Често задавани въпроси

Chargalytics е платформа за пазарна информация за индустрията на EV зареждането. Събираме и обработваме данни от зарядни мрежи в 37 държави, обхващащи 530 000+ зарядни станции, 1 555 000+ зарядни места и 1 648 000+ конектора. Realtime статус е наличен в 26 от тези пазари.

Превръщаме тези данни в анализи, бенчмаркове, прогнози и инструменти, които помагат на оператори, инвеститори, консултанти и всеки, който изгражда зарядна инфраструктура, да взема по-добри решения.

Собственици и инвеститори я използват, за да следят M&A активността, да оценяват представянето на операторите, да моделират възвръщаемостта на нови обекти и да разбират пазарната динамика, преди да ангажират капитал.

Операторите на зарядни точки я използват, за да се сравняват с конкурентите, да следят състоянието на мрежата, да планират нови локации и да управляват целия жизнен цикъл на проектите — от избора на обект до пускането в експлоатация.

Анализаторите я използват за пазарни анализи на ниво държава, проследяване на навлизането на EV, трендове в използването на FC и прогнозиране на търсенето в 37 пазара.

Консултантите я използват, за да предоставят на клиентите си препоръки, подкрепени с данни, с експортируеми анализи и финансови модели за презентационни материали.

Регулаторите я използват, за да оценяват достатъчността на инфраструктурата, да наблюдават съответствието и да разбират как политиките се превръщат в реално изграждане и използване на терен.

OEM я използват, за да разберат къде има зарядна инфраструктура (и къде няма), какъв хардуер се внедрява в мащаб и как моделите на зареждане влияят върху дизайна на автомобилите и стратегията за продажби.

Интегрираме национални точки за достъп (NAP), държавни регистри, OCPI потоци, DATEX II крайни точки и API на оператори в Европа и извън нея. Основните източници включват NOBIL (Скандинавските държави), Mobilithek (Германия), AFIR потоци (Финландия, Литва) и десетки специфични за държавите регистри.

Realtime данните за статус се приемат непрекъснато от WebSocket, MQTT и polling източници. Обработваме стотици хиляди събития за статус на ден в 26 държави с мониторинг на живо.

Всички данни се нормализират в унифицирана схема: едни и същи полета, типове конектори и кодове за статус, независимо от държавата източник.

В момента: 37 държави с данни за станции: Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Mauritius, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom and United States.

Realtime данни за статуса на зареждането са налични в 26 от тези пазари, където API на операторите предоставят информация за конекторите на живо. Покритието се разширява всеки месец.

Статиите ни в insights са свободно достъпни без акаунт.

Всичко останало изисква активен абонамент: интерактивната карта, анализите по държави, CPO benchmark, ChargiPedia, архивът с новини, бюлетинът и форумът.

Инструментът Projects (планиране на локация, дизайн на обект, BOM, финансово моделиране) изисква Premium ниво.

Всеки нов акаунт започва с 7-дневен безплатен пробен период за цялата платформа — без карта — така че можеш да разгледаш всичко, преди да се ангажираш.

Твоят 7-дневен безплатен пробен период (без нужна карта) включва цялата платформа. След това има две нива:

За бизнес екипи важат отстъпки за обем: 10% отстъпка за 11–30 места, 15% отстъпка за 31+ места. Годишното плащане спестява един пълен месец и за двете нива.

Тези четири думи се използват взаимозаменяемо в индустрията, което прави размера на мрежите невъзможен за сравнение. Ние ги използваме прецизно и винаги по един и същ начин:

• Станция — една физическа локация със зареждане. Обект с дванадесет места е една станция. Проследяваме 530 000+.
• Зарядно устройство — един физически хардуерен модул. Един модул често обслужва повече от един автомобил.
• Конектор — един физически извод, т.е. един щепсел на кабел. Проследяваме 1 648 000+.
• Място — възможността да зареждаш един автомобил в даден момент. Зарядно устройство с CCS и CHAdeMO щепсел, което може да обслужва само един автомобил едновременно, е едно място с два конектора. Проследяваме 1 555 000+.

Местата са числото, което има значение за използваемостта — те измерват колко автомобила реално могат да се зареждат едновременно, затова всеки показател за използване в платформата (минути на място на ден, сесии на място на ден, kWh на място на ден) се изразява на място. Броят на конекторите е по-голям и изглежда по-впечатляващо; отчитаме го, но не правим бенчмаркинг по него.

В индустрията може да срещнеш и EVSE. Означава същото като нашето място. Избягваме термина, защото често се използва и със значението „зарядно устройство“, което създава объркването още в началото.

Картата показва всяка зарядна станция в нашата база данни, групирана при по-ниски нива на мащабиране и като отделни станции, когато приближиш. С един поглед виждаш плътността на зарядната инфраструктура в дадена държава или регион.

Кликни върху която и да е станция, за да отвориш панел с детайли за оператора, типовете конектори, нивата на мощност, адреса и историческите статистики за използване, когато са налични.

Layers ти позволяват да включваш и изключваш различни data overlay-и на картата. Отвори панела Layers в горната лента с инструменти, за да превключваш между слоя със зарядни станции, POI heatmap-и и други визуализации на данни.

Легендата за плътност на зарядната мрежа в долния ляв ъгъл показва цветовата скала от рядко до гъсто покритие.

Да. Кликни Map type в лентата с инструменти, за да превключваш между roadmap, terrain, satellite и hybrid изглед. Използвай Locate me, за да центрираш картата върху текущата си позиция.

Клик върху която и да е станция отваря панел с детайли и live данни. Табът Data показва:

• Performance snapshot — комбиниран health score (0–100), средно FC натоварване и сесии на bay на ден
• Realtime overview — текущия статус на всеки конектор (available, charging, unknown), обновяван непрекъснато
• Nearby stations — сравнителна графика, показваща минутите fast charging на ден на тази станция спрямо близки конкуренти през последните 7 дни
• Usage history — седмичен и месечен обем fast charging и брой сесии за целия наблюдаван период

Станциите с realtime данни показват live ленти за конекторите; тези без такива показват последните известни статични метаданни.

Табът Forecast показва как моделът оценява станцията:

• Location score — как вътрешната стойност на локацията се сравнява с пазарната медиана (индикатор, показващ над или под средното)
• CPO execution score — колко добре операторът се представя спрямо това, което локацията би трябвало да доставя, с индикатор за увереност
• Backtest chart — прогнози на модела (оранжево) спрямо реално наблюдаваното използване (тюркоазено) в тренировъчния прозорец, за да видиш точно колко добре моделът пасва на тази станция
• 12-month prognosis — прогнози за бъдещото търсене, отчитащи сезонни модели, температура и трендове в EV adoption

Country analytics ти дава дълбок поглед върху EV charging инфраструктурата и adoption-а на национално ниво. Избери която и да е държава от dropdown менюто (или кликни върху нея на картата) и получаваш KPI, trend графики, разбивки по оператори, pricing data, usage metrics и market outlook — всичко на една scrollable страница.

Страницата е организирана в секции: EV Adoption, Charging Infrastructure, Ad-Hoc Pricing, Fast-Charging Usage, FC Market Outlook, Regulation и Country News. Всяка секция е разгледана подробно по-долу.

Използвай dropdown менюто за избор на държава горе вдясно на страницата. То показва името на държавата и броя станции. След като избереш, кликни Refresh, за да заредиш новите данни. Можеш и директно да кликнеш върху държави в adoption картата.

Секцията EV Adoption следи как battery-electric vehicles навлизат във всеки пазар. Тя включва:

• BEV market share KPI — текущият процент от продажбите на нови автомобили, които са battery-electric, изведен най-отпред
• S-curve forecast — логистичен модел на растеж, който проектира BEV market share години напред. Всяка държава получава tier според това къде се намира по adoption кривата: Early (под ~5%), Growth (5–25%), Mainstream (25–60%) и Saturation (над 60%). Tier-ът определя формата и темпа на прогнозата
• BEV fleet stock chart — натрупаните BEV на пътя във времето, с исторически реални данни и прогнозиран растеж
• Data table — разбивка година по година на BEV registrations, fleet stock, market share и growth rate за всяка държава

Снимка на физическата зарядна мрежа в страната. Шест KPI карти показват:

• Станции — всички публични локации за зареждане
• Места — колко автомобила могат да се зареждат едновременно
• DC Fast — места с CCS, CHAdeMO и NACS
• AC — места с Type 2 и Type 1
• Оператори — брой различни CPO, активни в страната
• Средна FC мощност — средна номинална мощност на DC fast местата в kW

Под KPI показателите таблица с водещите оператори подрежда най-големите CPO по размер на мрежата. Всеки ред показва броя станции и места на оператора, дела на DC, оценката за локации (медианно качество на обектите от Pulse) и оценката за изпълнение (колко добре се представя спрямо потенциала на обектите си).

