The subject of this diploma thesis is a creation of SW for the self-service charging station of ELNICO Ltd. company. The work consists of two main parts. The first part contains an overview of general charging stations for electro cars at current market. After this the prototype of the ELNICO system is described. It's main components and the control system realized by the development kit DK-LM3S9B96 are characterized here. The real-time operating system FreeRTOS, that is used by the kit, is also specified. The second part of the document deals with the SW design and realization. The thesis describes the structure and the main modules of the program. The functionality is then demonstrated by photos of running application.

Before vehicles were heavily relied on coal, fossil fuels and wind for power.  Now, they are rapidly being replaced by electric vehicles and or plug-in hybrid electric cars. But these electric cars are still faced with the problem of energy availability because they rely on energy from biomass, hydro power and wind turbines for power generation. The abundance of solar radiation and its use as solar energy as a power source in driving these rapidly increasing electric cars is not only an important decision but also a necessary condition for eradication of environmental pollution. This study presents a model for charging electric cars from solar energy. Little focus on detailed technologies involved from solar energy capture to battery charging but our main focus is how to provide a modified charging parking lot in Karlskrona city-Sweden. With a surface area of 2850m2, we were able to choose 1STH-350-WH as the right PV modules. Based on the latitude of our design area, a computed 71 degrees angle positioning between solar panel and roof so as to maximise the surface area and optimise the solar irradiance gathering. Based on the power output of approximately116kW these PV modules generated, we further analysed and selected SDP 30KW inverter and Monocrystalline Silicon (1SolTech 1STH-350-WH (350W) solar modules. Also we provide different car charging method by choosing the SAE J1772 standard as one of specifications for dedicated vehicle charging and Clipper Creek HSC-40 as our option of charger. With the data of the generating solar energy every day, charging time, consuming power, we can estimate how many cars the system can handle to charge. Moreover, our system provides AC power from AC power network by general socket type F. We finally concluded that, our model for charging of electric car batteries was not only supportive but efficient in terms of extracting solar energy from sunlight to charge electric cars, thus making the region an eco-friendly place.

Two trends that have become increasingly noticeable in recent years are increased data volumes and an increased focus on climate change. With an ever-increasing number of companies performing value-creating activities at the intersection of these two areas, and still relatively few previous studies, there is an interest in investigating how these two areas can be integrated. The purpose of the work is therefore to investigate the integration of sustainability data in Business Intelligence (BI) for companies in greentech, i.e. companies whose goal is to use technology to contribute to a more sustainable future. Based on this, guidelines and insights about good design and implications for the business are then generated. An interdisciplinary approach is utilized where accepted design theory, such as Donald Norman's design principles and the Action Design Research development framework, is combined with information systems and business intelligence theory. In practice, this has meant an iterative process where a prototype of a Business Intelligence tool has been developed to visualize sustainability data for a greentech company. The tool has been continuously evaluated by representatives from different parts of the company to investigate which factors are most important for high usability and what effects more easily accessible sustainability data has on the business. The investigation shows, among other things, that it is of great importance that the tool is closely aligned with the organization’s other activities, both in terms of design and daily operations, and that a highly requested functionality is the ability to segment and compare data in many ways. At the same time, there are several aspects that add complexity to the issue, such as a conflict between the organization and the employees as to whether Swedish or English should be the language of the tool. In addition, the results also indicate that a lack of easily accessible and accurate data can result in decisions being made based on intuition and experience, despite the advice of previous research. Something that also emerges clearly during the tests is the trend that an increasing number of companies need to report more sustainability information, and the area is therefore highly relevant for further research. / Två trender som blivit alltmer påtagliga de senaste åren är ökade datamängder och ökat fokus på klimatförändringar. Med ett ständigt växande antal företag som bedriver värdeskapande verksamhet i skärningen mellan dessa två områden, och ännu relativt få tidigare studier, finns det således ett intresse att undersöka hur dessa två områden kan integreras. Syftet med arbetet formuleras som en ansats att undersöka integreringen av hållbarhetsdata inom Business Intelligence (BI) för företag inom greentech, alltså företag vars mål är att nyttja teknik för att bidra till en mer hållbar framtid. Utifrån detta genereras sedan riktlinjer och insikter kring god design och implikationer för verksamheten. En tvärvetenskaplig ansats utnyttjas där vedertagen designteori, såsom Donald Normans designprinciper och utvecklingsramverket Action Design Research, kombineras med teori för informationssystem och Business Intelligence. I praktiken har detta inneburit en iterativ process där en prototyp av ett Business Intelligence-verktyg utvecklats för att visualisera hållbarhetsdata för ett greentech-företag. Verktyget har kontinuerligt utvärderats av representanter från olika funktioner i företaget för att undersöka vilka faktorer som är viktigast för hög användbarhet samt vilka effekter mer lättillgängliga hållbarhetsdata har på verksamheten. Undersökningen visar bland annat att det är av stor vikt att verktyget knyts nära övrig verksamhet, både designmässigt och verksamhetsmässigt, samt att en högt efterfrågad funktionalitet är att kunna segmentera och jämföra data på många olika sätt. Samtidigt finns flera aspekter som adderar komplexitet till frågeställningen, exempelvis en motsättning mellan organisationen och medarbetarna kring huruvida svenska eller engelska bör användas som språk i verktyget. Dessutom pekar också resultaten på att en avsaknad av lätt tillgängliga och korrekta data kan resultera i att beslut fattas baserat på intuition och erfarenhet, trots litteraturens avrådan. Någonting annat som även framkommit under testerna är trenden att allt fler företag behöver rapportera mer hållbarhetsinformation, och området därför är högaktuellt för vidare undersökningar.

