Економіко-аналітичне моделювання поведінкових патернів користувачів зарядними станціями електротранспорту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКапустян, Володимир Омелянович
dc.contributor.authorПархомук, Аміна Русланівна
dc.date.accessioned2026-03-05T14:18:00Z
dc.date.available2026-03-05T14:18:00Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація Пархомук Аміни Русланівни на тему «Економіко аналітичне моделювання поведінкових патернів користувачів зарядними станціями електротранспорту» зі спеціальності 051 Економіка, освітньо-професійної програми «Економічна аналітика», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2025, Київ. Магістерська дисертація складається зі вступу, 3 розділів, висновків та списку використаних джерел. Виконана в обсязі 130 сторінок, містить 28 рисунків та 15 таблиць. Актуальність теми. Розвиток електротранспорту формує нові вимоги до ефективності зарядної інфраструктури, де вирішальну роль відіграють поведінкові патерни користувачів, що визначають динаміку попиту та навантаження на мережу. Класичні моделі розрахунку потужності не враховують стохастичну природу людської поведінки, тому використання підходів поведінкової економіки, аналітики даних, марковських процесів та систем масового обслуговування дає змогу точніше описати формування потоків заявок та підвищити ефективність планування й функціонування зарядних станцій. Зв’язок дослідження з науковими програмами, планами, темами. Магістерська дисертація виконувалась в Національному технічному університеті України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» відповідно до планів наукових досліджень кафедри економічної кібернетики за темою «Аналітика та моделювання економічного розвитку в імперативах Trans Tech» (№ ДР 0123U101760). Роль автора полягає у розширенні наукових підходів цієї тематики шляхом розроблення економіко-аналітичної моделі поведінкових патернів користувачів зарядної інфраструктури електротранспорту. Метою магістерською дисертації є підвищення ефективності функціонування компанії у сфері зарядної інфраструктури електротранспорту шляхом розроблення економіко-аналітичної моделі поведінкових патернів користування зарядними станціями на основі процесів розподілу заявок у часі. Завдання дослідження: проаналізувати теоретичні засади поведінкової економіки та моделювання попиту в системах енергетики й транспорту; розкрити зміст теоретико-методичних підходів до економіко-аналітичного моделювання поведінкових патернів користувачів у контексті зарядної інфраструктури; дослідити сучасні методи аналітики та прогнозування попиту в енергетичних та транспортних системах, обґрунтувавши їх застосовність для оцінювання роботи зарядних станцій електромобілів; виконати кластеризацію користувачів для виділення основних поведінкових сегментів; побудувати стохастичну модель системи масового обслуговування на основі марковських процесів розподілу заявок у часі; проаналізувати вплив поведінкових сегментів користувачів на ключові параметри системи масового обслуговування та визначити сегменти, що формують максимальне навантаження на мережу; провести імітаційне моделювання роботи зарядних станцій для різних сценаріїв поведінки користувачів; виконати економічну оцінку ефективності функціонування зарядної мережі та розробити рекомендації щодо її оптимізації; сформувати рекомендації щодо підвищення ефективності роботи зарядної інфраструктури на основі результатів сценарного аналізу та економічної оцінки. Об’єкт дослідження – економічні процеси формування та розподілу заявок у часі, що визначають навантаження зарядної інфраструктури електротранспорту. Предмет дослідження – економіко-аналітичні методи та моделі аналізу поведінкових патернів користувачів, що зумовлюють часову структуру попиту, з метою регулювання навантаження зарядної інфраструктури. Методи дослідження: методи кластерного аналізу (K-means, DBSCAN); методи теорії масового обслуговування (моделі M/M/1, M/M/c); статистичні методи аналізу даних; імітаційне моделювання (SimPy, метод Монте-Карло); методи економічної аналітики; інструменти бізнес-аналітики та візуалізації даних (Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn). Наукова новизна одержаних результатів. Елементами наукової новизни магістерської дисертації є удосконалення методичних положень щодо розроблення інструментарію економіко-аналітичного моделювання поведінкових патернів користувачів зарядної інфраструктури, зокрема інтеграції поведінкової сегментації з марковськими процесами розподілу заявок у часі, розвитку підходів до моделювання динамічної інтенсивності потоків ... та формування системи оцінювання ефективності роботи зарядної мережі для обґрунтування економічних рішень. Практичне значення одержаних результатів. Отримані результати можуть бути використані для економічного обґрунтування інвестиційних рішень щодо розвитку зарядної інфраструктури, формування поведінково-орієнтованих тарифів для вирівнювання навантаження, удосконалення систем керування зарядними станціями з метою оптимізації розподілу потужності, а також під час стратегічного планування просторового розміщення зарядних станцій у містах та вздовж автомагістралей. Апробація результатів магістерської дисертації: Капустян В. О., Пархомук А. Р. Поведінкова сегментація користувачів зарядних станцій електромобілів за методом DBSCAN. Матеріали XIX Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 4 груд. 2025 р. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025. Публікації. Мажара Г., Пархомук А. Моделювання поведінки користувачів під час заряджання в мережах EV на основі M/M/n-систем. 2025. 17 с. Підготовлено до друку.
