คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น: แอปชาร์จรถ EV ทำงานอย่างไร ติดต่อกับสถานีชาร์จ และคำนวณค่าใช้จ่ายอย่างไร
เมื่อรถยนต์ไฟฟ้า (EV) กลายเป็นทางเลือกหลักในยุคปัจจุบัน ผู้ใช้งานคาดหวังว่าจะสามารถชาร์จรถได้อย่างสะดวกและชาญฉลาดผ่านแอปมือถือ บทความนี้จะอธิบายให้คุณเข้าใจง่ายๆ ถึงวิธีที่ระบบชาร์จ EV แบบสมาร์ตทำงาน โดยเฉพาะถ้าคุณกำลังพัฒนา ระบบด้วย Flask backend หรือกำลังเริ่มต้นสร้างแพลตฟอร์มของคุณเอง
🧩 ส่วนประกอบหลัก 4 อย่างของระบบชาร์จ EV
| องค์ประกอบ | หน้าที่ |
|---|---|
| แอปมือถือ | ใช้โดยผู้ขับขี่ EV เพื่อค้นหา เริ่ม และหยุดการชาร์จ |
| Backend ด้วย Flask | ทำหน้าที่เชื่อมต่อระหว่างแอปและเครื่องชาร์จ |
| EVSE (Charger) | เครื่องชาร์จจริงที่ให้พลังงานกับรถ EV |
| โปรโตคอล OCPP | ภาษาที่ backend ใช้ในการสื่อสารกับเครื่องชาร์จ EVSE |
🔄 แผนภาพการทำงานของระบบ
แอปไม่ได้ติดต่อกับเครื่องชาร์จโดยตรง — แต่ใช้การสื่อสารผ่าน backend
sequenceDiagram
participant User
participant App
participant Flask Backend
participant EVSE (Charger)
User->>App: Start Charging
App->>Flask Backend: POST /start_session
Flask Backend->>EVSE (Charger): OCPP RemoteStartTransaction
EVSE (Charger)-->>Flask Backend: MeterStart = 154200 Wh
Flask Backend-->>App: Charging session started
Note over EVSE (Charger): Charging in progress...
User->>App: Stop Charging
App->>Flask Backend: POST /stop_session
Flask Backend->>EVSE (Charger): OCPP RemoteStopTransaction
EVSE (Charger)-->>Flask Backend: MeterStop = 156700 Wh
Flask Backend-->>App: Energy used = 2.5 kWh
⚡ การติดตามการใช้งานพลังงาน: MeterStart และ MeterStop
EVSE (Charger) มีมิเตอร์ในตัว เมื่อลูกค้าเริ่มและหยุดชาร์จ เครื่องจะส่งค่าพลังงาน:
| ค่าที่ใช้ | ความหมาย |
|---|---|
| MeterStart | ค่าพลังงาน (Wh) เมื่อเริ่มชาร์จ |
| MeterStop | ค่าพลังงาน (Wh) เมื่อสิ้นสุดการชาร์จ |
ตัวอย่าง:
MeterStart = 154200 Wh
MeterStop = 156700 Wh
พลังงานที่ใช้ = (156700 - 154200) / 1000 = 2.5 kWh
💰 การคำนวณค่าใช้จ่าย
ค่าบริการชาร์จคำนวณจากพลังงานที่ใช้ x ราคาต่อหน่วย (kWh)
ตัวอย่างโค้ดใน Flask:
def calculate_cost(meter_start, meter_stop, rate_per_kwh=0.25):
energy_wh = meter_stop - meter_start
energy_kwh = energy_wh / 1000
return round(energy_kwh * rate_per_kwh, 2)
ตัวอย่างผลลัพธ์:
{
"energy_kwh": 2.5,
"rate_per_kwh": 0.25,
"total_cost": 0.63
}
🔋 Bonus: เปิดการใช้งานรายงานสถานะแบตเตอรี่ (SOC)
SOC (State of Charge) คือเปอร์เซ็นต์ของแบตเตอรี่ในรถ EV ระหว่างการชาร์จ ซึ่งบางเครื่องชาร์จอาจรองรับแต่ยังไม่เปิดใช้งาน คุณสามารถเปิด SOC ได้จาก backend ผ่านคำสั่ง OCPP
✅ ขั้นที่ 1: ตรวจสอบว่าเครื่องรองรับ SOC หรือไม่
@app.route('/station/<cp_id>/check-soc', methods=['GET'])
def check_soc(cp_id):
ws = get_websocket(cp_id) # ฟังก์ชันเชื่อมต่อ WebSocket
request = call.GetConfigurationPayload(key=["MeterValuesSampledData"])
asyncio.run(ws.send(request))
response = asyncio.run(ws.receive())
for item in response.configuration_key:
if "StateOfCharge" in item.value:
return jsonify({"soc_supported": True})
return jsonify({"soc_supported": False})
✅ ขั้นที่ 2: เปิดใช้งาน SOC ถ้ายังไม่เปิด
@app.route('/station/<cp_id>/enable-soc', methods=['POST'])
def enable_soc(cp_id):
ws = get_websocket(cp_id)
request = call.ChangeConfigurationPayload(
key="MeterValuesSampledData",
value="StateOfCharge,Energy.Active.Import.Register"
)
asyncio.run(ws.send(request))
response = asyncio.run(ws.receive())