Pricing analytics за публичното зареждане в избраната държава. Превключвай между DC (fast charging) и AC (destination charging), за да сравняваш тарифите.

За всеки изглед виждаш националната средна, минимална и максимална цена на kWh, плюс колко CPOs са подали pricing data. Bar chart-овете разбиват цените по connector type (CCS, CHAdeMO, Type 2 и т.н.), като показват средна стойност и диапазон за всеки.

Всички цени са в EUR на kWh, без ДДС, и са базирани на ad-hoc (pay-as-you-go) тарифи — без включени отстъпки от абонамент или членство.

Ядрото на аналитичната страница за държави с realtime данни. Този раздел показва колко интензивно реално се използва мрежата за бързо зареждане. Наличен е само за 26 държави, в които извършваме мониторинг на статуси на живо.

KPI картите на най-високо ниво включват:

• FC места и FC обекти — наблюдавана инфраструктура за бързо зареждане
• Минути на място на ден — средна дневна интензивност на използване
• Сесии на място на ден — среден дневен брой сесии на място
• Средна продължителност на сесия — средна продължителност на зарядна сесия
• Темп на изграждане — нетен брой нови DC места, добавени на месец

Графиките под KPI показателите включват:

• Realtime статус — текущ обобщен статус (зареждане, налично, офлайн) на всички наблюдавани места
• Месечен тренд — FC минути на място на ден във времето, показващи сезонност и растеж
• Сравнение месец към месец — този месец спрямо миналия, с откроена разлика
• Обем по CPO — стакова графика, показваща кои оператори генерират най-много FC минути
• Тренд на пазарния дял — как се променя делът на всеки CPO от общия FC обем във времето
• Темп на изграждане по CPO — кои оператори добавят най-много нови места

Вградена версия на пълния ни FC Market Outlook модел (виж отделната секция FC Market Outlook по-долу за методологията). В рамките на country страницата виждаш:

• Utilization gauge — текущия национален FC utilization като скала, която показва къде се намира пазарът между недообслужен и свръхизграден
• Demand metrics — sessions per BEV per year, FC hours per BEV per year, bays per 1K BEVs и дали тези стойности са measured или estimated
• Model parameters — икономическите допускания зад прогнозата (CAPEX/bay, operating margin, target IRR, FC price/kWh)
• Four charts — прогнозни FC bay-ове спрямо equilibrium, растеж на BEV парка, kWh throughput на bay на ден и utilization percentage в рамките на прогнозния хоризонт

Секцията Regulation се зарежда динамично от ChargiPedia. Тя показва всички закони, EU директиви, национални програми за стимули и стандарти, които се прилагат за EV charging в избраната държава. Всеки запис обяснява какво изисква регулацията, кого засяга и кога влиза в сила.

Това е директно свързано с пълната база данни с регулации в ChargiPedia, филтрирана за държавата, която разглеждаш.

В долната част на всяка country страница news feed показва последни статии от нашия news archive, филтрирани за избраната държава. Статиите са AI-tagged по тема и споменати компании, така че виждаш точно какво се случва на този пазар, без да търсиш ръчно.

Demand pressure измерва колко интензивно се използва fast-charging инфраструктурата на дадена държава спрямо нейния BEV парк. Комбинира realtime charging data със статистика за EV adoption, за да произведе една обща метрика за utilization.

Непрекъснато следим статуса на всеки fast-charging connector (CCS, CHAdeMO, NACS / Tesla) във всички държави, където имаме realtime data. Всеки преход на статус (Available → Charging → Available) се записва, агрегира се почасово, а след това и месечно. От тези агрегирани данни извеждаме:

• Sessions per BEV per year — колко често средно всеки BEV в страната използва публично fast charger
• FC hours per BEV per year — общото време за fast charging, разделено на BEV парка
• Utilization % — каква част от общите налични bay-hours се прекарват в зареждане, изчислено само от bay-ове с realtime monitoring
• Bays per 1K BEV — съотношение на инфраструктурно осигуряване

Държавите, за които имаме поне 2 месеца realtime data за статуса на connector-ите, са означени като measured. Utilization се изчислява само от подмножеството FC bay-ове, които активно следим — процентът RT coverage ти показва доколко представителна е извадката.

За държави без RT data задаваме demand archetype според географията и моделите на шофиране (например голяма магистрална държава, компактна гъста държава, остров). Параметрите на archetype-а се калибрират по нашите measured baselines.

• Под 5% — Ниско използване. Мрежата има значителен свободен капацитет.
• 5–10% — Комфортно. Здравословен баланс между предлагане и търсене.
• 10–20% — Умерен натиск. В пиковите часове може да има опашки на популярни локации.
• Над 20% — Висок натиск. Вероятни са системни недостиги на капацитет. Нова инфраструктура е спешно нужна.

Тези прагове са базирани на среден utilization 24/7. Национална средна стойност от 10% обикновено означава 25–35% в пиковите часове на натоварените станции.

CPO benchmark класира charge point operator-ите по представяне в рамките на дадена държава. Отговаря на въпроса, който всеки оператор иска да чуе: как се сравнявам?

KPI картите най-горе показват броя на Active CPOs на пазара, Total Active FC Bays, Average minutes per bay per day (националната интензивност на използване) и Fleet Availability (какъв процент от bay-овете в момента са в available state). Това ти дава пазарния контекст, преди да влезеш в детайл по оператори.

Leaderboard-ът е подреден списък на всеки CPO, активен в избраната държава. Всяка карта на оператор показва с един поглед:

• Sites / Bays — размер на мрежата
• Sess/bay/day — среден брой charging sessions на bay на ден (proxy за utilization)
• Available % — процент bay-ове в available state (uptime)
• Bays (3M) — нетно добавени bay-ове през последните 3 месеца (растеж)
• Bays/site — среден брой bay-ове на site (плътност)
• Score — композитен резултат, който комбинира utilization, availability, growth и scale
• Min/bay/day — средни минути зареждане на bay на ден

Pill бутоните над leaderboard-а ти позволяват да пренаредиш операторите по осем различни критерия:

• Sessions per Bay — кой получава най-много сесии на bay на ден (чист сигнал за търсене)
• Volume — общо FC минути в цялата мрежа (абсолютен пазарен дял)
• Network Size — общ брой активни bay-ове (мащаб)
• Growth — нетно добавени bay-ове през последните 3 месеца (инерция на изграждането)
• Availability — процент налични bay-ове (оперативно качество)
• Location Score — медианен Pulse location score за всички site-ове на оператора (качество на портфолиото)
• Exec Score — медианен CPO execution score (оперативно превъзходство спрямо потенциала на site-овете)
• Price — ad-hoc тарифа на kWh (за оператори, които публикуват цени)

Всеки режим на сортиране пренарежда leaderboard-а така, че операторът с най-висок резултат по съответната метрика да е първи.

Превключвателят сменя целия benchmark между Fast Charging (DC мрежи: CCS, CHAdeMO, NACS) и Type 2 (AC destination charging). Двата сегмента имат напълно различна икономика, оператори и модели на използване, затова ги benchmark-ваме отделно.

Повечето потребители ще се фокусират върху FC, но изгледът за Type 2 е полезен, ако искаш да разбереш покритието на destination charging, особено на пазари, където AC все още доминира в публичната инфраструктура.

Кликни върху оператор в leaderboard-а (или бутона Deep Dive), за да отвориш подробни сравнителни графики:

• Sessions per Bay ranking — bar chart, който сравнява всички оператори по интензивност на използване
• Market Share + Fleet Availability — графика с две оси, която показва дела на всеки оператор от общия FC volume заедно с uptime-а му
• Volume Trend — месечни FC минути за избрания оператор във времето, със сезонността на показ
• kWh Pricing — как ad-hoc тарифата на оператора се сравнява със средната за страната и с конкурентите
• Growth Leaders — кои оператори добавят най-много bay-ове, с trailing 3-месечни и 12-месечни нетни добавяния

Посочи която и да е точка на картата и Pulse ще ти каже какво търсене на бързо зареждане би имала. Не неясно “добро” или “лошо” — а реално число: прогнозни минути зареждане на място дневно, разбити по месеци и обяснени до отделните входни характеристики, довели до резултата.

Моделът работи в три етапа, които се умножават, плюс две корекции за вече съществуващи станции.

