Smart Charging Made Smarter: Novel Approaches To AI For EV Charging

Republicado por Platão

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A construção em grande escala de infraestruturas de carregamento de VE é essencial para acelerar ainda mais a adoção de VE e a descarbonização geral do setor dos transportes. O Plano Diretor Europeu da Infraestrutura de Carregamento de Veículos Elétricos estima que a implantação de estações de carregamento de VE deve aumentar 9 vezes em toda a Europa até 2030 para cumprir as metas de descarbonização – cerca de 14,000 novas estações por semana.

No entanto, os desafios com o carregamento de VE vão além da simples expansão. As redes de carregamento existentes enfrentam obstáculos significativos em termos de fiabilidade, interoperabilidade e ligação à rede que retardam a implantação, ameaçam a estabilidade das redes energéticas locais e reduzem a eficiência e a coesão das redes de carregamento.

Gargalos na rede – uma barreira crítica para o carregamento de veículos elétricos:

O lado energético da equação de implementação do carregamento de VE é talvez o mais desafiador. A maior parte da infraestrutura da rede não foi construída para acomodar a elevada procura de energia exigida pelas estações de carregamento de VE, especialmente as estações de carregamento rápido. As atualizações necessárias da infraestrutura da rede são um processo demorado e dispendioso (de 6 a 24 meses para carregadores rodoviários), atrasando significativamente a implementação da rede de carregamento de VE e dissuadindo potenciais operadores de rede de carregamento.

Em resposta a estes desafios, os inovadores estão a aproveitar a IA para melhorar o caso de negócio dos operadores de redes de carregamento e dos serviços públicos, reduzindo os custos de implantação e operações de estações de carregamento, otimizando a infraestrutura de rede existente, minimizando ao mesmo tempo as atualizações da rede, e integrando redes de veículos elétricos em sistemas de energia locais para apoiar resiliência e flexibilidade da rede.

IA Inovação

Os inovadores em IA estão superando obstáculos com soluções como:

Carregamento inteligente usando análise preditiva da demanda e carga da rede para otimizar o uso de energia, a integração de energias renováveis e reduzir a tensão na rede (por exemplo, Iotecha, BluWave-ai)
Gestão da rede de carregamento para garantir a fiabilidade, conectividade e interoperabilidade do ponto de carregamento (por exemplo, Terbina)
Previsão, programação e preços dinâmicos para facilitar a ligação entre veículos e a rede (V2G) e serviços de rede (por exemplo, Energia Fermata) e para otimizar as receitas V2G e a gestão de cobranças, especialmente para frotas
Ferramentas de software para determinar a localização ideal de locais de carregamento com base em padrões de utilização, comportamento do motorista e incentivos locais (por exemplo, Conexão gratuita)
Carregamento integrado e gerenciamento de ativos de energia para transferência de carga (por exemplo, Era Elétrica, Ponto de carregamento)

A IA aprende com os padrões de carregamento de veículos elétricos para prever a demanda e otimizar todos os ativos de energia (baterias de veículos elétricos, armazenamento de energia, energia solar, microrredes) e aliviar a carga da rede, fornecer resposta à demanda e serviços de rede
A IA prevê a demanda de carregamento de veículos elétricos a partir de dados de carga do consumidor e a disponibilidade de energia na frente e atrás do medidor, mitiga picos de carga e otimiza o uso de fontes de energia mistas, gerando otimização da combinação de carregamento, taxas e uso de energia para maximizar a economia nas contas de serviços públicos e reduzir a demanda cobranças

Tendências Competitivas e Dinâmica de Mercado

Soluções de carregamento ponta a ponta totalmente integradas são particularmente atraentes para os operadores de estações de carregamento iniciantes e oferecem um valor significativo ao acelerar a implantação e reduzir a instalação de infraestrutura. Essas soluções capturam a crescente base de clientes de varejistas, postos de gasolina e OEMs automotivos que buscam mudar seus modelos de negócios e migrar para o espaço de operação de redes de carregamento. Estes aspirantes a operadores de redes de carregamento estão a recorrer a inovadores em vez de desenvolver produtos internos devido à complexidade e dificuldade de desenvolver modelos de IA eficazes.

A colaboração com inovadores permitirá que cheguem ao mercado mais rapidamente com software mais sofisticado. Os operadores de redes de carregamento de entrada enfrentam um desafio duplo:

1) Superar os obstáculos da rede e os desafios de falta de confiabilidade que atormentam a geração anterior de redes de carregamento de VE, e

2) oferecer simultaneamente uma experiência e um produto de carregamento que concorra com o padrão de mercado de eficiência e confiabilidade da infraestrutura de carregamento habilitada para IA, marcado pela Tesla.

Olhando para o futuro, espera-se que os OEM do setor automóvel, os serviços públicos e as grandes empresas do setor do petróleo e do gás se associem aos inovadores de carregamento de IA numa corrida para estabelecer redes de carregamento proprietárias e tirar partido da IA antes que esta se torne padrão de mercado, a fim de competir com os operadores de redes de carregamento existentes.