Si vous ne me connaissez pas encore, je suis un fan de Apache Kafka. Une collègue m’a demandé si Apache Kafka peut être utilisé par une entreprise de bornes de recharges de véhicules électriques (Oui c’est la même collègue qui m’a permis d’initier mon article sur le “Green Coding”).
Le marché des bornes de recharge pour véhicules électriques connaît une croissance rapide, et les entreprises de bornes de recharge doivent gérer efficacement leur réseau pour répondre aux besoins croissants des utilisateurs finaux. La gestion de ces réseaux peut être complexe, en particulier lorsque les bornes sont réparties sur plusieurs zones géographiques. Les entreprises doivent être en mesure de surveiller leur réseau en temps réel, de collecter et d'analyser des données pour améliorer la gestion du réseau et d'offrir des services fiables et innovants aux utilisateurs finaux.
Dans ce premier article de cette série sur “Kafka et les bornes de recharges de véhicules électriques”, nous examinerons comment l'utilisation de Kafka peut aider les entreprises de bornes de recharge à améliorer leur réseau.
Kafka : le Flash des données pour une entreprise de bornes électriques
Si vous ne savez pas comment fonctionne Kafka, je vous invite à lire ou relire mon article Architecture évènementielle et Apache Kafka avant de continuer, cela vous donnera les bases pour bien comprendre la suite.
Gestion en temps réel des bornes de recharge
En exploitant Apache Kafka, les entreprises de bornes électriques peuvent gérer leurs bornes de recharge en temps réel et améliorer leur performance. En collectant les données des bornes de recharge en temps réel avec Kafka Producer ou Kafka Connect Source, ces données peuvent être transmises à des systèmes de traitement pour une surveillance et une analyse en temps réel.
En utilisant des applications clientes Kafka Streams pour agréger les données brutes, les entreprises peuvent fournir des données de performance utiles pour détecter rapidement les pannes et les problèmes, prendre des décisions de maintenance éclairées et résoudre les problèmes plus rapidement.
Ainsi, cela permet aux entreprises de minimiser les temps d'arrêt et de maximiser la disponibilité des bornes de recharge pour les utilisateurs finaux.
Analyse comportementale de l’utilisation des bornes
Une fois les flux de données en temps réel mis en place, il sera alors possible d’ajouter de nouveaux Kafka Streams qui utilisent cette fois-ci des fenêtres de temps (Time Window) pour générer des historiques de recharges avec plusieurs niveaux de granularité temporels : heure, jour de la semaine, jour du mois, jour de l’année, mois de l’année.
Ainsi, les entreprises de bornes électriques peuvent anticiper la consommation électrique en fonction de ces historiques des recharges. En analysant les données historiques de consommation, les entreprises peuvent anticiper les pics de demande et inciter les utilisateurs finaux de décaler leur recharge à des moments où la demande est moins importante avec par exemple des compensations financières. Cela permet à la compagnie de mieux gérer l'utilisation de l'énergie et d'éviter les pics de consommation qui peuvent entraîner des coûts élevés et des surcharges du réseau ainsi que lisser les pics de consommation. Cela évitera aux entreprises d’acheter un excédent d’électricité à leurs fournisseurs - donc éviter les surcoûts - qui bien souvent provient de l’exploitation d’énergie fossile.
Ces analyses peuvent également aider les entreprises à comprendre comment les utilisateurs finaux utilisent les bornes de recharge et à améliorer leurs offres de services en conséquence : ici nous parlons d’analyses comportementales des utilisateurs.
Conclusion
En utilisant Kafka pour collecter et traiter les données des bornes de recharge, les entreprises peuvent offrir de nouveaux services aux utilisateurs finaux. Par exemple, les entreprises de bornes de recharges, ainsi que les propriétaires de bornes qui proposent la recharge à leur client (comme certaines grandes enseignes) peuvent offrir des programmes de fidélité, des incitations pour recharger leur véhicule en dehors des heures de pointe, ou encore des analyses de la performance sur la recharge et l’autonomie des véhicules électriques. Ces services peuvent aider les entreprises à attirer de nouveaux clients et à fidéliser les utilisateurs existants.
Dans le prochain article de cette série, nous parlerons des avantages pour les utilisateurs finaux que peut apporter Apache Kafka.
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