Етап 1 — Базово търсене

Базовото търсене е таблица: за всеки обучен пазар и всеки календарен месец тя съдържа потреблението на типичната станция — медианната обучаваща станция за съответния пазар — в минути зареждане на място дневно. То се оценява в рамките на станциите, така че отварянето и затварянето на станции през годината не може да го изкриви; значение имат само реалните промени в използването на едни и същи станции. Две неща се четат директно от таблицата:

• Ниво на пазара — културата на шофиране, гъстотата на магистралите и навиците за зареждане структурно се различават между държавите. За година типичната норвежка станция прави около 108 минути на място дневно, типичната германска — 95, шведската — 67, а словашката — 37. Таблицата отразява тези разлики като измерени данни, не като допускания.
• Сезон — бързото зареждане на нашите пазари има два годишни пика, не един: зимен пик, когато студът намалява пробега, и летен пик, когато хората пътуват за почивка. За Норвегия таблицата варира от около 134 минути на място дневно през януари до около 96 през май, отново до около 130 през юли и надолу през есента.

За месеците извън наблюдаваната таблица (всеки прогнозен месец) пазарът запазва собственото си ниво и календарен профил. Пазарите, за които все още нямаме достатъчно чисти наблюдения, получават обединеното ниво и профил на обучените пазари, а всяка прогноза за тях е маркирана като некалибрирана. По-добре да ти кажем това, отколкото да се преструваме, че Нидерландия е Дания.

Обучените пазари в момента са Норвегия, Швеция, Дания, Финландия, Германия, Франция, Швейцария и Словакия. “Чисто” е правило, не субективна преценка: станция-месец влиза в обучението само ако сме наблюдавали станцията поне 90% от този месец и поне половината ѝ места са отчитали данни. Частично наблюдаваните месеци преди се отчитаха като слабо използване и тихомълком дърпаха модела надолу. Станции, които са замлъкнали или са спрели да отчитат данни, също се изключват от обучението — моделът описва работеща станция.

Базовото търсене отговаря на въпроса: как изглежда “нормалното” в тази държава, през този месец? Резултатът обикновено е между 35 и 145 минути на място дневно според пазара и сезона.

Етап 2 — Оценка на локацията

Базовото търсене ти казва нещо за пазара. Оценката на локацията ти казва нещо за тази конкретна точка. Това е модел за машинно обучение (градиентно буустнати дървета), който оценява 61 характеристики в пет групи:

• Трафик — комбинирана оценка за трафика, извлечена от държавни данни за AADT (средногодишен дневен трафик), претеглена според близостта и типа път, плюс процент магистрален трафик и максимален AADT на път.
• Конкуренция — съществуващи DC места за бързо зареждане в радиус от 5 km, 10 km и 25 km и разстояние до най-близкия конкурент. Повече конкуренция означава, че всяка станция улавя по-малък дял от преминаващото търсене.
• Обекти на интерес — бензиностанции, заведения за хранене, паркинги и други удобства в радиус от 1 km и 5 km, включително търговски центрове, брандове за бързо хранене, вериги магазини и гъстота на търговията: индикатори за поток от хора и време на престой.
• Обект — какво има в рамките на 150 метра от местата: супермаркет, мол, ресторант за бързо хранене, хотел, бензиностанция, голям търговски обект, зона за почивка; марки, открити в името на станцията и имената на съседните обекти; дали работи 24 часа, има платено паркиране, навес или места за камиони (MCS). Това е разликата между “близо до търговска улица” и “на паркинга на супермаркета”.
• Станцията и нейните съседи — броят бързи места и максималната мощност на зарядното, както и реалното представяне на най-близките станции, които наблюдаваме: използването на десетте най-близки обучаващи станции, претеглено по разстояние, и средната стойност в радиус от 10 и 30 km. Реалните съседни станции са най-силният единичен сигнал в модела.

В текущия модел най-силните сигнали по ред са: използването на най-близките наблюдавани станции, максималната мощност на зарядното, разстоянието до най-близкото заведение за хранене, заведенията за хранене в радиус от 1 km, използването на съседните станции в радиус от 30 km и оценката за трафика.

Моделът е обучен с 97,366 чисти станция-месеца наблюдавана употреба на зареждане от 21,322 активни станции в осемте обучени пазара, от август 2025 до август 2026 г. Той научава коя комбинация от характеристики прогнозира висока или ниска натовареност спрямо типичната станция на същия пазар — и после прилага това към всяка точка. Оценката е центрирана по пазари: медианната обучаваща станция във всяка държава получава 1.0, 2.0 означава двойно повече от типичната станция на този пазар, а 0.5 — наполовина. В този слой няма географски фактор; тествахме такъв и той не добави нищо освен шум.

Резултатът е едно число: оценката на локацията. Тя действа като множител на базовото търсене.

Етап 3 — Корекция за оператора

Оценката на локацията умишлено не зависи от оператора — тя измерва терена, не кой стои върху него. При прогноза за търсенето на конкретен проект влиза трети фактор: коефициентът на изпълнение на CPO, оценен за всеки оператор и държава от същите станция-месеци. Той коригира според това колко добре даден оператор превръща потенциала на локацията в реални сесии (виж “Какво е оценка за изпълнение на CPO?” по-долу). По подразбиране е 1.0, което означава изпълнение по планов сценарий.

Две корекции за съществуващи станции

Сезонност на обекта. В Норвегия и Дания, където имаме най-дългата чиста история, всеки обект получава и собствен сезонен профил, прогнозиран от същите характеристики: хотелски или туристически обект е с по-високо лятно натоварване, а обект за пътуващи до работа — с по-високо зимно. Ефектът е месечен множител, обикновено между 0.8 и 1.2, и 1.0 навсякъде другаде, докато тези пазари не натрупат пълна година чисти данни.

Собствената история на станцията. За станция, която сме наблюдавали, прогнозата комбинира модела с реалното ѝ представяне: колкото по-дълга е историята, толкова по-голяма тежест има. Backtest-ът, който виждаш на страницата на станцията, винаги е чистият модел, за да можеш да го оцениш; прогнозата е моделът, коригиран спрямо реалното представяне на станцията.

Веригата на умножението

Крайната оценка на търсенето е просто:

Пример: обект в Осло през януари 2027 г. с оценка на локацията 1.5, изпълнение по планов сценарий и неутрален сезонен профил:

Същата локация през май има базово търсене около 96, което дава 144 мин/място/ден — пролетното дъно. През юли ваканционният пик вдига базата отново до около 130, което дава 195. Старото допускане, че лятото просто е тих сезон, е именно това, което данните опровергаха.

Защо оценките се различават между пазарите

В повечето случаи не се различават и точно това е целта. Тъй като оценката е центрирана спрямо типичната станция на всеки пазар, медианата е близо до 1.0 на всеки обучен пазар, а средните 80% от станциите там са приблизително между 0.55 и 1.6. Разликата между пазарите е в базовото търсене, където може да бъде измерена: 1.5 в Норвегия и 1.5 в Германия и в двата случая означават “50% над типичната станция тук”, а германският обект има по-малко минути само защото типичната германска станция има по-малко.

Сред приблизително 119,000-те станции за бързо зареждане, които оценяваме на 37 пазара, медианата на обучените пазари е малко под 1.0 (0.87–0.99), защото оценяваната популация включва много станции, които все още не можем да наблюдаваме, и те средно получават по-ниски оценки от наблюдаваните, спрямо които е центрирана скалата. На пазари, върху които моделът не е обучаван, няма местна типична станция, спрямо която да се центрира, затова оценката се измерва спрямо типичната станция на обучените пазари. Там тя не е центрирана спрямо местния пазар: медианата е около 1.4 в Италия и около 0.4 в Австралия.

Обяснимост

Всяка оценка идва с пълна разбивка SHAP (SHapley Additive exPlanations), която показва точно кои характеристики са повишили или понижили оценката и с колко. Можеш да видиш, че конкретна локация получава висока оценка защото най-близките наблюдавани станции са натоварени и има супермаркет в рамките на 150 метра — не само че оценката е висока. Това има значение, когато вземаш инвестиционни решения: искаш да знаеш защо, не само какво.

Всяка част от системата има собствен подробен анализ: моделът на търсенето, оценката на локацията и оценката за изпълнение на CPO.

Оценката на локацията е мултипликатор на търсенето, центриран спрямо пазара. Оценка 1.0 означава типичната станция за този пазар — медианата на станциите, които наблюдаваме там. Оценка 2.0 означава двойно търсене спрямо типичната станция; 0.5 означава наполовина. Скалата е непрекъсната и няма твърда горна граница.

Оценката умишлено е сравнима в рамките на един пазар, а не между пазари. 1.5 в Норвегия и 1.5 в Германия и в двата случая означават “50% над типичната станция тук”. Стойността на типичната станция в минути се различава между държавите и тази разлика е отразена в базата за търсенето, където може да бъде измерена (около 108 минути на точка за зареждане на ден за година за типичната норвежка станция, 95 за германската, 67 за шведската), а не е скрита в оценката.

