Slim opladen slimmer gemaakt: nieuwe benaderingen van AI voor het opladen van elektrische voertuigen

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Grootschalige uitbouw van de EV-laadinfrastructuur is essentieel om de adoptie van EV’s en het algehele koolstofvrij maken van de transportsector verder te versnellen. Het Masterplan voor de Europese oplaadinfrastructuur voor elektrische voertuigen schat dat de inzet van EV-laadstations in heel Europa tegen 9 negen keer zo groot moet zijn om de doelstellingen voor het koolstofarm maken te bereiken – ongeveer 2030 nieuwe stations per week.

De uitdagingen bij het opladen van elektrische voertuigen gaan echter verder dan alleen schaalvergroting. Bestaande oplaadnetwerken worden geconfronteerd met aanzienlijke obstakels op het gebied van betrouwbaarheid, interoperabiliteit en netaansluiting die de uitrol vertragen, de stabiliteit van lokale energienetwerken bedreigen en de efficiëntie en samenhang van oplaadnetwerken verminderen.

Knelpunten in het elektriciteitsnet – een cruciale barrière voor het opladen van elektrische voertuigen:

De energiekant van de uitrol van EV-laden is misschien wel de meest uitdagende. De meeste netwerkinfrastructuur is niet gebouwd om tegemoet te komen aan de hoge energievraag die nodig is voor EV-laadstations, met name voor snellaadstations. De vereiste updates van de netwerkinfrastructuur zijn een langdurig en kostbaar proces (van 6 tot 24 maanden voor snelwegladers), waardoor de uitrol van EV-laadnetwerken aanzienlijk wordt vertraagd en potentiële exploitanten van laadnetwerken worden afgeschrikt.

Als reactie op deze uitdagingen maken innovators gebruik van AI om de business case voor exploitanten van oplaadnetwerken en nutsbedrijven te verbeteren, de implementatie- en operationele kosten van laadstations te verlagen, de bestaande netwerkinfrastructuur te optimaliseren en tegelijkertijd de upgrades van het netwerk te minimaliseren, en EV-netwerken te integreren in lokale energiesystemen ter ondersteuning veerkracht en flexibiliteit van het netwerk.

AI-innovatie

AI-innovators overwinnen obstakels met oplossingen zoals:

Slim opladen met behulp van voorspellende analyses van de vraag en belasting van het elektriciteitsnet om het energieverbruik en de integratie van hernieuwbare energiebronnen te optimaliseren en de belasting van het elektriciteitsnet te verminderen (bijv. Iotecha, BluWave-ai)
Laadnetwerkbeheer om de betrouwbaarheid, connectiviteit en interoperabiliteit van laadpunten te garanderen (bijv. Terbine)
Prognoses, planning en dynamische prijzen om vehicle-to-grid (V2G) en griddiensten (bijv. Fermata Energie) en om de V2G-inkomsten en het laadbeheer te optimaliseren, met name voor wagenparken
Softwaretools om de optimale locatie van laadlocaties te bepalen op basis van gebruikspatronen, bestuurdersgedrag en lokale prikkels (bijv. gratis draad)
Geïntegreerd laad- en energiebeheer voor lastverschuiving (bijv. Elektrisch tijdperk, Chargepoint)

AI leert van EV-laadpatronen om de vraag te voorspellen en alle energiemiddelen (EV-batterijen, energieopslag, zonne-energie, microgrids) te optimaliseren en de netbelasting te verlichten, vraagrespons te bieden en netwerkdiensten te leveren
AI voorspelt de vraag naar EV-opladen op basis van de laadgegevens van consumenten en de beschikbaarheid van energie voor en achter de meter vermindert piekbelastingen en optimaliseert het gebruik van gemengde energiebronnen, wat optimalisatie van het opladen, de tarieven en de mix van energieverbruik oplevert om de besparingen op de energierekening te maximaliseren en de vraag te verminderen kosten

Concurrentietrends en marktdynamiek

Volledig geïntegreerde end-to-end laadoplossingen zijn bijzonder aantrekkelijk voor beginnende exploitanten van laadstations en bieden aanzienlijke waarde door de implementatie te versnellen en de installatie van infrastructuur te verminderen. Deze oplossingen omvatten het groeiende klantenbestand van detailhandelaren, benzinestations en OEM's in de auto-industrie die hun bedrijfsmodellen willen veranderen en zich willen richten op de exploitatie van laadnetwerken. Deze ambitieuze exploitanten van oplaadnetwerken wenden zich tot vernieuwers in plaats van eigen producten te ontwikkelen vanwege de complexiteit en moeilijkheid van het ontwikkelen van effectieve AI-modellen.

Door samen te werken met innovators kunnen zij sneller de markt bereiken met geavanceerdere software. Inkomende laadnetwerkbeheerders hebben een tweeledige uitdaging:

1) Het overwinnen van netwerkobstakels en onbetrouwbaarheidsuitdagingen die de vorige generatie EV-laadnetwerken teisteren, en

2) tegelijkertijd een oplaadervaring en -product bieden die concurreert met de marktstandaard voor de efficiëntie en betrouwbaarheid van de AI-gebaseerde laadinfrastructuur, gemarkeerd door Tesla.

Verwacht in de toekomst dat auto-OEM’s, nutsbedrijven en olie- en gasgiganten zullen samenwerken met AI-laadvernieuwers in een race om eigen laadnetwerken op te zetten en te profiteren van AI voordat het marktstandaard wordt, om te kunnen concurreren met bestaande gevestigde exploitanten van laadnetwerken.