Често задавани въпроси
Всичко, което трябва да знаеш за Chargalytics — от първия клик до оценката на локацията. Ако не е тук, питай ни.
Общи
Chargalytics е платформа за market intelligence за EV charging индустрията. Събираме и обработваме realtime данни от charging мрежи в 29 държави, покривайки 524,000+ charging sites и 1.58 милиона charge points.
Превръщаме тези данни в analytics, benchmarks, forecasts и инструменти, които помагат на оператори, инвеститори, консултанти и всеки, който изгражда charging инфраструктура, да взема по-добри решения.
Собственици и инвеститори го използват, за да следят M&A активността, да оценяват представянето на оператори, да моделират възвръщаемостта на нови локации и да разбират пазарната динамика, преди да вложат капитал.
Charge Point Operators го използват, за да се benchmark-ват спрямо конкуренти, да следят здравето на мрежата, да планират нови локации и да управляват целия project lifecycle от site selection до commissioning.
Анализатори го използват за country-level market analytics, проследяване на EV adoption, FC usage trends и прогнозиране на търсенето в 29 пазара.
Консултанти го използват, за да дават препоръки, подкрепени с данни, на своите клиенти, с exportable analytics и финансови модели, които могат директно да влязат в pitch deck.
Регулатори го използват, за да оценяват достатъчността на инфраструктурата, да следят compliance и да разбират как политиките се превръщат в реално deployment и utilization на терен.
OEM го използват, за да разберат къде има charging инфраструктура (и къде няма), кой хардуер е внедрен в мащаб и как charging моделите влияят върху дизайна на превозните средства и sales стратегията.
Интегрираме се с national access points (NAPs), правителствени регистри, OCPI feeds, DATEX II endpoints и operator APIs в цяла Европа и извън нея. Ключови източници включват NOBIL (Nordics), Mobilithek (Германия), AFIR feeds (Финландия, Литва) и десетки специфични за отделни държави регистри.
Realtime status данните се ingest-ват непрекъснато от WebSocket, MQTT и polling източници. Обработваме стотици хиляди status events на ден в 20 държави с live monitoring.
Всички данни се нормализират в единна схема: едни и същи полета, едни и същи типове конектори, едни и същи status кодове независимо от държавата източник.
В момента покриваме 29 държави с данни за станции: Австрия, Австралия, Белгия, Канада, Хърватия, Чехия, Дания, Финландия, Франция, Германия, Унгария, Исландия, Ирландия, Италия, Лихтенщайн, Литва, Люксембург, Нидерландия, Нова Зеландия, Норвегия, Полша, Португалия, Словакия, Словения, Испания, Швеция, Швейцария, Обединеното кралство и Съединените щати.
Realtime данни за charging status са налични в 20 от тези пазари, където operator APIs предоставят live информация за конекторите. Покритието се разширява всеки месец.
Нашите insights статии са свободно достъпни и без акаунт.
Всичко останало изисква активен абонамент: интерактивната карта, анализите по държави, CPO benchmark, ChargiPedia, архивът с новини, newsletter и форумът.
Инструментът Projects (планиране на локации, site design, BOM, финансово моделиране) изисква Premium плана.
Всеки нов абонамент започва с 7-дневен безплатен trial, за да можеш да разгледаш цялата платформа, преди да се ангажираш.
Два плана, и двата с 7-дневен безплатен trial:
| План | Месечно | Годишно (спестяваш 1 месец) | Включва |
|---|---|---|---|
| Analytics | €24.99/mo | €274.89/yr | Карта, държави, CPO benchmark, newsletter, forum |
| Analytics + Projects | €99.00/mo | €1,089.00/yr | Всичко в Analytics, плюс пълния Projects инструмент |
За бизнес екипи има отстъпки за обем: 10% отстъпка за 11–30 места, 15% отстъпка за 31+ места. Годишното таксуване спестява един пълен месец и за двата плана.
Анализи
Пакетът с analytics включва три инструмента: интерактивната карта, country analytics и CPO benchmark. И трите изискват активен абонамент.
