Q-Park Student Award competitie 2021

Sinds 2014 geeft Q-Park in samenwerking met de Erasmus Universiteit jaarlijks een prijs voor de beste afstudeerscriptie op gebied van parkeren aan de Nederlandse en Vlaamse universiteiten. Dit jaar konden voor het eerst universiteiten en hogescholen uit heel Europa deelnemen en kwamen er in totaal vijftig aanmeldingen waaruit door een jury van beide samenwerkende partijen drie finalisten zijn geselecteerd.

TEKST PETER MARTENS De drie finalisten, Edward Heath, Marlou Tiesinga en Mateusz Wiza presenteerden op 3 november hun scriptie in de Muziekgieterij in Maastricht voor een gehoor van ruim honderd personen uit de parkeersector en de academische wereld. De presentaties werden voorafgegaan door inleidingen door Carlo van de Weijer van de Technische Universiteit Eindhoven (over verandering van mobiliteit door technologie en gedrag) en Frank Quix van Q&A Insights (over verandering van koopgedrag over de

Edward Heath, Jeroen Quee (Sweco en mentor Marlou Tiesinga) en Mateusz Wiza afgelopen decennia). Daarna introduceerde Guiliano Mingardo van de Erasmus Universiteit de finalisten voor de Student Award.

EDWARD HEATH Zelfstandige e-laadfaciliteiten met zonnepanelen.

Edward Heath studeerde energietechnologie aan de Technische Universiteit Delft en presenteerde zijn scriptie over zelfstandige e-laadsystemen (zonder netaansluiting) met zonnepanelen, specifiek voor langparkeerders bij luchthavens. Het onderzoek is gebaseerd op een case op Lelystad airport voor 108 plekken onder overkapping met zonnepanelen, elk met een 3,7kW laadpunt. Deze worden gevoed uit de gezamenlijke capaciteit van de zonnepanelen, zonder verdere netaansluiting. De opwekking van de stroom werd gesimuleerd op basis van weersomstandigheden door het jaar heen: van april tot augustus was er duidelijk overproductie, met name in december en januari gaf de simulatie voor slechts 50 procent van de vertrekkende auto’s een volledig geladen accu. Dit zou kunnen worden opgevangen door opslag van de overproduc-

Q-Park Student Award competitie 2021

tie in de maanden met meer daglicht. Aankomsttijden zijn ontleend aan informatie van Schiphol in november 2019, gecorrigeerd naar het totaalvolume van de andere maanden en ervan uitgaande dat aankomst- en vertrektijden van vluchten vergelijkbaar zijn. Verblijftijden van de geparkeerde auto’s zijn ontleend aan parkeerduurgegevens van Boston airport, met een minimum van 48 uur in verband met de focus op langparkeren. Vervolgens is aan elke laadhandeling de karakteristiek van een van de tien in 2019 meestverkochte e-auto’s toegevoegd (bv accucapaciteit en laadsnelheid). In simulaties is berekend dat 85 procent van de auto’s bij vertrek voldoende geladen zijn (minimaal 75 procent van de accucapaciteit), maar in december en januari was dat slechts de helft. Met de aannames voor installatiekosten en verkoopprijs van de stroom à 0,36 euro per kWh, wordt een terugverdientijd van 10 jaar berekend. In de economische analyse is deze basiscase vergeleken met twee alternatieven: zonnepanelen met aanvullend aansluiting op het netwerk en uitsluitend voeding van de laadpunten uit het netwerk, zonder zonnepanelen. Het eerste alternatief vergt de hoogste investering (zonnepanelen én netwerkaansluiting) en leidt tot een terugverdientijd van 15 jaar. Laadpunten aan het netwerk zonder zonnepanelen leiden tot een terugverdientijd van 9 jaar. Nadeel daarvan is echter de zware extra belasting van het elektriciteitsnet met alle risico’s van dien qua leveringszekerheid. In de presentatie werd de beperkte beschikbaarheid in het netwerk geïllustreerd met Noord-Holland: in een groot deel van de provincie is geen netwerkcapaciteit beschikbaar voor dergelijke projecten en de wachttijd kan oplopen tot meerdere jaren.

MARLOU TIESINGA Nieuw perspectief op parkeren in de woonomgeving.