Бележка за разликите между пазарите. Тъй като оценката е центрирана за всеки пазар, медианите са близо до 1.0 във всеки пазар, върху който моделът е обучен (0.87–0.99 за всички оценени станции там, малко под 1.0, защото станциите, които все още не можем да наблюдаваме, получават средно по-ниски оценки от наблюдаваните, около които е центрирана скалата). Медианната норвежка станция не е “по-лоша” от германската или френската; типичното търсене за всеки пазар е отделна, измерена стойност в базата за търсенето, а точно това ти трябва при изграждане на финансов модел. На пазари, за които моделът не е обучен, няма локална типична станция, спрямо която да се центрира, затова оценката се измерва спрямо типичната станция на обучените пазари. Там тя не е центрирана спрямо местния пазар: медианата е около 1.4 в Италия и около 0.4 в Австралия.

Колоната с персентилите по-горе е измерена за приблизително 119 000 станции за бързо зареждане, които оценяваме на 37 пазара, и се преизмерва след всяко повторно обучение. Границите на диапазоните бяха преработени за v12 на 28 септември 2026 г. Използвай ги като ориентир, но помни: на пазарите, върху които моделът е обучен, оценката е сигнал за търсене спрямо местния пазар, а не класация на държави.

За по-задълбочен поглед върху това как се изгражда оценката на локацията и защо предсказва успеха на CPO, прочети Оценка на локацията: числото, което предсказва успеха на CPO.

Моделът използва широк набор от публично достъпни данни. Няма proprietary datasets, няма купени data feed-ове — всичко идва от държавни регистри, публични API и open data портали. Основните категории входни данни включват:

• Realtime charging data — милиони status събития на ден от национални точки за достъп и операторски feed-ове, които ни показват точно кога и къде се случват charging сесиите
• Обеми на пътния трафик — annual average daily traffic данни от държавни транспортни агенции в няколко държави
• Време и климат — исторически данни за температура и валежи, защото студеното време променя EV charging моделите повече, отколкото повечето хора предполагат
• Нива на EV adoption — пазарен дял на battery-electric vehicles по държава, проследяващ как се променя съставът на автопарка във времето
• Точки на интерес — близки удобства, бензиностанции, паркинги, retail POI (молове, fast food вериги, верижни магазини) и друга релевантна инфраструктура от отворени картографски бази данни
• Съществуваща зарядна инфраструктура — конкурентната среда на fast charger-ите, които вече са в района

Всички входни данни са отворени, публично достъпни и законно придобити. Не scrape-ваме, не купуваме тайни datasets и не разчитаме на данните на един-единствен доставчик.

Всеки може да свали списък с локации на зарядни станции. Трудната част е да имаш месеци — а с времето и години — непрекъснато, секунда по секунда наблюдение на това какво реално се случва на тези станции.

Ние записваме realtime charging събития непрекъснато отдавна — всяко начало на сесия, всяка промяна в статуса, всеки час на бездействие. Това е времеви ред, който не може да бъде възстановен ретроактивно. Не можеш да се върнеш назад и да наблюдаваш какво е станало на една станция миналия януари, ако тогава не си слушал.

Тази историческа дълбочина е разликата между модел, който казва "това изглежда като добра локация", и модел, който казва "ето колко енергия вероятно би доставяла станция на това място през февруари спрямо август, и ето confidence interval-а". Колкото по-дълго събираме, толкова по-добър става. Няма преки пътища.

Мисли за зарядната локация като за два бизнеса, подредени един върху друг. Има актив — физическото място с трафика, видимостта и зоната на привличане. Има и търговска операция — брандът, ценообразуването, времето на работа, клиентското изживяване и всичко останало, което операторът носи със себе си. Измерваме ги поотделно, съвсем умишлено.

Оценката на локацията е бенчмарк за актива. Тя измерва присъщата стойност на даден обект единствено според местоположението му: трафик, удобства наблизо, конкурентна плътност, навлизане на EV в района. Самоличността на оператора умишлено е изключена. Отличният имот получава висока оценка независимо кой го управлява днес.

Оценката за изпълнение на CPO е бенчмарк за търговската операция. Тя измерва колко добре се представя операторът спрямо това, което неговите локации би трябвало да постигат. Вземаме прогнозите на модела за всяка станция в мрежата на оператора, сравняваме ги с реалното представяне и разликата казва нещо съществено. Оператор, който постоянно надминава оценките на локациите си — с по-добро време на работа, повече сесии и по-висока използваемост — има силен бранд, умно ценообразуване или добро клиентско изживяване. При оператор с по-слабо представяне е обратното.

Това разделение е съществено. Ако смесим качеството на оператора в оценката на локацията, премиум обект на магистрала, управляван от слаб оператор, ще изглежда посредствен, а локация на странична улица, управлявана от Tesla, ще изглежда блестяща. Нито едното не помага при избора на локация. Искаш да знаеш каква е стойността на терена независимо кой стои зад него — и отделно дали операторът извлича тази стойност или я оставя на масата.

От v9 насам оценката на локацията и оценката за изпълнение на CPO се изчисляват съвместно чрез цикъл на expectation-maximisation. Моделът повтаря следното: прогнозира качеството на локацията, изчислява остатъците за оператора, актуализира факторите за CPO, обучава отново модела за локацията с актуализираните фактори и повтаря до сближаване. Това премахва кръговата зависимост от предишните версии, при която силата на бранда на оператора можеше да се прехвърли в оценките на локациите му и обратно. Резултатът е по-чисто разделение: обектът на магистрала наистина получава по-висока оценка заради магистралата, а не защото там се намира Ionity.

Оценяваме всеки оператор веднъж месечно. Числото, което виждаш навсякъде — в бенчмарка за CPO, страниците за държави, ChargiPedia, прогнозите за станции и готовите настройки за бизнес казуси — е средната стойност от последните три оценени месеца за съответната държава, така че един необичаен месец да не го изкриви.

Повече за начина, по който измерваме представянето на операторите, в Оценка за изпълнение: числото, което показва кои CPO наистина постигат резултати.

Продукционният модел е v12, обучен на 28 септември 2026 г. върху 97,366 чисти станция-месеца в 21,322 активни станции на осем пазара (Норвегия, Швеция, Дания, Финландия, Германия, Франция, Швейцария и Словакия), обхващащи периода август 2025 – август 2026. Германия, Франция, Швейцария и Словакия допринасят от април 2026 г., когато данните им в реално време станаха достъпни.

Какво означава R² тук. Целта е натовареността на една станция за един месец. Това е индивидуална, крос-секционна величина: две станции с идентична среда редовно се различават двойно заради цени, uptime, затруднения в приложението, обозначения и чист късмет — нищо от това не се вижда в отворените пространствени данни. При такива цели честното R² извън извадката от 0.2–0.5 е нормалният диапазон, а число близо до 0.7 е предупредителен знак за запаметяване, не за умение. Същото важи за индивидуалните доходи или потреблението на енергия по домакинства: агрегирай по регион или месец и съответствието се качва до 0.8; разбий до отделната единица и не става така.

Три числа, три въпроса.

• База на търсенето (държава × месец). Колко добре моделът проследява нивото и сезонността на бързото зареждане на даден пазар. v12 извлича и двете от таблица, оценена в рамките на станциите, така че за наблюдаваните месеци възпроизвежда типичната станция на всеки пазар по конструкция; календарният профил, който използва за прогнозните месеци, възпроизвежда наблюдаваните месеци с отклонение около 1%.
• Слой на локацията — R² върху задържана извадка 0.45 (логаритмична скала, върху активни станции, на които моделът никога не е бил обучаван, средно за три случайни разделяния). Каква част от разликите между станциите в рамките на един пазар обясняват 61-те характеристики. По пазари: Дания 0.52, Норвегия 0.51, Финландия 0.50, Швеция 0.48, Франция 0.44, Германия 0.39, Швейцария 0.37, Словакия 0.20 (135 станции). Ранговата корелация между прогнозното и реалното използване на станциите е 0.67. Това е трудният въпрос на индивидуално ниво и слоят се оценява само върху станции, които не е виждал.
• Калибрация — медиана реално/модел 0.98–1.00 на всеки пазар, измерена за всеки чист месец на всяка активна станция с данни в реално време чрез същия кодов път, който оценява продукта. Нивото е без отклонение и на осемте пазара, а по месеци остава в рамките на ±8% от 1.0 през годината.

