Smart Charging Made Smarter: Novel Approaches To AI For EV Charging

Neuauflage von Plato

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Der groß angelegte Ausbau der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge ist unerlässlich, um die Einführung von Elektrofahrzeugen und die allgemeine Dekarbonisierung des Verkehrssektors weiter zu beschleunigen. Der europäische Masterplan für die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge schätzt, dass der Einsatz von Ladestationen für Elektrofahrzeuge bis 9 europaweit um das Neunfache zunehmen muss, um die Dekarbonisierungsziele zu erreichen – etwa 2030 neue Stationen pro Woche.

Die Herausforderungen beim Laden von Elektrofahrzeugen gehen jedoch über die bloße Skalierung hinaus. Bestehende Ladenetze sind mit erheblichen Hindernissen in Bezug auf Zuverlässigkeit, Interoperabilität und Netzanbindung konfrontiert, die den Ausbau verlangsamen, die Stabilität lokaler Energienetze gefährden und die Effizienz und den Zusammenhalt der Ladenetze verringern.

Netzengpässe – ein kritisches Ladehindernis für Elektrofahrzeuge:

Der Energieaspekt bei der Einführung des Ladevorgangs für Elektrofahrzeuge ist möglicherweise die größte Herausforderung. Die meisten Netzinfrastrukturen sind nicht dafür ausgelegt, den hohen Energiebedarf von Ladestationen für Elektrofahrzeuge, insbesondere von Schnellladestationen, zu decken. Die erforderlichen Aktualisierungen der Netzinfrastruktur sind ein langwieriger und kostspieliger Prozess (zwischen 6 und 24 Monaten für Autobahnladegeräte), der die Einführung von Ladenetzen für Elektrofahrzeuge erheblich verlangsamt und potenzielle Ladenetzbetreiber abschreckt.

Als Reaktion auf diese Herausforderungen nutzen Innovatoren KI, um die Geschäftsszenarien für Ladenetzbetreiber und Versorgungsunternehmen zu verbessern, die Bereitstellungs- und Betriebskosten von Ladestationen zu senken, die bestehende Netzinfrastruktur zu optimieren und gleichzeitig Netzaufrüstungen zu minimieren und EV-Netze zur Unterstützung in lokale Energiesysteme zu integrieren Netzstabilität und -flexibilität.

KI-Innovation

KI-Innovatoren überwinden Hindernisse mit Lösungen wie:

Intelligentes Laden mit vorausschauender Analyse der Netznachfrage und -last zur Optimierung des Energieverbrauchs, zur Integration erneuerbarer Energien und zur Reduzierung der Netzbelastung (z. B. Iotecha, BluWave-ai)
Ladenetzwerkmanagement zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit, Konnektivität und Interoperabilität der Ladestation (z. B. Terbine)
Prognose, Planung und dynamische Preisgestaltung zur Erleichterung von Vehicle-to-Grid (V2G) und Netzdiensten (z. B. Fermata-Energie) und zur Optimierung des V2G-Umsatz- und Lademanagements insbesondere für Flotten
Softwaretools zur Bestimmung des optimalen Standorts von Ladestationen basierend auf Nutzungsmustern, Fahrerverhalten und lokalen Anreizen (z. B. Freewire)
Integriertes Lade- und Energie-Asset-Management zur Lastverschiebung (z. B. Elektrische Ära, Ladepunkt)

KI lernt aus den Lademustern von Elektrofahrzeugen, um den Bedarf zu prognostizieren, alle Energieanlagen (Batterien von Elektrofahrzeugen, Energiespeicher, Solarenergie, Mikronetze) zu optimieren und die Netzlast zu verringern, Nachfragereaktion und Netzdienste bereitzustellen
KI prognostiziert den Ladebedarf für Elektrofahrzeuge anhand von Lastdaten der Verbraucher und der Energieverfügbarkeit vor und hinter dem Zähler, mildert Spitzenlasten und optimiert die Nutzung gemischter Energiequellen, was zu einer Optimierung von Ladevorgängen, Tarifen und Energienutzungsmix führt, um die Einsparungen bei den Stromrechnungen zu maximieren und die Nachfrage zu reduzieren Gebühren

Wettbewerbstrends und Marktdynamik

Vollständig integrierte End-to-End-Ladelösungen sind besonders attraktiv für Erstbetreiber von Ladestationen und bieten einen erheblichen Mehrwert, indem sie die Bereitstellung beschleunigen und die Infrastrukturinstallation reduzieren. Diese Lösungen erfassen den wachsenden Kundenstamm von Einzelhändlern, Tankstellen und Automobilherstellern, die ihre Geschäftsmodelle ändern und in den Bereich des Ladenetzwerkbetriebs vordringen möchten. Diese aufstrebenden Ladenetzbetreiber wenden sich aufgrund der Komplexität und Schwierigkeit der Entwicklung effektiver KI-Modelle eher an Innovatoren als an die Entwicklung eigener Produkte.

Durch die Zusammenarbeit mit Innovatoren können sie mit ausgefeilterer Software schneller auf den Markt kommen. Incoming-Ladenetzbetreiber stehen vor einer zweifachen Herausforderung:

1) Überwindung von Netzhindernissen und Unzuverlässigkeitsproblemen, mit denen die vorherige Generation von Ladenetzen für Elektrofahrzeuge zu kämpfen hatte, und

2) bieten gleichzeitig ein Ladeerlebnis und ein Produkt, das mit dem von Tesla gekennzeichneten Marktstandard für Effizienz und Zuverlässigkeit der KI-gestützten Ladeinfrastruktur konkurriert.

Für die Zukunft ist zu erwarten, dass Automobilhersteller, Versorgungsunternehmen sowie Öl- und Gaskonzerne mit Innovatoren von KI-Ladesystemen zusammenarbeiten, um proprietäre Ladenetzwerke aufzubauen und die Vorteile von KI zu nutzen, bevor sie zum Marktstandard wird, um mit den etablierten Ladenetzwerkbetreibern zu konkurrieren.