Elektrifieringen av bilflottan sker i rasande takt. Även andra samhällssektorers efterfrågan på el väntas öka drastiskt under kommande decennier, vilket i kombination med en växande andel intermittenta energikällor trappar upp påfrestningarna på elnätet och ställer krav på anpassningar. En föreslagen dellösning till kraftsystemets kommande utmaningar är att utnyttja efterfrågeflexibiliteten i laddande elbilar genom att en aggregator styr ett stort antal elbilsladdare och säljer den sammanlagda kapaciteten på till exempel Svenska kraftnäts stödtjänstmarknader.  För att avgöra hur mycket flexibilitet som elbilsladdning kan bidra med behöver aggregatorn upprätta prognoser över hur mycket effekt som mest sannolikt finns tillgänglig vid en viss tidpunkt – en punktprognos – men också en uppskattning av vilken effektnivå man kan vara nästan säker på att utfallet överstiger – en kvantilprognos. I den här studien har en undersökning gjorts av hur prognosfelet förändras om gruppen av aggregerade elbilsladdare ökas, och hur mycket en aggregator på så sätt kan sänka sina marginaler vid försäljning av efterfrågeflexibiliteten för att med säkerhet kunna uppfylla sitt bud. Det gjordes genom att kvantifiera flexibiliteten för 1 000 destinationsladdare belägna vid huvudsakligen arbetsplatser, och genom att skala upp och ner datamängden genom slumpmässiga urval. För dessa grupper gjordes sedan probabilistiska prognoser av flexibiliteten med en rullande medelvärdes- och en ARIMA-modell. Utifrån prognoserna simulerades slutligen potentiella intäkter om aggregatorn skulle använda den flexibla kapaciteten för uppreglering till stödtjänsten FCR-D upp, vilket är en frekvensreserv som aktiveras vid störningar av nätfrekvensen.  Resultaten visar att en tiodubbling av antalet aggregerade elbilsladdare mer än halverar det relativa prognosfelet. De båda prognosmodellerna visade sig ha jämförbar precision, vilket talar för att använda sig av den rullande medelvärdesmetoden på grund av dess lägre komplexitet. Den ökade säkerheten i prognosen resulterade dessutom i högre intäkter per laddare.  De genomsnittliga intäkterna av att leverera flexibilitet från 1 000 aggregerade elbilsladdare till FCR-D uppgick till 6 900 kr per månad, eller 0,8 kr per session – siffror som troligen hade varit högre utan coronapandemins ökade hemarbete. En 99-procentig konfidensgrad för kvantilprognosen resulterade i en säkerhetsmarginal med varierande storlek, som i genomsnitt var runt 90 procent för 100 laddpunkter, 60 procent för 1 000 laddpunkter samt 30 procent för 10 000 laddpunkter. Mest flexibilitet fanns tillgänglig under vardagsförmiddagar då ungefär 600 kW fanns tillgängligt som mest för 1 000 laddpunkter.  Att döma av tio års nätfrekvensdata är den sammanlagda sannolikheten för att över 50 procent aktivering av FCR-D-budet skulle sammanfalla med att utfallet för den tillgängliga kapaciteten är en-på-hundra-låg i princip obefintlig – en gång på drygt 511 år. Att aggregatorn lägger sina bud utifrån en 99-procentig konfidensgrad kan alltså anses säkert. / The electrification of the car fleet is taking place at a frenetic pace. Additionally, demand for electricity from other sectors of the Swedish society is expected to grow considerably in the coming decades, which in combination with an increasing proportion of intermittent energy sources puts increasing pressure on the electrical grid and prompts a need to adapt to these changes. A proposed solution to part of the power system's upcoming challenges is to utilize the flexibility available from charging electric vehicles (EVs) by letting an aggregator control a large number of EV chargers and sell the extra capacity to, for example, Svenska kraftnät's balancing markets. To quantify how much flexibility charging EVs can contribute with, the aggregator needs to make forecasts of how much power that is most likely available at a given time – a point forecast – but also an estimate of what power level the aggregator almost certainly will exceed – a quantile forecast. In this study, an investigation has been made of how the forecast error changes if the amount of aggregated EV chargers is increased, and how much an aggregator can lower their margins when selling the flexibility to be able to deliver according to the bid with certainty. This was done by quantifying the flexibility of 1000 EV chargers located at mainly workplaces, and by scaling up and down the data through random sampling. For these groups, probabilistic forecasts of the flexibility were then made with a moving average forecast as well as an ARIMA model. Based on the forecasts, potential revenues were finally simulated for the case where the aggregator uses the available flexibility for up-regulation to the balancing market FCR-D up, which is a frequency containment reserve that is activated in the event of disturbances. The results show that a tenfold increase in the number of aggregated EV chargers more than halves the forecast error. The two forecast models proved to have comparable precision, which suggests that the moving average forecast is recommended due to its lower complexity compared to the ARIMA model. The increased precision in the forecasts also resulted in higher revenues per charger. The average income from delivering flexibility from 1000 aggregated electric car chargers to FCR-D amounted to SEK 6900 per month, or SEK 0.8 per session – figures that would probably have been higher without the corona pandemic's increased share of work done from home. A 99 percent confidence level for the quantile forecast resulted in a safety margin of varying size, which on average was around 90 percent for 100 chargers, 60 percent for 1000 chargers and 30 percent for 10,000 chargers. Most flexibility was shown to be available on weekday mornings when approximately 600 kW was available at most for 1000 chargers. By examining frequency data for the Nordic power grid from the past ten years, the joint probability that a more than 50 percent activation of the FCR-D bid would coincide with the outcome for the available capacity being one-in-a-hundred-low, was concluded to be nearly non-existent – likely only once in about 511 years. For the aggregator to place bids based on a 99 percent confidence level can thus be considered safe.