Интерактивна карта
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
Анализи по държави
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 charging мрежа на държавата. Шест KPI карти показват:
- Stations — общ брой charging site-ове
- EVSEs — общ брой charge points (отделни plug/socket точки)
- DC Fast Chargers — CCS, CHAdeMO и NACS bay-ове
- AC Chargers — Type 2 и Type 1 bay-ове
- Operators — брой различни CPOs, активни в държавата
- Avg FC Power — средна номинална мощност на DC fast charger-ите в kW
Под KPI-ите таблица с водещите оператори класира най-големите CPOs по размер на мрежата. Всеки ред показва броя станции на оператора, броя bay-ове, DC дял, location score (медианно качество на site-овете от Pulse) и execution score (колко добре се представят спрямо потенциала на site-овете 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.
Сърцето на analytics страницата за държави с realtime data. Тази секция показва колко натоварена е fast-charging мрежата в действителност. Налична е само за 20-те държави, в които имаме live status monitoring.
KPI картите най-горе включват:
- FC Bays и FC Sites — наблюдавана fast-charging инфраструктура
- Minutes per bay per day — средна дневна интензивност на използване
- Sessions per bay per day — среден дневен брой сесии на bay
- Avg session duration — средна продължителност на charging session
- Build rate — нетно нови DC bay-ове, добавени на месец
Графиките под KPI-ите включват:
- Realtime status — текущ агрегиран статус (charging, available, offline) за всички наблюдавани bay-ове
- Monthly trend — FC минути на bay на ден във времето, показващи сезонност и растеж
- Month-over-month comparison — този месец спрямо миналия, с акцент върху разликата
- Volume by CPO — stacked chart, който показва кои оператори формират най-много FC минути
- Market share trend — как делът на всеки CPO от общия FC volume се променя във времето
- Build rate by CPO — кои оператори добавят най-много нови bay-ове
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
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
Pulse
Pulse е нашият собствен engine за demand intelligence. Той превръща милиони realtime наблюдения на зареждане в location scores, прогнози за търсене и финансови прогнози — за всяка точка на картата, на всеки пазар, който покриваме. Ето как работи — и защо става все по-добър.
Посочи която и да е точка на картата и Pulse ще ти каже какво fast-charging търсене би имало там. Не мъгляво “добро” или “лошо” — а реално число: прогнозни kWh на charging bay на ден, разбити по месеци и обясними до отделните входни характеристики, които са довели до резултата.
Моделът работи в три етапа, които се умножават един по друг.
Етап 1 — База на търсенето
Параметричен модел оценява колко fast-charging търсене съществува като цяло за дадена държава и месец. Той отчита три неща:
- Температура — студеното време увеличава енергийното потребление на km и прави тревожността за пробега по-осезаема. Един януари в Норвегия генерира приблизително 70% повече fast-charging търсене на BEV от един юли в Норвегия.
- Дял на BEV автопарка — повече електромобили на пътя означава повече charging сесии. Моделът използва логаритмично скалирано проникване на BEV по държава и година.
- Базово ниво по държава — културата на шофиране, гъстотата на магистралите и навиците за зареждане се различават структурно между държавите. Собственик на BEV в Норвегия използва публичното fast charging различно от такъв във Финландия, дори при еднаква температура и дял на автопарка.
Базата на търсенето се обучава върху наблюдавани данни за използване на ниво станция. Тя отговаря на въпроса: как изглежда “нормалното” в тази държава, през този месец? Резултатът е число в kWh на EVSE на ден — обикновено между 40 и 120, според пазара и сезона.
Етап 2 — Оценка на локацията
Базата на търсенето ти казва нещо за пазара. Оценката на локацията ти казва нещо за точно това място. Това е machine learning модел (gradient-boosted trees), който оценява 20 пространствени характеристики в няколко категории:
- Трафик — комбиниран traffic score, изведен от държавни AADT (annual average daily traffic) данни, претеглен по близост и тип на пътя. Включва и процент магистрален трафик, както и max road AADT. Това е най-силният предиктор.
