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Les prévisions sont basées sur des données publiques et des modèles avancés. Elles s'appuient sur un algorithme prédictif issu du modèle Sparkcity, développé en collaboration avec l'université technique d'Eindhoven. En outre, des sources de données publiques telles que le CBS, le RDW, le Kadaster, les gestionnaires de réseau, le BGT, le LISA, le Top10NL et le CROW ont été utilisées, et les prévisions sont vérifiées sur la base des conditions fixées dans l'Agenda national pour les infrastructures de recharge (NAL).
Une carte prévisionnelle dans Maps permet de visualiser les prévisions relatives aux véhicules électriques et aux besoins en recharge de différents groupes cibles, tels que les habitants, les visiteurs et les navetteurs, au niveau de la rue jusqu'à 200 m.
Une carte de planification dans Maps est une carte indiquant les emplacements de recharge suggérés sur la base des prévisions, des critères de placement et des meilleures pratiques d'EVTools.
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Il est important de souligner plusieurs points :
EVTools croit en un paysage informatique ouvert et neutre pour soutenir les acteurs publics et commerciaux, indépendamment du pouvoir adjudicateur ou du type de contrat. Toutes les parties peuvent faire fonctionner leurs applications numériques avec des interfaces de programmation d'applications (API). Cela accélère la mise à l'échelle de l'infrastructure de recharge, minimise les coûts sociaux et stimule la concurrence.
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