Carga inteligente más inteligente: enfoques novedosos de la IA para la carga de vehículos eléctricos

Reeditado por Platón

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La construcción a gran escala de infraestructura de carga de vehículos eléctricos es esencial para acelerar aún más la adopción de vehículos eléctricos y la descarbonización general del sector del transporte. El Plan Maestro Europeo de Infraestructura de Carga de Vehículos Eléctricos estima que el despliegue de estaciones de carga de vehículos eléctricos debe multiplicarse por nueve en toda Europa de aquí a 9 para cumplir los objetivos de descarbonización: alrededor de 2030 nuevas estaciones por semana.

Sin embargo, los desafíos con la carga de vehículos eléctricos van más allá de la simple escala. Las redes de carga existentes enfrentan importantes obstáculos de confiabilidad, interoperabilidad y conexión a la red que ralentizan el despliegue, amenazan la estabilidad de las redes energéticas locales y reducen la eficiencia y cohesión de las redes de carga.

Cuellos de botella en la red: una barrera crítica para la carga de vehículos eléctricos:

El lado energético de la ecuación del despliegue de carga de vehículos eléctricos es quizás el más desafiante. La mayor parte de la infraestructura de la red no se construyó para satisfacer la alta demanda de energía requerida por las estaciones de carga de vehículos eléctricos, en particular las estaciones de carga rápida. Las actualizaciones requeridas de la infraestructura de la red son un proceso largo y costoso (entre 6 y 24 meses para los cargadores de carreteras), lo que ralentiza significativamente el despliegue de la red de carga de vehículos eléctricos y disuade a los posibles operadores de redes de carga.

En respuesta a estos desafíos, los innovadores están aprovechando la IA para mejorar el caso comercial para los operadores y servicios públicos de redes de carga, reduciendo los costos de implementación y operación de las estaciones de carga, optimizando la infraestructura de la red existente y minimizando las actualizaciones de la red, e integrando las redes de vehículos eléctricos en los sistemas energéticos locales para respaldar resiliencia y flexibilidad de la red.

Innovación en IA

Los innovadores en IA están superando obstáculos con soluciones como:

Carga inteligente mediante análisis predictivo de la demanda y la carga de la red para optimizar el uso de energía, la integración de energías renovables y reducir la tensión de la red (p. ej., ioteca, BluWave-ai)
Gestión de la red de carga para garantizar la confiabilidad, conectividad e interoperabilidad del punto de carga (p. ej., Terbina)
Previsión, programación y fijación de precios dinámicos para facilitar el vehículo a la red (V2G) y los servicios de red (por ejemplo, Energía Fermata) y optimizar la gestión de ingresos y carga V2G, especialmente para flotas
Herramientas de software para determinar la ubicación óptima de los sitios de carga en función de los patrones de utilización, el comportamiento del conductor y los incentivos locales (p. ej., Freewire)
Gestión integrada de activos de carga y energía para el cambio de carga (p. ej., Era eléctrica, Chargepoint)

La IA aprende de los patrones de carga de los vehículos eléctricos para pronosticar la demanda y optimizar todos los activos energéticos (baterías de vehículos eléctricos, almacenamiento de energía, energía solar, microrredes) y facilitar la carga de la red, proporcionar respuesta a la demanda y servicios de red.
La IA predice la demanda de carga de vehículos eléctricos a partir de los datos de carga de los consumidores y la disponibilidad de energía delante y detrás del medidor mitiga las cargas máximas y optimiza el uso de fuentes de energía mixtas, lo que genera optimización de la carga, las tarifas y la combinación de uso de energía para maximizar los ahorros en las facturas de servicios públicos y reducir la demanda. cargos

Tendencias competitivas y dinámica del mercado

Las soluciones de carga de extremo a extremo totalmente integradas son particularmente atractivas para los operadores primerizos de estaciones de carga y ofrecen un valor significativo al acelerar la implementación y reducir la instalación de infraestructura. Estas soluciones capturan la creciente base de clientes de minoristas, gasolineras y fabricantes de equipos originales de automóviles que buscan cambiar sus modelos de negocio y entrar en el espacio operativo de la red de carga. Estos aspirantes a operadores de redes de carga están recurriendo a innovadores en lugar de desarrollar productos internos debido a la complejidad y dificultad de desarrollar modelos de IA eficaces.

La colaboración con innovadores les permitirá llegar al mercado más rápido con software más sofisticado. Los operadores de redes de carga entrantes se enfrentan a un doble desafío:

1) Superar los obstáculos de la red y los desafíos de falta de confiabilidad que afectan a la generación anterior de redes de carga de vehículos eléctricos, y

2) ofrecer simultáneamente una experiencia de carga y un producto que compita con el estándar del mercado en eficiencia y confiabilidad de la infraestructura de carga habilitada por IA marcado por Tesla.

De cara al futuro, se espera que los OEM automotrices, los servicios públicos y las grandes empresas de petróleo y gas se asocien con innovadores de carga de IA en una carrera para establecer redes de carga patentadas y aprovechar la IA antes de que se convierta en un estándar del mercado, para competir con los operadores tradicionales de las redes de carga existentes.