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¿Cuándo viajarán todos en autos eléctricos?

El 11 de enero de 1914, la declaración de Henry Ford apareció en el New York Times:

“Espero que en un año comencemos la producción del automóvil eléctrico. No me gusta hablar de las cosas con un año de anticipación, pero quiero contarles algo sobre mis planes. El hecho es que el Sr. Edison y yo hemos estado trabajando durante varios años para crear vehículos eléctricos baratos y prácticos. Se hicieron como un experimento, y estamos satisfechos de que el camino hacia el éxito es obvio. Hasta ahora, el problema de los vehículos eléctricos ha sido crear una batería liviana que pueda funcionar a largas distancias sin recargar. El Sr. Edison ha estado experimentando con una batería así durante algún tiempo ".

Pero algo salió mal ...

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Thomas Edison en el Detroit Electric

Esta publicación es una continuación lógica de mi artículo anterior "Investigación de la función logística como ley de desarrollo de la industria".

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donde el parámetro r influye en la tasa de crecimiento de la cuota de mercado, ya que se encuentra en el exponente del exponente: cuanto mayor sea este coeficiente, más rápido conquistará el mercado la nueva tecnología, es decir Cada año, la tecnología debería ser interesante para más personas por su conveniencia., El coeficiente K describe el potencial de crecimiento de una nueva tecnología, es decir. con valores bajos de K, la tecnología no podrá capturar todo el mercado, pero solo podrá recuperar el segmento de mercado en el que será más interesante que la tecnología anterior.

El enunciado del problema es encontrar los parámetros necesarios para la ecuación logística que nos permite predecir el desarrollo de la industria del automóvil eléctrico:

  • “Año cero”: un año en el que la mitad de los automóviles vendidos en el mundo estarán con un motor eléctrico (P0 = 0.5, t = 0);
  • tasa de crecimiento de la cuota de mercado ( r ) de vehículos eléctricos.

En este caso, dejemos

  • los autos eléctricos reemplazarán por completo los autos con un motor de combustión interna (ICE) del mercado (K = 1), ya que no veo una característica que me permita segmentar el mercado de autos.

    El mercado de vehículos pesados ​​y equipos especiales no se tuvo en cuenta al elaborar el modelo, por lo que todavía no existe un mercado de automóviles eléctricos en esta industria.
  • ahora vivimos en "tiempo negativo" (P (t) <0) y en la función usaremos el desplazamiento relativo al "año cero" para nuestro tiempo (t-t0).

Las estadísticas sobre las ventas de automóviles de pasajeros se toman aquí . Aquí

se toman datos estadísticos sobre la venta de vehículos eléctricos . Las estadísticas hasta 2012 sobre vehículos eléctricos son muy escasas y no se tendrán en cuenta en el estudio. Como resultado, tenemos los siguientes datos:





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Programa de año cero y tasa de crecimiento del mercado
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.linspace(2012, 2019, 8)
y1 = np.array([60936407, 63429200, 65708230, 66314155, 69464432, 70694834, 68690468,  64341693]) # -   
y2 = np.array([52605, 97507, 320713, 550297, 777495, 1227117, 2018247,  1940147]) # -   
y = y2/y1 #     

ymax=1 #       
Gmax=2025 #    " "
rmax=0.35 # 
k=1 # "1"  ,        
p0=0.5 #    " "
for j in range(10): #   " "
    x0=2025+j
    r=0.35
    
    for i in range(10): #      " "
            r=0.25+0.02*i
            y4=k*p0*math.e**(r*(x-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(x-x0))-1))-y 
           # print(str(x0).ljust(20), str(r).ljust(20), max(abs(y4))) 
            if max(abs(y4))<=ymax: #            r
                ymax=max(abs(y4))
                Gmax=x0
                rmax=r
print(str(Gmax).ljust(20), str(rmax).ljust(20), ymax) #  " ",  r


Como resultado del programa, se seleccionaron los siguientes valores:
Año cero - 2028.
Coeficiente de crecimiento - 0.37 La

desviación máxima de los datos estadísticos del valor de la función es 0.005255.

El gráfico de la función en la sección entre 2012 y 2019 es el siguiente:

imagen

El gráfico final con el pronóstico hasta 2050 se ve así:

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El gráfico muestra un límite del 99% de todo el mercado, es decir. para 2040, un automóvil eléctrico reemplazará completamente a los automóviles con motores de combustión interna.

Programa de gráficos de funciones
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.linspace(2012, 2019, 8)
y1 = np.array([60936407, 63429200, 65708230, 66314155, 69464432, 70694834, 68690468,  64341693])
y2 = np.array([52605, 97507, 320713, 550297, 777495, 1227117, 2018247,  1940147])
y = y2/y1

k=1
p0=0.5

x0=2028   
r=0.37 
y1=k*p0*math.e**(r*(x-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(x-x0))-1))
#      2012  2019 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 20), facecolor="#f5f5f5")
plt.grid()
ax.plot(x, y, 'o', color='tab:brown') 
ax.plot(x, y1)
#      2010  2050 
x = np.linspace(2010, 2050)
y2 = [k*p0*math.e**(r*(i-x0))/(k+p0*(math.e**(r*(i-x0))-1)) for i in x]
y3 = 0.99+0*x
fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 20), facecolor="#f5f5f5") 
ax.set_xlim([2010, 2050])
ax.set_ylim([0, 1])
plt.grid()             
plt.plot(x, y2, x, y3)


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Siguiendo la misma lógica que en la descripción de la historia del desarrollo de motores con ICE, intenté predecir el desarrollo de la industria del automóvil eléctrico utilizando las estadísticas disponibles.

Los resultados obtenidos indican que para 2030 la mitad de los autos vendidos en el mundo estarán con un motor eléctrico, y para 2040, los autos ICE serán cosa del pasado.

Por supuesto, después de 2030, algunas personas conducirán automóviles de gasolina que compraron antes de 2030, pero sabrán que su próxima compra será un automóvil eléctrico.
La tasa de crecimiento de los vehículos eléctricos es 4 veces mayor que la tasa de crecimiento de los automóviles con motores de combustión interna, lo que sugiere que las nuevas tecnologías están ingresando cada vez más en nuestras vidas, convirtiéndose en un lugar común en nuestra vida cotidiana (aquí recordamos los teléfonos móviles).

En los próximos años, debe resolverse un problema que Edison no pudo resolver: una batería suficientemente potente que aumente el kilometraje entre las estaciones de carga.

Para crear una red de estaciones de carga equivalente a la red existente de estaciones de servicio, es necesario modernizar las redes eléctricas existentes en las grandes ciudades y a lo largo de las carreteras.

Además , la paradoja de Jevans obstaculizará el crecimiento de las ventas de vehículos eléctricos , pero también interfirió con el petróleo en medio de la caída de la demanda de carbón.

PD:
Si Edison pudo resolver la tarea establecida para él, entonces la "era del petróleo" ni siquiera comenzó ...

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