Intelligens töltés: Újszerű megközelítések a mesterséges intelligenciához az elektromos járművek töltéséhez

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Az elektromos járművek töltési infrastruktúrájának nagyarányú kiépítése elengedhetetlen az elektromos járművek elterjedésének felgyorsításához és a közlekedési ágazat általános szén-dioxid-mentesítéséhez. Az Európai Elektromos Járművek Töltési Infrastruktúra Főtervének becslése szerint az elektromos járművek töltőállomásainak kiépítésének 9-szeresére kell növekednie 2030-ig Európa-szerte, hogy elérje a szén-dioxid-mentesítési célokat – körülbelül 14,000 XNUMX új állomás hetente.

Az elektromos járművek töltésével kapcsolatos kihívások azonban túlmutatnak az egyszerű méretezésen. A meglévő töltőhálózatok jelentős megbízhatósági, átjárhatósági és hálózati csatlakozási akadályokkal szembesülnek, amelyek lassítják a kiépítést, veszélyeztetik a helyi energiahálózatok stabilitását, csökkentik a töltőhálózatok hatékonyságát és kohézióját.

Rács szűk keresztmetszetek – kritikus elektromos töltési akadály:

Az elektromos járművek töltési kiépítési egyenletének energetikai oldala talán a legnagyobb kihívás. A legtöbb hálózati infrastruktúra nem úgy épült, hogy megfeleljen az elektromos járművek töltőállomásai, különösen a gyorstöltő állomások által igényelt magas energiaigénynek. A hálózati infrastruktúra szükséges frissítése hosszadalmas és költséges folyamat (bárhol 6-24 hónap az autópálya-töltők esetében), jelentősen lelassítja az elektromos járművek töltőhálózatának kiépítését, és elriasztja a potenciális töltőhálózat-üzemeltetőket.

Válaszul ezekre a kihívásokra az innovátorok a mesterséges intelligencia segítségével javítják a töltési hálózatok üzemeltetőinek és a közműveknek az üzleti feltételeit, csökkentik a töltőállomások telepítési és üzemeltetési költségeit, optimalizálják a meglévő hálózati infrastruktúrát, miközben minimalizálják a hálózati frissítéseket, és integrálják az elektromos hálózatokat a helyi energiarendszerekbe. rács rugalmassága és rugalmassága.

AI innováció

A mesterséges intelligencia újítói olyan megoldásokkal küzdik le az akadályokat, mint:

Intelligens töltés a hálózati kereslet és terhelés prediktív elemzésével az energiafelhasználás optimalizálása, a megújuló energiaforrások integrálása és a hálózat igénybevételének csökkentése érdekében (pl. Iotecha, BluWave-ai)
Töltőhálózat-kezelés a töltési pontok megbízhatóságának, összekapcsolhatóságának és interoperabilitásának biztosítása érdekében (pl. Terbine)
Előrejelzés, ütemezés és dinamikus árképzés a jármű-hálózat (V2G) és a hálózati szolgáltatások (pl. Fermata energia), valamint a V2G bevétel- és díjkezelés optimalizálása, különösen a flották esetében
Szoftvereszközök a töltőhelyek optimális elhelyezkedésének meghatározásához a használati minták, a járművezetői viselkedés és a helyi ösztönzők alapján (pl. Freewire)
Integrált töltés- és energiaeszköz-kezelés a terheléseltoláshoz (pl. Elektromos korszak, ChargePoint)

A mesterséges intelligencia tanul az elektromos járművek töltési mintáiból, hogy előre jelezze a keresletet és optimalizálja az összes energiaforrást (elektromos akkumulátorok, energiatárolók, napelemek, mikrohálózatok), valamint megkönnyítse a hálózat terhelését, keresletválaszt és hálózati szolgáltatásokat nyújtson.
A mesterséges intelligencia a fogyasztói terhelési adatok és a mérő előtti és mögötti energia rendelkezésre állása alapján előrejelzi az elektromos járművek töltési igényét, csökkenti a csúcsterheléseket és optimalizálja a vegyes energiaforrások felhasználását, így optimalizálja a töltést, a díjakat és az energiafelhasználás összetételét a közüzemi számlák megtakarításának maximalizálása és a kereslet csökkentése érdekében. díjak

Versenytrendek és piaci dinamika

A teljesen integrált, végpontokig tartó töltési megoldások különösen vonzóak a töltőállomás-üzemeltetők számára, és jelentős értéket kínálnak azáltal, hogy felgyorsítják a telepítést és csökkentik az infrastruktúra telepítését. Ezek a megoldások megragadják a kiskereskedők, benzinkutak és autóipari OEM-ek növekvő vevőkörét, amelyek üzleti modelljük megváltoztatását és a töltési hálózat működési területére kívánják helyezni. Ezek a törekvő töltőhálózat-üzemeltetők ahelyett, hogy házon belüli termékeket fejlesztenének, az újítók felé fordulnak a hatékony AI-modellek fejlesztésének összetettsége és nehézségei miatt.

Az újítókkal való együttműködés lehetővé teszi számukra, hogy kifinomultabb szoftverekkel gyorsabban elérjék a piacot. A bejövő töltőhálózat üzemeltetőinek kettős kihívással kell szembenézniük:

1) Leküzdeni a hálózati akadályokat és a megbízhatatlansági kihívásokat, amelyek az elektromos járművek töltőhálózatainak előző generációját sújtják, és

2) egyidejűleg olyan töltési élményt és terméket kínálnak, amely versenyez a Tesla által jelzett, mesterséges intelligencia-alapú töltési infrastruktúra hatékonyságának és megbízhatóságának piaci szabvánnyal.

A jövőre nézve számítson arra, hogy az autóipari OEM-ek, a közművek, valamint az olaj- és gázipari nagyvállalatok együttműködnek a mesterséges intelligencia töltési innovátoraival abban a versenyben, hogy saját töltési hálózatokat hozzanak létre, és kihasználják a mesterséges intelligencia előnyeit, mielőtt az piaci szabvánnyá válna, hogy felvegyék a versenyt a meglévő töltési hálózatokkal.