Какво означават числата за прогнозата. За работеща станция типичната прогноза попада около реалното ѝ представяне. Половината от всички станция-месеци са между около 0.65× и 1.4× от реалната стойност; по пазари между 54% (Швейцария, Швеция) и 69% (Дания) от станциите са в рамките на коефициент 1.5 спрямо модела за цялата си история, а 2.5–7% от станциите постигат над двойно повече от прогнозата на модела. Това са числата, които трябва да влязат във финансовия модел: нивото е без отклонение, а за две трети от обектите прогнозата попада в рамките на приблизително ±40%.

Две честни уговорки. Станция, която е замлъкнала, или такава в първите си месеци, работи значително под модела — моделът описва работеща станция, а продуктът коригира прогнозата за съществуващи станции с тяхната собствена история. И все още няма компонент за растеж: прогнозен месец е същият месец от миналата година при днешния парк. На пазари, където бързото зареждане все още расте с 15–20% годишно (Финландия, Швеция), това е консервативен минимум; компонент за растежа на парка е следващото планирано допълнение.

Защо предишните версии изглеждаха по-добре. v2–v10 посочваха само съответствието в обучаващата извадка и при 0.72–0.74 това ги ласкаеше: дърветата на v10 бяха запаметили нейните 3,911 обучаващи станции, а при повторно измерване върху задържани станции обясняваха 0.22 от вариацията на цялата верига. v11 поправи данните (само чисти месеци), но позволи на дърветата и константите по пазари да компресират реалните разлики между пазарите, подценявайки Северните страни с около половината; беше оттеглен след два дни. v12 запазва дисциплината в данните и поправя структурата: пазарното ниво се извлича от таблица, вместо да се обучава, а оценката на локацията се измерва в рамките на всеки пазар върху станции, които действително работят. Честно число извън извадката, само от отворени данни, е полезният сигнал; по-добре изглеждащо число в обучаващата извадка не е.

Пускаме актуализации на модела редовно. Всяка версия разширява обучаващите данни, усъвършенства архитектурата или включва нови източници на данни. Ето пълната история:

v12 е текущият продукционен модел (28 септември 2026 г.). Колоната R² не е една и съща мярка: v2–v10 посочват съответствието в обучаващата извадка (дърветата на v10 запаметяваха станции — 0.73 в обучаващата извадка срещу 0.22 върху задържани станции); v11 и v12 посочват съответствия върху станции, които моделът никога не е виждал — виж “Колко е точен?”. v11 беше оттеглен след два дни: неговите регуляризирани дървета и обучени константи по пазари компресираха разликите между пазарите. v12 запазва дисциплината на v11 за данните (само напълно наблюдавани станция-месеци, само пазари, които действително наблюдаваме) и поправя структурата: пазарното ниво се извлича от таблица, вместо да се обучава, а оценката на локацията се измерва в рамките на всеки пазар.

v3 и v4 бяха вътрешни експерименти — никога не са пускани в продукция, но уроците от тях (сигналът за конкуренцията има значение, комбинирането по увереност е критично) директно оформиха v5 и v6. v7 беше пропусната при вътрешно преномериране.

Преобучаваме модела, когато има реална причина: интегриран е нов източник на данни, наличен е значителен нов пакет от месеци за обучение или сме валидирали архитектурно подобрение. На практика това беше приблизително на всеки 2–4 седмици от старта насам.

Всяка нова версия се валидира спрямо предишната, преди да влезе в продукция. Държим предишните модели в готовност за моментален rollback, ако нещо изглежда съмнително. Не пускаме модел без тест срещу реални данни за представянето на станции.

Повече данни, повече държави, повече време. Моделът става по-добър всеки месец, защото базовият time series расте. Една година непрекъснато наблюдение струва повече от всеки хитър алгоритъм, а ние изграждаме този часовник всеки ден.

По roadmap-а: включване на tariff и pricing данни (вече следим цени на kWh в няколко пазара), близост до капацитет на мрежата и разширяване на обучаващия набор, когато realtime данни започнат да идват от нови държави. Архитектурата е проектирана така, че добавянето на данни от нова държава да подобрява прогнозите навсякъде — не само в тази държава.

FC Market Outlook прогнозира как ще се развива fast-charging инфраструктурата във всяка държава през следващите 8 години. За разлика от обикновеното екстраполиране на трендове, той е изграден върху модел на икономическо равновесие, който задава въпроса: колко fast-charging bays може пазарът да поддържа рентабилно, предвид броя BEV на пътя?

Основната идея е, че дългосрочният темп на изграждане на FC се сближава към съотношение BEV на FC bay, при което charge point operators (CPO) могат да постигат здравословна възвръщаемост на инвестицията. В краткосрочен план динамиката на land-grab означава, че много CPO строят преди търсенето — приемат загуби, за да си осигурят локации и пазарен дял. Но с времето икономиката надделява.

Моделът дава три сценария за всяка държава: base case, optimistic case (агресивно изграждане, по-бавно търсене) и pessimistic case (предпазливо изграждане, по-силно търсене). Всеки от тях дава годишни прогнози за FC bays, размер на BEV парка, utilization и подразбиращото се съотношение BEV-per-bay.

Равновесието е броят FC bays, при който инвестицията в един типичен bay носи приемлива възвръщаемост. Моделираме един FC bay като discounted cash flow задача:

От тези входни данни анюитетният фактор на настоящата стойност при 11% за 10 години е 5.89. Това означава, че всеки bay трябва да генерира:

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year паричен поток.

При 60% оперативен марж това изисква:

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year приходи.

Приходите се движат от един ключов показател: доставени kWh на bay на ден. При дадената FC цена на kWh в съответната държава (без ДДС), необходимият дневен throughput е:

required kWh/bay/day = €14,150 ÷ (price per kWh × 365)

За Норвегия при €0.51/kWh (националната медиана) това са 76.0 kWh/bay/day. Това е икономическата котва — throughput-ът, при който един bay излиза на нула на база IRR. Равновесният брой bays за която и да е година е просто: общото национално FC търсене в kWh, разделено на това число.

И четирите параметъра в таблицата по-горе са напълно настройваеми. Ако смяташ, че CAPEX върви към €40,000 с поевтиняването на хардуера, или че 15% IRR отразява по-добре цената ти на капитала, премести плъзгача и цялата прогноза се преизчислява моментално. Виж „Мога ли да персонализирам параметрите на прогнозата?“ по-долу за пълния списък с настройваеми входни параметри.

Търсенето се изгражда от два компонента:

1. Прогнози за BEV парка — колко battery-electric vehicles има на пътя всяка година, на база национални данни за EV adoption с central/low/high сценарии
2. FC сесии на BEV годишно — колко често типичен BEV използва public fast-charging. За държави с realtime данни това се измерва директно от нашата база данни със charging събития. За държави без такива данни правим оценка чрез archetype модел, калибриран спрямо държави със сходни характеристики

Общо търсене в kWh = BEV парк × сесии на BEV × kWh на сесия. kWh на сесия е фиксирано на наблюдаваното ниво от базовата година (приблизително 43 kWh за 40-минутна сесия при средна доставяна мощност 65 kW през 2026 г.). Това е съзнателен избор: когато батерийната технология се подобрява и колите приемат по-висока мощност, общата енергия, от която шофьорът има нужда, не се променя — моделът на шофиране определя енергийното потребление, не скоростта на зареждане.

За Норвегия измерените данни показват 16 FC сесии на BEV годишно, всяка средно по 40 минути — което дава приблизително 555 kWh на BEV годишно, консумирани на public fast chargers.

Не приемаме, че предлагането скача мигновено до равновесие. Вместо това прогнозният брой FC bays се сближава към равновесието със скорост, определена от два параметъра:

• Скорост на сближаване (α) — делът от разликата между текущите bays и равновесните bays, който се затваря всяка година. В базовия сценарий α = 0.30 (30% от разликата годишно). Това отразява реалната инерция: разрешителни, присъединяване към мрежата, срокове за строителство и инвестиционни цикли забавят корекцията.
• Минимален праг на растеж — дори на пазари със свръхпредлагане внедряването на FC не спира. CPO с вече издадени разрешителни, осигурени мрежови връзки и бранд стратегии за изпълнение ще продължат да строят. Базовият сценарий използва годишен минимум от 2%.

Резултатът е крива на експоненциално изглаждане: ако пазарът е недоснабден (текущи bays < равновесни bays), темпът на изграждане се ускорява. Ако е свръхпредлаган, се забавя — но никога до нула, защото инерцията на land-grab и стратегическите съображения държат индустрията в движение.

И двата параметъра могат да се настройват. Ако смяташ, че регулаторният тласък след AFIR ще ускори сближаването, увеличи α. Ако очакваш капиталовите пазари да се затегнат и да забавят темпа на изграждане, намали прага на растеж. Прогнозата се обновява в реално време.