if response.status == "Accepted":
return jsonify({"status": "success", "message": "SOC enabled"})
return jsonify({"status": "failed", "message": "Change rejected"})
🧾 ตัวอย่างข้อมูล MeterValues หลังเปิด SOC
{
"meterValue": [{
"timestamp": "2025-05-26T03:25:00Z",
"sampledValue": [
{"measurand": "Energy.Active.Import.Register", "value": "156300"},
{"measurand": "StateOfCharge", "value": "74"}
]
}]
}
สามารถแสดงผลในแอปได้แบบนี้:
🔋 แบตเตอรี่: 74%
⚡ พลังงานที่ใช้: 2.1 kWh
💰 ค่าใช้จ่าย: ฿0.53
📱 API ที่ส่งกลับไปยังแอป
{
"session_id": "sess_001",
"meter_start": 154200,
"meter_stop": 156700,
"energy_kwh": 2.5,
"rate_per_kwh": 0.25,
"total_cost": 0.63,
"soc": 74,
"start_time": "2025-05-26T03:14:00Z",
"end_time": "2025-05-26T03:54:00Z"
}
🧱 เทคโนโลยีที่แนะนำสำหรับ Backend
| ชั้นระบบ | เทคโนโลยีที่แนะนำ |
|---|---|
| Web Framework | Flask |
| โปรโตคอล EVSE | OCPP 1.6 (Mobility House lib) |
| ฐานข้อมูล | PostgreSQL หรือ MongoDB |
| Frontend Mobile | Flutter หรือ React Native |
| การชำระเงิน | Stripe, PromptPay, PayPal |
✅ สรุป
ระบบชาร์จ EV ของคุณสามารถ:
- เริ่ม/หยุดการชาร์จผ่านแอป
- ติดตามพลังงานผ่าน
MeterStartและMeterStop - คำนวณค่าบริการอย่างแม่นยำ
- เปิดรายงาน SOC เพื่อให้ผู้ใช้เห็นแบตเตอรี่แบบเรียลไทม์
ทั้งหมดนี้ทำได้ด้วย Flask backend และการเชื่อมต่อผ่าน OCPP!
🚀 พร้อมสร้างแพลตฟอร์ม EV Charging แล้วหรือยัง?
หากคุณกำลังเริ่มต้น สร้าง หรือขยายเครือข่ายเครื่องชาร์จ EV — เราช่วยคุณได้!
📬 ติดต่อเราได้ที่ www.simplico.net
💬 หรือขอคำปรึกษาฟรีด้านเทคนิคกับทีมของเรา
Get in Touch with us
Related Posts
- ทำไมธุรกิจควรพัฒนาระบบอีคอมเมิร์ซของตัวเอง (แทนการเช่าแพลตฟอร์มสำเร็จรูป)
- Upstream, Downstream และ Fork คืออะไร? คู่มือเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนา Android & Linux
- บิ๊กเทคกำลังก่อ “ฟองสบู่ AI” อย่างไร? วิเคราะห์ NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Google, Oracle และบทบาทของ AMD
- Deep Learning ในงานพัฒนาอสังหาริมทรัพย์
- บริการแก้โค้ดและดูแลระบบ Legacy — ทำให้ระบบธุรกิจของคุณเสถียร พร้อมใช้งานตลอดเวลา
- Python Deep Learning สำหรับโรงงานอัตโนมัติ: คู่มือฉบับสมบูรณ์ (อัปเดตปี 2025)
- บริการพัฒนาและฝึกอบรม Python สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม (Factory Systems)
- ทำไม Python + Django คือ Tech Stack ที่ดีที่สุดในการสร้างระบบ eCommerce สมัยใหม่ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ + แผนราคา)
- กลยุทธ์ซานซือหลิ่วจี (三十六计): คู่มือกลยุทธ์ธุรกิจจีนยุคใหม่ เข้าใจวิธีคิด การเจรจา และการแข่งขันแบบจีน
- เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
- เข้าใจ Neural Network ให้ลึกจริง — ทำไมต้อง Convolution, ทำไม ReLU ต้องตามหลัง Conv2d และทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนขึ้น
- ระบบตรวจสอบความแท้ด้วย AI สำหรับแบรนด์ค้าปลีกยุคใหม่
- หนังสือเหนือกาลเวลา: เรียนรู้การคิดแบบนักฟิสิกส์ทดลอง
- SimpliBreakout: เครื่องมือสแกนหุ้น Breakout และแนวโน้มข้ามตลาด สำหรับเทรดเดอร์สายเทคนิค
- SimpliUni: แอปสมาร์ตแคมปัสที่ทำให้ชีวิตในมหาวิทยาลัยง่ายขึ้น
- พัฒนาโปรแกรมสแกนหุ้น Breakout หลายตลาดด้วย Python
- Agentic AI และ MCP Servers: ก้าวต่อไปของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
- การใช้ DevOps กับระบบอีคอมเมิร์ซ Django + DRF + Docker + PostgreSQL
- วิธีที่ AI ช่วยแก้ปัญหาใน Agile Development ได้จริง
- การเชื่อมต่อ TAK และ Wazuh เพื่อการรับรู้ภัยคุกคามแบบเรียลไทม์













