La ricarica intelligente resa ancora più intelligente: nuovi approcci all'intelligenza artificiale per la ricarica dei veicoli elettrici

Ripubblicato da Platone

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La realizzazione su larga scala di infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici è essenziale per accelerare ulteriormente l’adozione dei veicoli elettrici e la decarbonizzazione complessiva del settore dei trasporti. Il Piano generale europeo per l’infrastruttura di ricarica dei veicoli elettrici stima che la diffusione delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici dovrà aumentare di 9 volte in tutta Europa entro il 2030 per raggiungere gli obiettivi di decarbonizzazione: circa 14,000 nuove stazioni a settimana.

Tuttavia, le sfide legate alla ricarica dei veicoli elettrici vanno oltre il semplice ridimensionamento. Le reti di ricarica esistenti si trovano ad affrontare notevoli ostacoli in termini di affidabilità, interoperabilità e connessione alla rete che rallentano la diffusione, minacciano la stabilità delle reti energetiche locali e riducono l’efficienza e la coesione delle reti di ricarica.

Colli di bottiglia della rete: una barriera critica per la ricarica dei veicoli elettrici:

L’aspetto energetico dell’equazione di implementazione della ricarica dei veicoli elettrici è forse il più impegnativo. La maggior parte delle infrastrutture di rete non sono state costruite per soddisfare l’elevata domanda di energia richiesta dalle stazioni di ricarica dei veicoli elettrici, in particolare dalle stazioni di ricarica rapida. Gli aggiornamenti richiesti dell’infrastruttura di rete sono un processo lungo e costoso (dai 6 ai 24 mesi per i caricatori autostradali), che rallenta in modo significativo l’implementazione delle reti di ricarica dei veicoli elettrici e scoraggia i potenziali operatori delle reti di ricarica.

In risposta a queste sfide, gli innovatori stanno sfruttando l’intelligenza artificiale per migliorare il business case degli operatori e dei servizi di ricarica delle reti, riducendo i costi operativi e di implementazione delle stazioni di ricarica, ottimizzando le infrastrutture di rete esistenti riducendo al minimo gli aggiornamenti della rete e integrando le reti di veicoli elettrici nei sistemi energetici locali per supportare resilienza e flessibilità della rete.

Innovazione AI

Gli innovatori dell’intelligenza artificiale stanno superando gli ostacoli con soluzioni come:

Ricarica intelligente che utilizza l'analisi predittiva della domanda e del carico della rete per ottimizzare l'uso dell'energia, l'integrazione delle energie rinnovabili e ridurre la tensione sulla rete (ad es. Iotecha, BluWave-ai)
Gestione della rete di ricarica per garantire l'affidabilità, la connettività e l'interoperabilità del punto di ricarica (ad es. Terbina)
Previsione, pianificazione e determinazione dei prezzi dinamici per facilitare i servizi Vehicle-to-Grid (V2G) e di rete (ad es. Fermata Energia) e per ottimizzare i ricavi V2G e la gestione della ricarica, in particolare per le flotte
Strumenti software per determinare la posizione ottimale dei siti di ricarica in base ai modelli di utilizzo, al comportamento dei conducenti e agli incentivi locali (ad es. Filo libero)
Ricarica integrata e gestione delle risorse energetiche per lo spostamento del carico (ad es. Epoca elettrica, ChargePoint)

L'intelligenza artificiale apprende dai modelli di ricarica dei veicoli elettrici per prevedere la domanda e ottimizzare tutte le risorse energetiche (batterie per veicoli elettrici, accumulatori di energia, energia solare, microreti) e facilitare il carico della rete, fornire risposta alla domanda e servizi di rete
L'intelligenza artificiale prevede la domanda di ricarica dei veicoli elettrici in base ai dati di carico dei consumatori e alla disponibilità di energia davanti e dietro il contatore, mitiga i picchi di carico e ottimizza l'uso di fonti energetiche miste, ottenendo l'ottimizzazione della ricarica, delle tariffe e del mix di utilizzo dell'energia per massimizzare il risparmio sulla bolletta e ridurre la domanda spese

Tendenze competitive e dinamiche di mercato

Le soluzioni di ricarica end-to-end completamente integrate sono particolarmente interessanti per gli operatori di stazioni di ricarica alle prime armi e offrono un valore significativo accelerando l’implementazione e riducendo l’installazione delle infrastrutture. Queste soluzioni catturano la crescente base di clienti di rivenditori, stazioni di servizio e OEM automobilistici che stanno cercando di cambiare i propri modelli di business ed entrare nello spazio operativo delle reti di ricarica. Questi aspiranti operatori di reti di ricarica si rivolgono agli innovatori piuttosto che sviluppare prodotti interni a causa della complessità e della difficoltà di sviluppare modelli di intelligenza artificiale efficaci.

La collaborazione con gli innovatori consentirà loro di raggiungere il mercato più rapidamente con software più sofisticati. Gli operatori delle reti di ricarica in arrivo devono affrontare una duplice sfida:

1) Superare gli ostacoli della rete e le sfide di inaffidabilità che affliggono la generazione precedente di reti di ricarica per veicoli elettrici e

2) offrire contemporaneamente un'esperienza di ricarica e un prodotto che competa con lo standard di mercato per l'efficienza e l'affidabilità delle infrastrutture di ricarica abilitate all'intelligenza artificiale contraddistinto da Tesla.

Guardando al futuro, ci si aspetta che gli OEM automobilistici, i servizi di pubblica utilità e le major del petrolio e del gas collaborino con gli innovatori della ricarica basata sull’intelligenza artificiale in una corsa per creare reti di ricarica proprietarie e sfruttare l’intelligenza artificiale prima che diventi uno standard di mercato, al fine di competere con gli operatori storici delle reti di ricarica esistenti.