Средната реална FC charging мощност е ограничена от автомобила, не от зарядното — дори 350 kW charger пак подава толкова, колкото позволява battery management system на колата. Днешната средна стойност за целия парк е приблизително 65 kW. С навлизането на по-нови превозни средства с батерии, които приемат по-висока мощност, моделираме линейно покачване до 80 kW до 2030 и след това към 100 kW (с таван).

Критичното е, че това влияе на utilization (заети часове), но не и на приходите. Bay, който доставя 76 kWh при 65 kW, е зает 1.2 часа. Същите 76 kWh при 80 kW отнемат само 57 минути. CPO печели едни и същи пари и в двата случая — bay-ът просто се освобождава по-рано.

Това означава, че процентите utilization естествено ще спадат с времето, дори ако пазарът е в перфектно равновесие. Падащ utilization не е непременно сигнал за проблем — може просто да отразява по-бързи коли. Throughput-ът в kWh на bay е по-добрият икономически индикатор.

Сценариите са именувани от гледна точка на предлагането: "high build" означава по-агресивно изграждане на инфраструктура, което може да е добре за шофьорите, но свива маржовете на CPO. "Low build" означава по-стегната инфраструктура, което води до по-висок utilization и по-добра unit economics за съществуващите CPO.

Валидираме икономическата котва спрямо собствените ни realtime данни. За Норвегия моделът прогнозира, че един bay има нужда от приблизително 76 kWh/day (1.2 часа заетост при 65 kW), за да излезе на нула при 11% IRR. Реалните ни данни от ~12,500 RT-monitored FC bays показват претеглена годишна средна стойност от 91 kWh/bay/day — около 120% от breakeven прага.

Сезонността е драматична: януари достига 138 kWh/day (студено време, по-дълги пътувания), докато април пада до 54 kWh/day — разлика от 2.6×. През зимните месеци breakeven се минава лесно; през летните — не. Това означава, че норвежки FC bay е печеливш на годишна база само ако е достатъчно голям, за да натрупа зимен излишък срещу летния недостиг.

Националната средна стойност, която е с 20% над breakeven, може да изглежда здравословна, но разпределението има значение: станции по натоварени коридори могат да доставят 200+ kWh/day, докато bays в селски райони остават доста под прага от 76 kWh. Моделът на равновесие прогнозира, че тази разлика ще се затваря с времето, когато ръстът на BEV парка носи повече сесии на bay.

Моделът е умишлено прост и това е предимство. Но има няколко ограничения, които си струва да се разбират:

• FC ценообразуването е статично — използваме текущите тарифи на kWh и не моделираме бъдещи промени в цените. На практика цените може да се свият при по-силна конкуренция или да се повишат, ако енергийните разходи нараснат.
• Еднаква икономика — моделът използва едно допускане за CAPEX/марж/IRR на bay. Реалните различия са огромни: локация на магистрала струва повече, но и печели повече; селска локация струва по-малко, но има по-слаб трафик. Равновесието представлява национална средна стойност.
• Без моделиране на политики — субсидии, изисквания по AFIR и регулация на мрежовите тарифи влияят върху темпа на FC deployment. Те са отразени косвено чрез историческите темпове на изграждане, но не са моделирани изрично напред.
• kWh на сесия е фиксирано — приемаме постоянни kWh на BEV годишно при public FC. Ако поведението се промени (например home charging стане по-често или се променят моделите на пътуване), търсенето на BEV може да се промени.
• Само на ниво държава — моделът прогнозира национални общи стойности. В рамките на една държава utilization варира силно: магистрален възел в Sørlandet и зарядно в центъра на Tromsø живеят в различни икономически реалности.

Да. Всяко допускане в модела е достъпно като параметър, който можеш да настройваш. Ако не си съгласен с нашите стойности по подразбиране, промени ги — прогнозата се преизчислява веднага, така че да отразява твоя пазарен поглед, не нашия.

Параметрите, които можеш да настройваш, включват:

• CAPEX на зарядно място — увеличи го, ако моделираш премиум обекти по магистрали с по-високи разходи за мрежово присъединяване, намали го, ако очакваш цените на хардуера да паднат
• Оперативен марж — настрой го според твоята структура на разходите: снабдяване с енергия, условия по наем на локацията, договори за поддръжка
• Целеви IRR — задай hurdle rate, който отговаря на твоята цена на капитала или прага на инвестиционния комитет
• Инвестиционен хоризонт — по-кратък за по-консервативен underwriting, по-дълъг, ако планираш да оперираш през пълен технологичен цикъл
• Скорост на конвергенция (α) — колко бързо според теб пазарът ще затвори разликата между текущото предлагане и икономическото равновесие
• Минимален праг на растеж — темпът на изграждане, който очакваш дори при свръхпредлагане на пазара
• Множител за ръста на BEV — увеличи или намали прогнозата за навлизане на EV според собствената си перспектива за търсенето

Това е важно, защото прогнозата се подава директно към модула Projects. Когато планираш нов charging site, финансовият модел — NPV, IRR, период на изплащане — използва FC Market Outlook, за да прогнозира бъдещото търсене на тази локация. Ако си настроил параметрите на outlook-а според инвестиционната си теза, тези персонализирани прогнози автоматично се пренасят в business case-а на всеки обект.

С други думи: ако смяташ, че пазарът ще е по-напрегнат, отколкото показва нашият base case, увеличи множителя за ръста на BEV и намали скоростта на конвергенция. Така финансовите показатели на проекта ти ще отразяват по-висока използваемост и по-бърза възвръщаемост — в съответствие с твоята теза, не с нашите стойности по подразбиране.

ChargiPedia е нашата енциклопедия за индустрията. Това е структурирана база данни с търсене за всяка компания, продукт, превозно средство, сделка, регулация и ключова фигура в EV charging сектора. Мисли за нея като за Wikipedia на EV charging, само че данните тук наистина са актуални.

Достъпът е безплатен за всички — не ти трябва акаунт.

CPO директорията включва всеки charge point operator, който следим. Всяка карта показва името на оператора, логото, държавата и размера на мрежата. Търси и филтрирай, за да намериш конкретни оператори, или разглеждай по държава и мащаб.

Кликни върху който и да е оператор, за да отвориш пълния му профил. Един CPO профил включва:

• Размер на мрежата — станции, bays и дял на DC във всички държави, в които оперира
• Използван хардуер — кои модели зарядни са внедрени, с данни за install base
• CPMS платформа — кой charging point management software използват
• Ключови хора — ръководители и техните роли, свързани с People директорията
• Темп на изграждане — времева графика, показваща колко бързо расте мрежата
• Execution scores — колко добре се представя операторът спрямо качеството на портфолиото си от локации
• Ценообразуване — ad-hoc тарифи на kWh, където има налични данни
• Борсова графика — за публично търгувани оператори, история на цената на акциите
• Инфраструктура по държава — разбивка на мрежата по всички пазари, на които оперира

eMSP (eMobility Service Providers) са компании, които дават на EV шофьорите достъп до charging мрежи — обикновено чрез app, RFID карта или roaming споразумение. Те не притежават зарядните; осигуряват слоя за плащане и достъп.

Директорията показва eMSP с име, държава и кратко описание. Много компании работят едновременно като CPO и eMSP, а тези връзки се виждат в профилите им.

Директорията за Hardware OEM каталогизира производителите на EV charging оборудване — от DC fast chargers до AC wallbox устройства. Всеки профил на производител показва продуктовата линия, държавата и описание на пазарната му позиция.

Влез в отделните модели зарядни, за да видиш подробни спецификации: номинална мощност, типове конектори, размери, тегло, архитектура (split/integrated), IP рейтинг и работен температурен диапазон. Всяка страница на модел показва и неговия install base — кои CPO са го внедрили и къде — така виждаш реалното пазарно внедряване, а не само обещанията от datasheet-а.

CPMS означава Charge Point Management System — софтуерната платформа, която CPO използват, за да управляват, наблюдават и монетизират charging инфраструктурата си. Мисли за нея като за операционната система на charging мрежата: тя управлява OCPP комуникацията, сесиите, billing-а и обикновено app-а за шофьори.

Директорията включва платформи като has.to.be (сега be.ENERGISED), Driivz, Current, Ampeco, GreenFlux и десетки други. Всеки профил показва кои CPO използват платформата, за да можеш да разбереш пазарния дял и връзките в екосистемата.

Директорията за услуги включва компании, които предоставят инсталация, поддръжка, консултиране и други услуги за EV charging индустрията. Категориите включват електроизпълнители, turnkey инсталатори, инженерни консултанти и специализирани доставчици на EV charging услуги.

