Smart opladning gjort smartere: Nye tilgange til AI til EV-opladning

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Storstilet udbygning af el-opladningsinfrastruktur er afgørende for yderligere at fremskynde indførelse af elbiler og den overordnede dekarbonisering af transportsektoren. European Electric Vehicle Charging Infrastructure Master Plan anslår, at udbredelsen af ladestationer til elbiler skal 9-dobles i hele Europa inden 2030 for at nå dekarboniseringsmålene - omkring 14,000 nye stationer om ugen.

Udfordringer med EV-opladning rækker dog mere end blot skalering. Eksisterende opladningsnetværk står over for betydelige forhindringer for pålidelighed, interoperabilitet og netforbindelse, som forsinker implementeringen, truer stabiliteten af lokale energinetværk og reducerer effektiviteten og sammenhængen i ladenetværkene.

Netflaskehalse – en kritisk EV-opladningsbarriere:

Energisiden af udrulningsligningen for EV-opladning er måske den mest udfordrende. Det meste af netinfrastrukturen blev ikke bygget til at imødekomme det høje energibehov, der kræves af EV-ladestationer, især hurtigladestationer. De påkrævede opdateringer af netinfrastrukturen er en langvarig og bekostelig proces (alt fra 6-24 måneder for motorvejsopladere), som i væsentlig grad bremser udrulningen af el-opladningsnetværk og afskrækker potentielle opladningsnetværksoperatører.

Som svar på disse udfordringer udnytter innovatører kunstig intelligens til at forbedre forretningsgrundlaget for opladningsnetværksoperatører og forsyningsselskaber, sænke udrulnings- og driftsomkostninger for ladestationer, optimere eksisterende netinfrastruktur og samtidig minimere netopgraderinger og integrere EV-netværk i lokale energisystemer for at understøtte nettets modstandsdygtighed og fleksibilitet.

AI Innovation

AI-innovatorer overvinder forhindringer med løsninger som:

Smart opladning ved hjælp af forudsigelig analyse af netbehov og -belastning for at optimere energiforbruget, integration af vedvarende energi og reducere netbelastningen (f.eks. Iotecha, BluWave-ai)
Opladningsnetværksstyring for at sikre ladepunkters pålidelighed, tilslutningsmuligheder og interoperabilitet (f.eks. Terbine)
Prognose, planlægning og dynamisk prissætning for at lette køretøj-til-net (V2G) og nettjenester (f.eks. Fermata energi) og for at optimere V2G-omsætning og afgiftsstyring, især for flåder
Softwareværktøjer til at bestemme den optimale placering af opladningssteder baseret på brugsmønstre, føreradfærd og lokale incitamenter (f.eks. Freewire)
Integreret opladning og styring af energiaktiver til belastningsforskydning (f.eks. Elektrisk æra, ChargePoint)

AI lærer af EV-opladningsmønstre for at forudsige efterspørgsel og optimere alle energiaktiver (EV-batterier, energilagring, solenergi, mikronet) og lette netbelastningen, levere efterspørgselsrespons og nettjenester
AI forudsiger EV-opladningsefterspørgsel fra forbrugerbelastningsdata og energitilgængelighed foran og bag måleren afbøder spidsbelastninger og optimerer brugen af blandede energikilder, hvilket giver optimering af opladning, takster og energiforbrugsmix for at maksimere besparelser på elregningen og reducere efterspørgslen afgifter

Konkurrencetendenser og markedsdynamik

Fuldt integrerede end-to-end ladeløsninger er særligt attraktive for førstegangsladestationsoperatører og tilbyder betydelig værdi ved at fremskynde implementeringen og reducere installationen af infrastruktur. Disse løsninger fanger den voksende kundebase af detailhandlere, tankstationer og automotive OEM'er, der ønsker at ændre deres forretningsmodeller og flytte ind i opladningsnetværket. Disse håbefulde opladningsnetværksoperatører henvender sig til innovatører i stedet for at udvikle interne produkter på grund af kompleksiteten og vanskeligheden ved at udvikle effektive AI-modeller.

Samarbejde med innovatører vil give dem mulighed for at nå markedet hurtigere med mere sofistikeret software. Netoperatører med indgående opladning har en dobbelt udfordring:

1) Overvind netforhindringer og upålidelighedsudfordringer, der plager den tidligere generation af el-opladningsnetværk, og

2) tilbyder samtidig en opladningsoplevelse og et produkt, der konkurrerer med markedsstandarden for AI-aktiveret opladningsinfrastrukturs effektivitet og pålidelighed mærket af Tesla.

Ser fremad, forventer du, at automotive OEM'er, forsyningsselskaber og olie- og gasproducenter samarbejder med AI-opladningsinnovatorer i et kapløb om at etablere proprietære opladningsnetværk og drage fordel af AI, før det bliver markedsstandard, for at konkurrere med eksisterende opladningsnetværk.