The Hidden Lifecycle of Public EV Charging Infrastructure in the United States

अमेरिकी सड़कों पर इलेक्ट्रिक वाहन अब कोई नया प्रयोग नहीं रह गए हैं; वे दैनिक यात्रा के लिए एक मानक बनते जा रहे हैं। फिर भी, इस परिवर्तन को सफल होने के लिए, उन्हें शक्ति देने वाला नेटवर्क उतना ही विश्वसनीय होना चाहिए जितने कि वे वाहन स्वयं हैं। ड्राइवरों को यह जानने की आवश्यकता है कि जब वे किसी सार्वजनिक चार्जिंग स्टेशन पर पहुँचते हैं, तो उपकरण काम करेगा, भुगतान प्रणाली कार्य करेगी और पोर्ट उपलब्ध होगा। जबकि पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में नए चार्जिंग स्टेशन बनाने के लिए अरबों डॉलर डाले जा रहे हैं, एक महत्वपूर्ण प्रश्न अनसुलझा रह गया है: इन स्टेशनों का इन स्टेशनों को स्थापित करने के बाद क्या होता है? हम जानते हैं कि कितने बनाए गए हैं, लेकिन हम यह बहुत कम जानते हैं कि वे कैसे पुराने होते हैं, वे क्यों विफल होते हैं, या कुछ स्टेशन बस मानचित्र से क्यों गायब हो जाते हैं। चार्जिंग स्टेशन के पूर्ण जीवन चक्र को समझे बिना—उसके संचालन के पहले दिन से लेकर उसके अंतिम शटडाउन तक—नियोजक यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि आने वाले दशकों में लाखों इलेक्ट्रिक वाहनों का समर्थन करने के लिए नेटवर्क पर्याप्त रूप से मजबूत बना रहे।

मैरीलैंड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने सार्वजनिक चार्जिंग बुनियादी ढांचे के छिपे हुए जीवन चक्र को देखकर इस रहस्य को सुलझाने का प्रयास किया। केवल उन स्थिर सूचियों पर निर्भर रहने के बजाय जो हमें केवल यह बताती हैं कि चार्जर कहाँ स्थित हैं, उन्होंने जुलाई 2023 से सितंबर 2026 तक हर दस मिनट में एकत्र किए गए डेटा के एक विशाल, वास्तविक समय के प्रवाह का विश्लेषण किया। इस डेटासेट ने देश भर के 72,000 से अधिक नॉन-टेस्ला चार्जिंग स्टेशनों को कवर किया, जिसमें प्रत्येक सिंगल पोर्ट की स्थिति को ट्रैक किया गया कि वह उपलब्ध था, उपयोग में था, टूटा हुआ था, या बिल्कुल भी कोई जानकारी रिपोर्ट नहीं कर रहा था। इन स्टेशनों को समय के साथ देखते हुए, शोधकर्ता उन्हें चार विशिष्ट समूहों में वर्गीकृत कर सके: वे जो बिल्कुल नए थे, वे जो एक स्थिर दिनचर्या में सेट हो चुके थे, वे जो थोड़े समय के लिए आए और फिर गायब हो गए, और वे जो नेटवर्क से गायब होने से पहले कुछ समय तक संचालित हुए थे।

अध्ययन ने एक चौंकाने वाला सच उजागर किया कि चार्जिंग स्टेशन काम करना क्यों बंद कर देते हैं। एक सामान्य धारणा यह है कि स्टेशन इसलिए विफल होते हैं क्योंकि कोई उनका उपयोग नहीं करता, जिससे वे अलाभकारी हो जाते हैं और उन्हें हटा दिया जाता है। हालांकि, डेटा ने दिखाया कि ऐसा शायद ही कभी होता है। कई स्टेशन जो अंततः नेटवर्क से बाहर हो गए, वे वास्तव में उतने ही उपयोग किए जा रहे थे, या उन स्टेशनों की तुलना में और भी अधिक उपयोग किए जा रहे थे जो टिके रहे। कम मांग के बजाय, वास्तविक चेतावनी संकेत स्टेशन के गायब होने से पहले उसके व्यवहार में पाए गए। जो स्टेशन नेटवर्क से बाहर होने वाले थे, वे गिरावट का एक विशिष्ट पैटर्न दिखाते थे: वे अपनी स्थिति कम बार रिपोर्ट करने लगे, उनके पोर्ट अधिक बार ऑफलाइन हो गए, और उन्हें ठीक करने में लगने वाला समय बढ़ गया। कई मामलों में, उपकरण कार चार्ज करने के लिए पर्याप्त कार्यात्मक था, लेकिन डिजिटल सिग्नल जो सिस्टम को यह बताते थे कि स्टेशन "व्यवसाय के लिए खुला" है, काम करना बंद कर चुके थे। इसने वह स्थिति पैदा की जिसे शोधकर्ता "घोस्ट स्टेशन्स" (भूतिया स्टेशन) कहते हैं—ऐसे स्थान जो अभी भी सार्वजनिक मानचित्रों पर सक्रिय चार्जर के रूप में दिखाई देते हैं, भले ही वे महीनों या वर्षों से ऑफलाइन हों।