People директорията следи ключови хора в EV charging индустрията — ръководители, основатели и други значими фигури. Всеки профил показва текущата им роля, компания и кариерна хронология, която показва как са се движили в индустрията. Полезно е, ако искаш да разбереш кой какво управлява и накъде се движи талантът в сектора.

Секцията за EV модели каталогизира електрически превозни средства с капацитет на батерията, максимална скорост на зареждане (AC и DC), пробег, типове конектори и архитектура (400V/800V). Полезно е, ако искаш да разбереш кои превозни средства могат да използват кои зарядни и колко бързо зареждат — важен контекст при проектиране на charging станции и избор на оборудване.

База данни с индустриални транзакции: придобивания, рундове за финансиране, IPO, joint venture сделки и промени в собствеността. Всеки запис включва участващите страни, стойността на сделката (когато е публична), датата и обобщение какво се е случило.

Секцията включва и графики за активността, които показват обем и стойност на сделките във времето, с филтри по тип транзакция, държава и компания. Полезно е за проследяване на консолидацията и капиталовите потоци в индустрията.

Регулации по държави, EU директиви (AFIR, RED), национални програми за стимули и стандарти, които оформят разгръщането на EV charging. Всеки запис обяснява какво изисква регулацията, кого засяга и кога влиза в сила.

Директорията Energy проследява енергийни компании, навлезли в EV charging — utilities, oil majors, разработчици на възобновяема енергия и grid operators. Много от най-големите CPOs са дъщерни дружества или подразделения на енергийни компании и тази директория ти помага да разбереш тези връзки.

Да. Кликни бутона Suggest New Entry на началната страница на ChargiPedia или използвай бутоните за редакция в отделните профили, за да предложиш промени. Подадените предложения влизат в опашка за преглед и се проверяват преди публикуване. Приветстваме корекции, обновления и нови записи — колкото повече хора допринасят, толкова по-пълна става базата данни.

Подбран, searchable поток от новини за EV charging индустрията от източници по целия свят. Статиите се тагват с AI по тема (policy, CPO expansion, hardware, finance, consumer pricing и т.н.), държава и споменати компании. Архивът расте всеки ден.

Използвай лентата за търсене, за да намериш конкретни теми, падащото меню за сортиране, за да подредиш по дата или релевантност, и бутона Филтри, за да стесниш по тема, държава, източник или компания.

Сутрешният ти брифинг, по твоя начин. Бюлетинът доставя подбрана EV charging информация директно в пощата ти, преведена на предпочитания от теб език и изпратена по графика, който избереш.

Започни с готов шаблон — Nordic Intelligence, DACH Briefing, European Overview, Benelux & France, CPO Competitive Intelligence, Policy & Regulatory Watch и още — или си сглоби изцяло персонализиран бюлетин, като избереш теми, държави и компании.

Задай честота на изпращане (ежедневно или седмично), предпочитан език и часа, в който искаш да го получаваш. Бюлетинът се генерира автоматично от нашия новинарски архив с AI summarisation.

Дълги анализи и opinion материали за EV charging пазара — икономика, консолидация, рентабилност и какво следва. Писани от нашия екип и подкрепени с данни от платформата.

Това не са пренаписани прессъобщения. Това е оригинален анализ с ясна гледна точка. Мисли за него като за first-party research, което казва нещо, а не content marketing, което не казва нищо. Безплатно за четене, без нужда от акаунт.

Твоят команден център за всички проекти за зарядна инфраструктура. Таблото показва KPI карти (общ брой проекти, локации, оценени локации, прогнозен CAPEX), филтруем списък с проекти и бутони за бързи действия.

Кликни върху Нов проект, за да създадеш проект, или върху Планирай локации, за да отидеш директно на картата за планиране. Можеш да търсиш и филтрираш проектите по фаза (планиране, одобрение, изпълнение, активен).

Всеки проект преминава през четири фази:

1. Планиране — Оцени потенциалните обекти на картата за планиране и добави най-добрите към проекта. За всяка локация премини през стъпките: прегледай оценката, проектира обекта, изготви спецификацията на материалите (BOM) и изчисли бизнес обосновката (CAPEX, приходи, NPV, IRR, срок на изплащане). Когато и трите са готови, маркирай локацията като планирана.
2. Одобрение — След като всяка локация е планирана, изпрати проекта за одобрение. Планът се заключва, докато одобряващият го преглежда, след което или преминава към изпълнение, или се връща за корекции.
3. Изпълнение — Управлявай задачите, събирай оферти от изпълнители, следи бюджета спрямо BOM и проследявай доставките до строителството.
4. Активен — Всяка локация е въведена в експлоатация. Генерирай отчет за завършване с обобщение на проекта.

В рамките на проекта всяка локация има собствен статус: планиране → планирана → одобрена → активна. Лентата със стъпки в горната част на локацията показва кои стъпки от планирането са завършени.

Картата за планиране е мястото, където оценяваш потенциални charging локации. Тя наслагва два ключови набора от данни:

• Плътност на FC станции (синя heatmap) — показва къде са концентрирани съществуващите fast-charge станции, за да откриваш пропуски в покритието
• AADT трафик (оцветени пътни сегменти) — показва средногодишния дневен трафик от държавни преброявания, което подсказва потенциала за търсене

Използвай лентата за AI търсене, за да намираш конкретни локации по естествен начин — напиши нещо като "Burger King near Bergen" и системата ще намери съвпадащи локации и ще ги оцени за charging потенциал.

Можеш и просто да кликнеш навсякъде по картата, за да оцениш тази локация. Всяка оценена локация получава композитен резултат на база трафик, близост до съществуващи станции, nearby amenities и други фактори.

Оценените локации се появяват в списък в левия панел. Използвай batch операции, за да избереш няколко локации и да ги добавиш към проект с един клик.

Страницата с детайли за проекта е мястото, където управляваш конкретен проект. Тя включва:

• Карта на проекта — всички локации в проекта, нанесени на карта и оцветени по статус
• Карти на локации — всяка локация показва име, адрес, резултат, текущ статус и ключови метрики. Кликни върху която и да е карта, за да влезеш в детайла на тази локация
• Напредък по фазите — визуален индикатор, който показва общата фаза на проекта и колко локации има във всеки статус
• KPI на проекта — агрегирани метрики: общ брой локации, среден резултат, прогнозен CAPEX, очаквани годишни приходи
• Настройки — конфигурация на ниво проект (име, описание, достъп на екипа, финансови стойности по подразбиране)

Всеки проект има вградена email система. Изпращай и получавай имейли директно в контекста на проекта — кореспонденцията със собственици на терени, изпълнители, комунални дружества или членове на екипа остава закачена към проекта, вместо да е разпиляна из лични пощи.

Функциите включват прикачени файлове, тагване на локации (свързване на имейл с конкретна локация в проекта) и редактор за подпис. Цялата проектна поща е видима за членовете на екипа с достъп до проекта.

Табът с резултата е аналитичното ядро на всяка локация. Той показва:

• Скала на резултата — Pulse location score като визуален индикатор, с ясна оценка (от Слаб до Отличен)
• SHAP разбивка — waterfall графика, която показва точно кои features бутат резултата нагоре или надолу и с колко. Това е слоят за explainability — виждаш защо една локация получава този резултат
• Анализ на трафика — nearby road AADT стойности, типове пътища и композитен трафик резултат
• Анализ на конкуренцията — съществуващи DC fast chargers в радиус 5, 10 и 25 km, с имена на оператори и брой bays
• POI анализ — nearby points of interest: бензиностанции, храна, retail, паркинг в радиус 1 и 5 km
• Прогноза за търсене — месечни прогнози за kWh/bay/day от Pulse модела, отчитащи сезонност и ръст на EV adoption

Site designer-ът е versioned canvas, в който планираш физическото разположение на charging станция. Поставяй зарядни от каталога с оборудване, определяй позициите на паркоместата и подреждай съпътстващата инфраструктура.

Дизайните са versioned — можеш да създаваш няколко итерации, да ги сравняваш и да промотираш предпочитаната версия. Дизайнът се подава към BOM и финансовия модел, така че промяна в layout-а автоматично обновява оценката на разходите.

BOM builder-ът ти позволява да специфицираш какво влиза в една локация. Добавяй артикули от два източника:

• Каталогът с оборудване на ChargiPedia — модели зарядни от реални hardware OEM-и, със спецификации, пазарни цени и конвертиране по FX курс. Избери модел, задай количество и цената се попълва автоматично
• Custom артикули — всичко, което не е в каталога: трансформатори, кабели, строителни работи, обозначения, такси за присъединяване към мрежата. Въведи описание, количество и единична цена

Прилагай BOM шаблони, за да конфигурираш бързо често срещани station setups (напр. "4-bay highway station" или "2-bay urban hub"). Шаблоните могат да се запазват и използват повторно в различни проекти.