- Конкуренция — съществуващи DC fast charger-и в радиус 5 km, 10 km и 25 km, плюс разстоянието до най-близкия конкурент. Повече конкуренция означава, че всяка станция улавя по-малък дял от преминаващото търсене.
- Точки на интерес — бензиностанции, храна, паркиране и други удобства в радиус 1 km и 5 km. Включва и retail POI подкатегории: молове, fast food вериги, верижни магазини и плътност на търговски обекти. Това са проксита за поток от хора, време на престой и типа локация, която привлича шофьори.
- Достъпност — разстояние до най-близката бензиностанция, заведение за храна и който и да е POI. Локации близо до съществуваща инфраструктура за шофьори наследяват този трафик.
Моделът е обучен върху над 33,934 station-months наблюдавано charging използване в 4,083 станции. Той научава коя комбинация от пространствени характеристики предсказва висока или ниска utilization — и после прилага това към всяка нова точка.
В райони с плътни конкурентни данни работи пълният модел с 20 характеристики. В райони с оскъдни данни за конкуренцията (нови пазари, селски зони) поема отделен baseline модел, използващ само traffic и POI характеристики. Двата се смесват чрез sigmoid функция, зависеща от локалната конкурентна плътност — така моделът деградира плавно, вместо да халюцинира в региони с малко данни.
Резултатът е едно число: оценката на локацията. Тя действа като множител върху базата на търсенето. Оценка 3.0 означава, че тази локация би привлякла три пъти базовото ниво за съответната държава/месец. Оценка 0.5 означава половината.
Етап 3 — Корекция за оператор
Оценката на локацията умишлено е operator-blind — тя измерва терена, не кой стои върху него. Но когато се прави прогноза за търсенето за конкретен проект, влиза трети фактор: CPO execution factor. Той коригира според това колко добре даден оператор превръща потенциала на локацията в реални сесии (виж “Какво е CPO execution score?” по-долу). Стойността по подразбиране е 1.0, тоест изпълнение по plan case.
Веригата на умножение
Крайната оценка на търсенето е просто:
Пример: локация в Норвегия през януари, с оценка на локацията 1.5 и изпълнение по plan case:
| База на търсенето (Норвегия, януари, −5°C, 25% BEV) | 81 kWh/EVSE/day |
| Оценка на локацията | × 1.50 |
| CPO execution factor | × 1.00 |
| Прогнозно търсене | 122 kWh/EVSE/day |
Същата локация през юли (15°C) би имала по-ниска база на търсенето (~52 kWh), което дава 78 kWh/EVSE/day — сезонен спад от 38%, напълно в синхрон с това, което виждаме в реалните данни.
Защо оценките се различават между пазарите
Оценката на локацията използва една глобална скала. Оценка 2.5 означава едно и също навсякъде: 2.5× локалната база на търсенето. Но тъй като пространствените характеристики, които движат оценката (плътност на трафика, конкуренция, POI покритие), варират силно между държавите, разпределението на оценките се различава по пазари.
Медианната станция в Норвегия е около 1.0. В Германия е около 2.5. Нидерландия е близо до 3.0. Това не е дефект — това е сигналът. Плътни пазари с висок трафик и много удобства дават по-високи оценки, защото тези характеристики наистина предсказват повече търсене. 1.5 в Норвегия е над средното за Норвегия; същата оценка в Нидерландия би била под средното. И двете са верни.
Обяснимост
Всяка оценка идва с пълна SHAP (SHapley Additive exPlanations) разбивка, която показва точно кои характеристики са вдигнали или свалили оценката и с колко. Можеш да видиш, че дадена локация има висока оценка защото най-близкият път има 18,000 AADT и има бензиностанция в рамките на 200 метра — не просто че оценката е висока. Това има значение, когато вземаш инвестиционни решения: искаш да знаеш защо, не само какво.
Location score е множител на търсенето. Показва колко fast-charging търсене би привлякла дадена локация спрямо базова стойност. Резултат 2.0 означава двойно по-високо търсене от базата; 0.5 означава наполовина. Скалата е непрекъсната и няма твърда горна граница — prime локации в плътни пазари могат да надхвърлят 10.
