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Die Prognose basiert auf öffentlichen Daten und fortschrittlichen Modellen. Diese bestehen aus einem Vorhersagealgorithmus aus dem Sparkcity-Modell, das in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Eindhoven entwickelt wurde. Darüber hinaus wurden öffentliche Datenquellen wie CBS, RDW, Kadaster, Netzbetreiber, BGT, LISA, Top10NL und CROW herangezogen, und die Prognose wird anhand der Bedingungen der Nationalen Agenda für Ladeinfrastruktur (NAL) überprüft.
Eine Prognosekarte in Maps macht die Prognosen zu Elektrofahrzeugen und zum Ladebedarf verschiedener Zielgruppen wie Einwohner, Besucher und Pendler auf Straßenebene bis zu 200 m sichtbar.
Eine Planungskarte in Maps ist eine Karte mit vorgeschlagenen Ladestandorten, die auf den Prognosen, Standortkriterien und Best Practices von EVTools basiert.
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Einige Punkte sind besonders hervorzuheben:
EVTools glaubt an eine offene und neutrale IT-Landschaft zur Unterstützung öffentlicher und kommerzieller Akteure, unabhängig von einer ausschreibenden Partei oder Vertragsform. Alle Parteien können ihre digitalen Anwendungen mit Application Programming Interfaces (APIs) zusammenarbeiten lassen. Dies beschleunigt den Ausbau der Ladeinfrastruktur, minimiert die gesellschaftlichen Kosten und fördert den Wettbewerb.
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