Общата стойност на BOM влиза директно във финансовия модел като CAPEX. Следи procurement статуса за всеки артикул: поръчан, доставен, инсталиран.

Финансовият модел изчислява пълен investment case за всяка локация:

• CAPEX — идва директно от общата стойност на BOM, разбита по категории оборудване
• Прогнози за приходи — базирани на Pulse прогнозата за търсене за тази локация, умножена по твоите допускания за ценообразуване (цена на kWh, цена на енергията на kWh)
• NPV (Net Present Value) — дисконтиран паричен поток за инвестиционния хоризонт при избрания от теб дисконтов процент
• IRR (Internal Rate of Return) — процентът, при който NPV става нула
• Payback period — месеците до момента, в който натрупаният нетен паричен поток стане положителен

Моделът включва sensitivity analysis, който тества 5 параметъра в 3 сценария всеки (base, optimistic, pessimistic): обем на търсенето, ценообразуване, цена на енергията, CAPEX и оперативни разходи. Това ти дава диапазон от резултати, а не едноточкова оценка.

Графиките показват месечния cashflow (приходи минус разходи) и натрупаната възвръщаемост (текущ сбор на нетния cashflow спрямо първоначалната инвестиция) за целия прогнозен хоризонт.

Долната секция на всяка локация съхранява информация на ниво сделка:

• Условия за наем на локацията — срок на договора, размер на наема, клаузи за индексация и други договорни детайли
• Споделяне на приходи — ако собственикът на локацията взема процент от приходите от зареждане, конфигурираш го тук. То влиза автоматично във финансовия модел
• Коментари и бележки — нишкова дискусия, в която членовете на екипа могат да оставят бележки, актуализации и контекст за локацията. С времеви печат и автор

След като една локация бъде одобрена, тя влиза във фазата на изпълнение. Тук планът става реалност:

• Задачи — създавай и възлагай задачи (напр. "Подай заявление за присъединяване към мрежата", "Поръчай зарядни", "Насрочи строително-монтажните работи"). Следи напредъка чрез статуси и крайни срокове
• Оферти — събирай и сравнявай оферти от изпълнители. Прикачвай документи, отбелязвай условия и избирай печелившата оферта
• Проследяване на бюджета — сравнявай реалните разходи с оценката от BOM. Виж отклоненията и оставащия бюджет в реално време
• Снабдяване — следи поръчките на оборудване: какво е поръчано, доставено и инсталирано

Когато една локация влезе в експлоатация, системата генерира commissioning report, който обобщава целия път:

• Чеклист за завършване — всички задължителни елементи са проверени: оборудването е инсталирано, мрежата е свързана, софтуерът е конфигуриран, обозначенията са поставени
• Обобщение на разходите — финален CAPEX спрямо първоначалната BOM оценка, с анализ на отклоненията
• График — реални етапи спрямо планирани дати, показва къде са възникнали забавяния
• Одобрение — дигитално потвърждение, че локацията е готова за публична експлоатация

Докладът може да се експортира и споделя със заинтересовани страни, инвеститори или членове на борда.

Настройките на проекта имат четири таба:

Каталог с оборудване — Каталогът с оборудване на твоята организация, интегриран с хардуерната база данни на ChargiPedia. Добавяй модели зарядни от глобалния каталог или създавай custom артикули. Задавай договорените от теб цени (които може да се различават от пазарните), управлявай FX курсове и организирай оборудването по категории.

Финансови стойности по подразбиране — Задай стандартните финансови допускания, които се попълват във финансовия модел на всяка нова локация. Включва себестойност на продадените услуги (цена на енергията на kWh), допускания за приходи (цена на kWh, ramp на utilisation), други разходи (поддръжка, наем на локацията, застраховка, back-office) и дисконтов процент. Отделните локации могат да заменят тези стойности.

Изпълнители — Директория на изпълнителите, с които работи твоята организация. Категоризирай ги (електро, строителни, общи, специализирани), записвай данни за контакт и следи историята им по проекти. При събиране на оферти по време на изпълнение, изпълнителите от тази директория могат да се свързват директно.

Одобрения — Конфигурирай admin workflow-а за преходите между фазите на локацията. Определи кои роли в екипа могат да придвижват локация от един статус към следващия (напр. само администратори могат да одобрят преминаването от "costed" към "approved"). Това осигурява правилно управление при решения за разпределение на капитал.

Общностно пространство за дискусии за EV charging инфраструктура. Категориите включват:

• Обратна връзка — bug reports и заявки за нови функционалности за платформата
• Отворена дискусия — общ разговор за EV charging индустрията
• Changelog — platform updates и release notes от екипа на Chargalytics

Достъпът изисква активен абонамент. Можеш да създаваш теми, да отговаряш в дискусии и да качваш прикачени файлове.

Регистрацията е в 3 стъпки:

1. Данни за вход — Кликни върху Регистрация в горната навигация. Въведи име, имейл и парола.
2. Потвърждение на телефон — Въведи телефонния си номер. Ще ти изпратим SMS с код за потвърждение.
3. SMS код — Въведи 6-цифрения код от SMS-а, за да потвърдиш телефонния си номер. Акаунтът ти вече е създаден.

Акаунтът ти е създаден и 7-дневният ти безплатен пробен период започва веднага — пълен достъп, без нужна платежна карта.

Потвърждаваме телефонния ти номер, за да предотвратим злоупотреби и да гарантираме по един пробен период на човек. Иначе някой може да създава неограничен брой акаунти и да върти безплатни пробни периоди безкрай.

Телефонният ти номер се използва само за потвърждение на акаунта. Не го споделяме с трети страни и не го използваме за маркетинг. Един телефонен номер = един пробен период.

Да. Всеки нов акаунт започва с 7-дневен безплатен пробен период за цялата платформа — без нужна платежна карта. Получаваш всичко: картата на живо, анализите по държави, CPO benchmark, ChargiPedia и инструмента Projects.

Когато пробният период приключи, избери план, за да продължиш. Ако не направиш нищо, достъпът просто спира и никога няма да бъдеш таксуван.

За сигурност всеки вход изисква многофакторна автентикация по имейл. След като въведеш имейл и парола, изпращаме 6-цифрен код на имейл адреса ти. Въведи го на екрана за потвърждение в рамките на 10 минути. Ако кодът изтече, можеш да поискаш нов.

Отбележи Remember me, за да останеш вписан 30 дни на това устройство.

От профилната си страница можеш да обновиш показваното име, bio, LinkedIn URL и аватар. Можеш също да смениш имейла си (изисква текущата ти парола) и да смениш паролата си.

Дясната странична лента показва към коя организация принадлежиш и ти позволява да създадеш компания, ако още не си се присъединил към такава.

Създай организация, за да управляваш достъпа на екипа. Като owner или admin можеш да каниш членове по имейл, да задаваш роли (owner, admin, billing, member) и да управляваш разпределението на seat-ове. Фирмените абонаменти ти позволяват да споделяш достъп в екипа с таксуване на seat.

Избери план на страницата за абонамент. Има две нива: Analytics (€24.99/мес.) и Analytics + Projects (€99/мес.). Превключвай между месечно и годишно таксуване — с годишното спестяваш цената на един цял месец. Всички цени са без данък продажби / ДДС — приложимият данък се изчислява при плащане според държавата ти за фактуриране.

Таблото за плащания показва текущия ти абонаментен статус, детайлите по плана, следващата дата за таксуване и историята на плащанията. Всички плащания се обработват сигурно чрез Stripe. Можеш да управляваш метода си на плащане, да надграждаш или понижаваш плана си и да прилагаш промо кодове.

Секцията Препоръчай приятел ти позволява да споделиш личен реферален линк — и ти, и човекът, който се регистрира, получавате награда.

Можеш да отмениш по всяко време от страницата за таксуване. Кликни Cancel Subscription и потвърди. Достъпът ти продължава до края на текущия период на таксуване — не те спираме по средата на цикъла. Ако размислиш преди края на периода, можеш да активираш отново абонамента, без да загубиш нищо.

Без обвързване, без неустойки, без обаждане от "специалист по задържане". Натискаш бутона и си готов.

Личните акаунти са ограничени до една активна сесия в даден момент. Ако влезеш от ново устройство, сесията ти на предишното ще бъде прекратена. Ако ти трябват няколко едновременни потребители, създай компания с екипен абонамент и разпредели отделни seat-ове.

Кликни Log In, после Forgot password? на страницата за вход. Въведи имейла си и ще ти изпратим линк за нулиране. Линкът изтича след определено време, така че го използвай навреме.