coordinated grid expansion and equitable deployment strategies. Findings provide a quantitative basis for balancing economic efficiency, spatial equity, and policy ambition in the design of sustainable EV charging networks for emerging low-carbon cities.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2032-6653/17/1/42/pdf?version=1768385210first seen 2026-05-15 17:53:52 · last seen 2026-09-21 04:59:30