Използваме една и съща унифицирана скала за всички пазари. Това е умишлено. Спирка на магистрала в селска Норвегия и локация в центъра на Амстердам не са еднакво атрактивни — и резултатът го отразява честно. Държавите с по-ниска плътност естествено се групират в долния край, докато плътните пазари с висока конкуренция отиват по-нагоре. Това е сигналът, не дефект.
| Оценка | Диапазон на резултата | Какво означава | Прибл. персентил |
|---|---|---|---|
| Слаб | < 0.5 | Много нисък потенциал за търсене. Отдалечени локации с минимален трафик, малко удобства и слабо EV adoption наблизо. Малко вероятно да са търговски жизнеспособни без субсидии. | Долни 3% |
| Под средното | 0.5 – 1.0 | Търсене под медианата. Рехав трафик или малко удобства, или силна съществуваща конкуренция, която изяжда catchment-а. Може да работи за destination charging, но е трудно за DC с висока utilisation. | 3 – 12% |
| Среден | 1.0 – 2.0 | Умерено търсене. Работеща локация с известен трафик и удобства, но не изпъква. Типично за крайградски райони, второстепенни пътища или пазари с по-ниско EV penetration. | 12 – 45% |
| Добър | 2.0 – 3.5 | Търсене над медианата. Силен трафик, добър микс от удобства или благоприятно конкурентно позициониране. Sweet spot-ът за повечето нови инсталации. | 45 – 76% |
| Много добър | 3.5 – 6.0 | Локация в горния квартил. Високотрафикови коридори, отлични удобства, силен EV adoption и управляема конкуренция. Premium обекти, които оправдават premium инвестиция. | 76 – 95% |
| Отличен | 6.0+ | Изключителен хъб на търсене. Големи магистрални възли, градски hotspots или уникално позиционирани локации с огромен catchment. Те са редки и обикновено се срещат в най-плътните европейски пазари. | Топ 5% |
Бележка за разликите между пазарите. Медианната станция в Норвегия е около 1.0, докато в Германия е около 2.5, а Нидерландия е близо до 3.0. Това не значи, че норвежките локации са „по-лоши“ — значи, че абсолютната плътност на търсенето е по-ниска, което е точно това, което трябва да знаеш, когато строиш финансов модел. Резултат 1.5 в Норвегия е стабилна, над средната локация за този пазар. Същият резултат в Нидерландия би бил под средното.
Колоната с персентилите по-горе е базирана на глобалното разпределение на над 500,000 оценени fast-charging станции. Използвай я като ориентир, но помни: резултатът е сигнал за търсене, не класация. Две локации с резултат 2.5 ще имат сходни характеристики на търсене независимо в коя държава се намират.
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 една charging локация като за два бизнеса, подредени един върху друг. Първият е asset-ът — физическата локация с нейния трафик, видимост и catchment area. Вторият е retail operation — брандът, ценообразуването, uptime-ът, клиентското изживяване и всичко останало, което операторът носи на масата. Измерваме ги отделно, и то нарочно.
Location score е benchmark за asset. Той измерва вътрешната стойност на една локация само според това къде се намира: трафик, близки удобства, конкурентна плътност, EV adoption в района. Идентичността на оператора умишлено е изключена. Силен парцел получава висок резултат независимо кой го управлява днес.
CPO execution score е retail benchmark. Той измерва колко добре се представя операторът спрямо това, което локациите му би трябвало да доставят. Вземаме прогнозите на модела за всяка станция в мрежата на оператора, сравняваме ги с реалното представяне и разликата казва нещо съвсем реално. Оператор, който системно надминава своите location score резултати — по-добър uptime, повече сесии, по-висока utilisation — има силен brand pull, умно ценообразуване или добро клиентско изживяване. Ако системно изостава, важи обратното.
Точно това разделение е смисълът. Ако смесим качеството на оператора в location score, premium локация на магистрала, управлявана от слаб оператор, ще изглежда посредствено, а странична градска локация, управлявана от Tesla, ще изглежда блестящо. Нито едното не помага при site selection. Трябва да знаеш колко струва самата локация независимо кой стои върху нея — и отделно дали операторът извлича тази стойност или я оставя на масата.