Marlou Tiesinga studeerde verkeerskunde aan de TU-Delft, met begeleiding vanuit Sweco adviseurs. Zij presenteerde via video haar scriptie over bezoekersparkeren in de woonomgeving. De traditionele CROWstandaard maakt voor het bewonersparkeren onderscheid naar type woning en sociaaleconomische verschillen, maar voor bezoekersparkeren geldt een universele opslag van 0,3 parkeerplaats per wooneenheid. Met teruglopend autobezit per huishouden wordt deze vaste component een steeds groter aandeel in het aantal te realiseren parkeerplaatsen bij stedelijke nieuwbouw. De behoefte is geanalyseerd op basis van het werkelijk gebruik van bezoekersvergunningen in Eindhoven per postcodezone. Dit is vervolgens gekoppeld aan de geografische data (dichtheid, functiegebruik, toegankelijkheid en woningtypes), demografische data van de bewoners in het gebied (gezinssamenstelling, inkomen en opleidingsniveau) en parkeerfaciliteiten (on-street, off-street, tarieven) middels een regressie-analyse. Tot grote verrassing bleek er nauwelijks relatie te bestaan tussen het aantal parkeerhandelingen van bezoekers en het aantal bewoners of huishoudens. Gebieden in of nabij de binnenstad trekken meer bezoekersparkeren. Bewoners van grotere (eigen) woningen trekken meer bezoekers en ten slotte heeft de bereikbaarheid per auto (aantal beschikbare parkeerplekken en afstand vanaf het hoofdwegennet) positieve invloed op het aantal bezoekers. Conclusie van de studie is dat beperking van het aantal bezoekersplaatsen mogelijk zal leiden tot minder vraag door bezoekers. Parkeercapaciteit voor bezoekers zou dus niet vanuit het aantal woningen/ huishoudens bepaald moeten worden maar vanuit lokale omstandigheden, waarbij capaciteitsreductie ook tot minder gebruik zou leiden. Dit moet echter in dergelijke praktijkgevallen nog nader worden onderzocht, om tot concretere nieuwe richtlijnen te kunnen komen. Zie ook het artikel van Marlou Tiesinga ‘Parkeerkencijfer voor bezoek aan bewoners: de grote onbekende’ op pagina 16 van deze Vexpansie.

MATEUSZ WIZA Voorspelling van gebruik van nieuwe parkeergarages.

Mateusz Wiza studeerde in Maastricht Datawetenschap en kunstmatige intelligentie en presenteerde zijn scriptie over gebruik van multiregressie-analyse om de prestatie van parkeerfaciliteiten te voorspellen. Daarmee zouden adviesrapporten voorafgaand aan de ontwikkeling, verkoop of verhuur van nieuwe parkeergarages overbodig moeten worden: de basisgegevens worden in het algoritme gestopt en de kunstmatige intelligentie doet de rest. Basisgegevens voor het machine learning model zijn de capaciteit van de nieuwe garage, andere parkeerfaciliteiten met capaciteit binnen een kilometer afstand, aanwezigheid van een station binnen 500 meter en aantallen kantoren, winkels, horeca, onderwijs, industrie en overige gebouwen binnen 350 meter op basis van OpenStreetMaps. Gegevens over vloeroppervlak van winkels, aantal kamers in hotels etc. waren voor dit onderzoek niet beschikbaar. Deze gegevens zijn verzameld voor 1037 bestaande Q-Park garages in zeven landen. Van die garages zijn verkochte parkeeruren, inrijtijden, gemiddelde verblijftijd, gemiddelde bezettingsgraad en parkeeromzet per dag in het systeem ingevoerd. Bovendien is onderscheid per land gemaakt. Vervolgens zijn diverse technieken van kunstmatige intelligentie op deze database losgelaten om te zien welke zelflerende rekenmethode de ingevoerde werkelijkheid het beste benadert. In de studie kwam een voorspeltechnologie naar voren die het beste resultaat opleverde maar verder onderzoek met meer deep learning is nog wenselijk. Bovendien is er nog behoefte aan meer gedetailleerde basisgegevens (zoals bijvoorbeeld winkeloppervlakten, werkplekken in kantoren, aantallen hotelkamers etc.) en resultaten van de bestaande garages om de kunstmatige intelligentie nog beter te kunnen voeden. Er is dus nog een weg te gaan voordat algoritmen de adviseurs kunnen verslaan. Na de presentaties werden door de gastheer van de dag, Theo Thuis, managing director innovations bij Q-Park, de prijzen uitgereikt: alle drie de finalisten kregen uiteindelijk een cheque van 1500 eurouitgereikt als beloning voor hun prestaties.

PETER MARTENS, redactie Vexpansie