Inteligentne ładowanie stało się mądrzejsze: nowatorskie podejście do sztucznej inteligencji do ładowania pojazdów elektrycznych

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Rozbudowa infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych na dużą skalę jest niezbędna do dalszego przyspieszenia wdrażania pojazdów elektrycznych i ogólnej dekarbonizacji sektora transportu. W europejskim planie generalnym dotyczącym infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych szacuje się, że do 9 r. liczba stacji ładowania pojazdów elektrycznych w Europie musi wzrosnąć 2030-krotnie, aby osiągnąć cele w zakresie dekarbonizacji – około 14,000 XNUMX nowych stacji tygodniowo.

Jednak wyzwania związane z ładowaniem pojazdów elektrycznych wykraczają poza samo skalowanie. Istniejące sieci ładowania napotykają znaczne przeszkody w zakresie niezawodności, interoperacyjności i połączeń z siecią, które spowalniają wdrażanie, zagrażają stabilności lokalnych sieci energetycznych oraz zmniejszają wydajność i spójność sieci ładowania.

Wąskie gardła w sieci – krytyczna bariera ładowania pojazdów elektrycznych:

Strona energetyczna równania wdrożenia ładowania pojazdów elektrycznych jest prawdopodobnie największym wyzwaniem. Większość infrastruktury sieciowej nie została zbudowana, aby zaspokoić wysokie zapotrzebowanie na energię wymagane przez stacje ładowania pojazdów elektrycznych, zwłaszcza stacje szybkiego ładowania. Wymagane aktualizacje infrastruktury sieciowej to długotrwały i kosztowny proces (od 6 do 24 miesięcy w przypadku ładowarek autostradowych), znacznie spowalniający wdrażanie sieci ładowania pojazdów elektrycznych i odstraszający potencjalnych operatorów sieci ładowania.

W odpowiedzi na te wyzwania innowatorzy wykorzystują sztuczną inteligencję, aby ulepszyć uzasadnienie biznesowe operatorów sieci i przedsiębiorstw użyteczności publicznej w zakresie ładowania, obniżyć koszty wdrażania i eksploatacji stacji ładowania, optymalizować istniejącą infrastrukturę sieciową przy jednoczesnym minimalizowaniu modernizacji sieci oraz integrować sieci pojazdów elektrycznych z lokalnymi systemami energetycznymi w celu wspierania odporność i elastyczność sieci.

Innowacja AI

Innowatorzy AI pokonują przeszkody dzięki rozwiązaniom takim jak:

Inteligentne ładowanie wykorzystujące analizę predykcyjną zapotrzebowania i obciążenia sieci w celu optymalizacji zużycia energii, integracji odnawialnych źródeł energii i zmniejszenia obciążenia sieci (np. Iotecha, BluWave-ai)
Zarządzanie siecią ładowania w celu zapewnienia niezawodności, łączności i interoperacyjności punktów ładowania (np. Terbina)
Prognozowanie, planowanie i dynamiczne ustalanie cen w celu ułatwienia transportu pojazdów do sieci (V2G) i usług sieciowych (np. Energia Fermata) oraz optymalizację przychodów i opłat V2G, szczególnie w przypadku flot
Narzędzia programowe umożliwiające określenie optymalnej lokalizacji punktów ładowania na podstawie wzorców wykorzystania, zachowań kierowców i lokalnych zachęt (np. Bezpłatny)
Zintegrowane zarządzanie ładowaniem i zasobami energetycznymi w celu zmiany obciążenia (np. Era elektryczna, Chargepoint)

Sztuczna inteligencja uczy się na podstawie wzorców ładowania pojazdów elektrycznych, aby prognozować zapotrzebowanie i optymalizować wszystkie zasoby energetyczne (baterie pojazdów elektrycznych, magazyny energii, energię słoneczną, mikrosieci) oraz ułatwiać obciążenie sieci, zapewniać reakcję na zapotrzebowanie i usługi sieciowe
Sztuczna inteligencja przewiduje zapotrzebowanie na ładowanie pojazdów elektrycznych na podstawie danych o obciążeniu konsumentów, a dostępność energii z przodu i za licznikiem łagodzi obciążenia szczytowe i optymalizuje wykorzystanie mieszanych źródeł energii, zapewniając optymalizację ładowania, stawek i koszyka zużycia energii w celu maksymalizacji oszczędności na rachunkach za media i zmniejszenia zapotrzebowania opłaty

Trendy konkurencyjne i dynamika rynku

W pełni zintegrowane, kompleksowe rozwiązania w zakresie ładowania są szczególnie atrakcyjne dla operatorów stacji ładowania po raz pierwszy i oferują znaczną wartość, przyspieszając wdrażanie i ograniczając instalację infrastruktury. Rozwiązania te przyciągają rosnącą bazę klientów sprzedawców detalicznych, stacji benzynowych i producentów OEM z branży motoryzacyjnej, którzy chcą zmienić swoje modele biznesowe i przenieść się do przestrzeni operacyjnej sieci ładowania. Ci aspirujący operatorzy sieci ładowania zwracają się do innowatorów, zamiast opracowywać własne produkty ze względu na złożoność i trudność w opracowaniu skutecznych modeli sztucznej inteligencji.

Współpraca z innowatorami pozwoli im szybciej dotrzeć na rynek z bardziej wyrafinowanym oprogramowaniem. Operatorzy przychodzących sieci ładowania stoją przed dwojakim wyzwaniem:

1) Pokonaj przeszkody w sieci i wyzwania związane z zawodnością, które nękały poprzednią generację sieci ładowania pojazdów elektrycznych, oraz

2) jednocześnie oferować doświadczenie w zakresie ładowania i produkt, który konkuruje ze standardem rynkowym w zakresie wydajności i niezawodności infrastruktury ładowania obsługującej sztuczną inteligencję, wyróżnionym przez Teslę.

Patrząc w przyszłość, można oczekiwać, że producenci OEM z branży motoryzacyjnej, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej oraz główni główni producenci ropy i gazu nawiążą współpracę z innowatorami AI w zakresie ładowania w wyścigu mającym na celu utworzenie własnych sieci ładowania i wykorzystanie sztucznej inteligencji, zanim stanie się ona standardem rynkowym, aby konkurować z istniejącymi operatorami zasiedziałymi w sieciach ładowania.