Текущият модел (v8) постига общ R² от 0.69, което означава, че обяснява около 69% от вариацията в наблюдаваното търсене на зареждане в 4,083 станции и 11 месеца данни. Само компонентът за търсене също има R² от 0.69.
Медианното съотношение между прогнозирано и реално е 0.99 — тоест моделът е добре калибриран в центъра на разпределението. Половината от всички прогнози попадат в тесен диапазон около реалната стойност, което е полезен работен диапазон за инвестиционна оценка на локации.
За контекст: да предвидиш търсенето на зареждане на конкретна локация е по-трудно, отколкото звучи. Всяка станция има уникална комбинация от трафик, сила на бранда на оператора, ценообразуване, местна конкуренция и чист късмет. Да обясниш 69% от тази вариация само с open data е смислен сигнал — и той се подобрява с всяка нова версия на модела.
Пускаме обновления на модела редовно. Всяка версия разширява обучаващите данни, доработва архитектурата или добавя нови източници на данни. Ето пълната история:
| Версия | Какво се промени | Общ R² | Медианно съотношение |
|---|---|---|---|
| v1 | Първи модел. Едноетапен подход със spatial features и история на зареждането. | — | — |
| v2 | Въведохме двуетапната архитектура (модел за търсене × модел за локация), добавихме време и EV adoption като входни данни. | 0.74 | 0.98 |
| v3 | Експериментална версия: тествахме разложени слоеве за конкуренция. Изводите влязоха в по-късните версии. | 0.71 | 1.00 |
| v4 | Експериментална версия: оценихме четири подхода за моделиране на конкуренцията, валидирахме confidence blending. | 0.74 | 0.99 |
| v5 | Добавихме калибрационни фактори на ниво оператор. Confidence blending за райони с оскъдни данни. | 0.71 | 0.97 |
| v6 | Преминахме към унифициран multi-source data pipeline. Разширихме обучаващия прозорец. По-широко географско покритие. | 0.64 | 1.00 |
| v7 | Пропусната (вътрешна дупка в номерацията). | — | — |
| v8 | Добавихме 7 нови spatial features: retail POI (молове, fast food вериги, търговски вериги, плътност на retail обекти), процент магистрален трафик, max road AADT и best TRP AADT. Разширихме обучението до 4,083 станции / 33,934 station-months в рамките на 11 месеца. Броят на feature-ите нарасна от 13 на 20. | 0.69 | 0.99 |
v8 е сериозна крачка напред спрямо v6. R² се повиши от 0.64 на 0.69 — смислен ръст, особено като се има предвид, че моделът вече се оценява върху по-голям и по-разнообразен dataset. Новите retail POI features и по-добрите данни за трафика дават на модела по-добро разбиране какво прави една локация търговски привлекателна, отвъд самия пътен трафик и конкуренцията.
v3 и v4 бяха вътрешни експерименти — никога не са пускани в production, но наученото от тях (сигналът за конкуренция има значение, confidence blending е задължителен) директно оформи 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
Независим икономически equilibrium модел, който прогнозира как ще се развива fast-charging инфраструктурата във всяка държава. Не trend line — а bottom-up модел за това колко bays пазарът може рентабилно да поддържа.
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:
| Параметър | Стойност | Обосновка |
|---|---|---|
| CAPEX на bay | €50,000 | Пълна цена: оборудване, инсталация, присъединяване към мрежата, строително-монтажни работи |
| Оперативен марж | 60% | Типичен EBITDA марж, пренесен на ниво bay (разход за енергия, поддръжка, наем на локация, overhead) |
| Целеви IRR | 11% | Изисквана доходност за инфраструктурни активи в EV сектора |
| Инвестиционен хоризонт | 10 години | Типичен икономически живот на зарядно преди сериозен refurbishment |
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:
- 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
- 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.
| Сценарий | Предлагане | Търсене | Какво представлява |
|---|---|---|---|
| Base | Умерено сближаване (α = 0.30), 2% праг на растеж | Централен ръст на BEV, измерено търсене | Най-вероятната траектория |
| High build | Бързо сближаване (α = 0.40), 5% праг на растеж | По-нисък ръст на BEV (0.85×) | Агресивният land-grab продължава; CPO надстрояват, маржовете се свиват |
| Low build | Бавно сближаване (α = 0.20), 1% праг на растеж | По-висок ръст на BEV (1.20×) | CPO с ограничен капитал; BEV търсенето изпреварва инфраструктурата |
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
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.