dc.description.abstractotherMaster's dissertation by Amina Ruslanivna Parkhomuk on the topic «Economic and Analytical Modeling of Behavioral Patterns in Electric Vehicle Charging Station Usage» in the specialty 051 «Economics», educational and professional program «Economic analytics», National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», 2025, Kyiv. The master's dissertation consists of an introduction, 3 chapters, conclusions and a list of references. The work includes 130 pages, 28 figures and 15 tables. The relevance of the topic. The development of electric transport generates new requirements for the efficiency of charging infrastructure, where behavioral patterns of users play a decisive role, shaping demand dynamics and network load. Traditional capacity assessment models do not account for the stochastic nature of user behavior; therefore, the application of behavioral economics, data analytics, Markov processes and queueing theory allows for a more accurate representation of request flows and improves the planning and operation of charging stations. Connection of work with scientific programs, plans, topics. The master’s dissertation was carried out at the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the research agenda of the Department of Economic Cybernetics under the scientific theme «Analytics and Modelling of Economic Development within the Imperatives of Trans Tech» (No. DR 0123U101760). The author’s contribution lies in expanding methodological approaches of this field through the development of an economic-analytical model of behavioral patterns of electric vehicle charging infrastructure users. The purpose of study is to increase the efficiency of a company operating in the electric vehicle charging infrastructure sector by developing an economic-analytical model of user behavioral patterns based on time-dependent request distribution processes. Research objectives: to analyze the theoretical foundations of behavioral economics and demand modelling in energy and transport systems; to reveal theoretical and methodological approaches to economic-analytical modelling of user behavioral patterns in the context of charging infrastructure; to investigate modern analytical methods for demand forecasting in energy and transport systems and justify their applicability for evaluating electric vehicle charging stations; to perform user clustering to identify key behavioral segments; to develop a stochastic queueing model based on Markov processes of timedistributed requests; to analyze the influence of behavioral segments on key queueing system parameters and identify segments that create the highest network load; to conduct simulation modelling of charging station performance under various behavioral scenarios; to perform an economic efficiency assessment of charging infrastructure operation and develop recommendations for its optimization; to formulate recommendations for improving the performance of charging infrastructure based on scenario analysis and economic evaluation. The object of the study is economic processes of formation and temporal allocation of service requests that determine the load on electric vehicle charging infrastructure. The subject of the study is economic and analytical methods and models for analyzing users’ behavioral patterns that shape the temporal structure of demand, with the aim of regulating the load on electric vehicle charging infrastructure. Research methods: cluster analysis methods (K-means, DBSCAN); queueing theory (M/M/1, M/M/c models); statistical data analysis; simulation modelling (SimPy, Monte Carlo); economic analytics; business analytics and data visualization tools (Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn). Scientific novelty of the results. The scientific novelty lies in the improvement of methodological approaches to the development of tools for economic-analytical modelling of user behavioral patterns within charging infrastructure, including the integration of behavioral segmentation with Markov request distribution processes, advancement of approaches to modelling time-varying request intensities ... , and the formation of a system for evaluating charging network performance to support economic decision-making. Practical significance of the results. The obtained results can be used for economic justification of investment decisions related to charging infrastructure development, the formation of behavior-oriented tariffs to balance load distribution, the improvement of charging management systems to optimize power allocation, as well as for strategic planning of the spatial placement of charging stations in cities and along highways. Approbation of work results. Kapustian V. O., Parkhomuk A. R. Behavioral Segmentation of Electric Vehicle Charging Station Users Using the DBSCAN Method. Proceedings of the XIX International Scientific and Practical Conference, Kyiv, 4 December. 2025. Kyiv: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2025. Publications: Mazhara G., Parkhomuk A. Modeling user charging behavior in EV networks using M/M/n queueing systems. 2025. 17 p. Ready for publications
dc.format.extent130 с.
dc.identifier.citationПархомук, А. Р. Економіко-аналітичне моделювання поведінкових патернів користувачів зарядними станціями електротранспорту : магістерська дис. : 051 Економіка / Пархомук Аміна Русланівна. – Київ, 2025. – 130 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79263
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectповедінкові патерни
dc.subjectкластеризація користувачів
dc.subjectсистеми масового обслуговування
dc.subjectмарковські процеси
dc.subjectінтенсивність потоків
dc.subjectстохастичне моделювання
dc.subjectсценарний аналіз
dc.subjectbehavioral patterns
dc.subjectuser clustering
dc.subjectqueueing systems
dc.subjectMarkov processes
dc.subjectflow intensity
dc.subjectstochastic modelling
dc.subjectscenario analysis
dc.titleЕкономіко-аналітичне моделювання поведінкових патернів користувачів зарядними станціями електротранспорту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Parkhomuk_magistr.pdf
Розмір:
1.55 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЕК)
Магістерські роботи