शोधकर्ताओं ने पाया कि ये परिचालन संबंधी गड़बड़ियाँ केवल मामूली असुविधाएँ नहीं थीं; वे स्टेशन के भाग्य के शक्तिशाली भविष्यवक्ता थे। जब एक स्टेशन ने अपनी डेटा रिपोर्ट देना कम कर दिया या जब उसके पोर्ट लंबे समय तक ऑफलाइन रहे, तो उसके नेटवर्क से गायब होने की संभावना काफी बढ़ गई। डेटा ने दिखाया कि एक स्टेशन जिसके पास निरंतर रिपोर्टिंग अंतराल या बार-बार रखरखाव संबंधी समस्याएं थीं, उसके कम उपयोग वाले स्टेशन की तुलना में बाहर होने की संभावना बहुत अधिक थी। वास्तव में, अध्ययन ने पहचाना कि स्टेशन की आसन्न सेवानिवृत्ति की सबसे विश्वसनीय प्रारंभिक चेतावनी ग्राहकों की कमी नहीं, बल्कि संचार और रखरखाव में खराबी थी। स्टेशन ने अपनी स्थिति रिपोर्ट करने या अपने टूटे हुए पोर्ट को ठीक करने में जितना अधिक संघर्ष किया, वह पूरी तरह से गायब होने के उतना ही करीब था।

इन निष्कर्षों को एक व्यावहारिक उपकरण में बदलने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर मॉडल बनाया जो स्टेशन के वास्तव में गायब होने से पहले इन परेशानी के संकेतों को पहचान सकता है। रिपोर्टिंग अंतराल, ऑफलाइन पोर्ट और मरम्मत के समय पर डेटा फीड करके, वे उच्च जोखिम वाले स्टेशनों की एक "वॉचलिस्ट" बना सके। मॉडल विशेष रूप से उन स्टेशनों पर ध्यान केंद्रित करने में उल्लेखनीय रूप से प्रभावी साबित हुआ जिनके विफल होने की सबसे अधिक संभावना थी। उदाहरण के लिए, जब शोधकर्ताओं ने उच्चतम जोखिम के रूप में चिह्नित शीर्ष 5% स्टेशनों को देखा, तो उन्होंने पाया कि उनमें से 11% से अधिक स्टेशन वास्तव में अगले कुछ महीनों में नेटवर्क से बाहर हो गए, जो औसत स्टेशन की तुलना में पांच गुना से अधिक की दर है। यह सुझाव देता है कि उपयोगिता कंपनियों और नगर नियोजकों को निरीक्षण और मरम्मत को प्राथमिकता देने के लिए ऐसे सिस्टम का उपयोग करना चाहिए, जिससे वे स्टेशनों के पूरी तरह विफल होने की प्रतीक्षा करने के बजाय, सबसे कमजोर स्टेशनों को ठीक कर सकें।

अध्ययन ने वर्तमान नियमों में एक महत्वपूर्ण अंतर को भी रेखांकित किया। जबकि नए चार्जरों के लिए संघीय वित्त पोषण सख्त नियमों के साथ आता है जिसमें 97% अपटाइम और नियमित रिपोर्टिंग की आवश्यकता होती है, ये नियम अक्सर निजी स्वामित्व वाले स्टेशनों या स्थानीय स्रोतों द्वारा वित्त पोषित स्टेशनों पर लागू नहीं होते हैं। परिणामस्वरूप, नेटवर्क में कई स्टेशन इस बात के लिए प्रवर्तनीय मानकों के बिना काम करते हैं कि उन्हें कितनी जल्दी मरम्मत की जानी चाहिए या वे कितनी लगातार अपनी स्थिति रिपोर्ट कर सकते हैं। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि इस नियामक अंतर को पाटना आवश्यक है। सभी सार्वजनिक चार्जरों पर, चाहे उन्हें किसने भी भुगतान किया हो, समान कठोर रिपोर्टिंग और रखरखाव आवश्यकताओं को लागू करके, शहर "घोस्ट स्टेशनों" के निर्माण को रोक सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि चार्जिंग नेटवर्क सभी के लिए एक विश्वसनीय संसाधन बना रहे। निष्कर्ष बताते हैं कि इलेक्ट्रिक मोबिलिटी का भविष्य अधिक चार्जर बनाने में नहीं, बल्कि हमारे पास जो पहले से मौजूद हैं उन्हें चालू रखने, दृश्यमान और भरोसेमंद बनाए रखने में है।