Новини и бюлетин
Архив с новини
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.
Бюлетин
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.
Insights
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.
Projects
Инструментът Projects води един charging infrastructure проект от избора на локация до пускането в експлоатация. Създаден е за CPO, site developers и всеки, който планира нови charging локации. Изисква Premium абонамент.
Project dashboard
Твоят команден център за всички проекти по charging инфраструктура. Таблото показва KPI карти (общ брой проекти, локации, оценени локации, прогнозен CAPEX), филтруем списък с проекти и бутони за бързи действия.
Натисни Нов проект, за да създадеш проект, или Планирай локации, за да отидеш директно към картата за планиране. Проектите могат да се търсят и филтрират по фаза (planning, project, execution, live).
Жизнен цикъл на проекта
Всеки проект минава през четири фази:
- Планиране — Търси и оценявай потенциални локации чрез картата за планиране. Оценявай обекти, сравнявай резултати и прави shortlist на кандидатите.
- Проект — За всяка локация проектирай разположението на станцията, изгради bill of materials (BOM) и пусни финансови прогнози (CAPEX, revenue, NPV, IRR, payback period).
- Изпълнение — Управлявай задачи, събирай оферти от изпълнители, следи бюджета и движи снабдяването до завършване на строителството.
- Live — Станцията е въведена в експлоатация. Генерирай финален доклад, който обобщава проекта.
В рамките на един проект всяка локация минава през собствени статуси: planning → planned → designed → costed → approved → in_construction → commissioned → live. Различни локации в един и същ проект могат да са на различни етапи.
Планиране на локации
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.
Детайли по проекта
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)
Project mail
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.
Детайли за локацията — Score
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
Детайли за локацията — Site design
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.
Детайли за локацията — Bill of materials
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.
Детайли за локацията — Финансов модел
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.
Детайли за локацията — Условия и коментари
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
Фаза на изпълнение
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
Пускане в експлоатация & commissioning report
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.
Настройки на проекта
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.
Форум
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.
Акаунт и фактуриране
Регистрацията е в 3 стъпки:
- Данни за вход — Кликни Sign Up в горната навигация. Въведи име, имейл и парола.
- Потвърждение на телефона — Въведи телефонния си номер. Изпращаме SMS с код за потвърждение.
- SMS код — Въведи 6-цифрения код от SMS-а, за да потвърдиш номера си. Акаунтът ти вече е създаден.
След регистрацията те пренасочваме към страницата за абонамент, където избираш план и стартираш 7-дневния си безплатен пробен период.
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 абонамент започва с 7-дневен безплатен пробен период. Въвеждаш данните си за плащане при checkout (обработват се сигурно през Stripe), но няма да ти бъде таксувано до 8-ия ден. Ако отмениш по време на пробния период, не плащаш нищо.
Пробният период ти дава пълен достъп до всички функции в избрания план — Analytics или Analytics + Projects — за да можеш да оцениш платформата както трябва, преди да се ангажираш.
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 плана си от страницата за абонамент. Има две нива: Analytics (€24.99/мес.) и Analytics + Projects (€99/мес.). Превключвай между месечно и годишно таксуване — при годишното спестяваш един цял месец.
Billing dashboard показва текущия ти статус на абонамента, детайли за плана, следващата дата за таксуване и историята на плащанията. Всички плащания се обработват сигурно през Stripe. Можеш да управляваш метода си на плащане, да upgrade-неш или downgrade-неш плана си и да прилагаш promo кодове.
Секцията Refer a Friend ти позволява да споделиш личен referral 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.
Още имаш въпроси?
Пиши ни — отговаряме на истински хора (и на някои много упорити ботове).
Свържи се с нас