Умная зарядка стала умнее: новые подходы к искусственному интеллекту для зарядки электромобилей

Переиздано Платоном

Читают: 0

Масштабное строительство инфраструктуры зарядки электромобилей имеет важное значение для дальнейшего ускорения внедрения электромобилей и общей декарбонизации транспортного сектора. Согласно Генеральному плану европейской инфраструктуры зарядки электромобилей, к 9 году развертывание зарядных станций для электромобилей должно увеличиться в 2030 раз по всей Европе, чтобы достичь целей по декарбонизации — около 14,000 XNUMX новых станций в неделю.

Однако проблемы с зарядкой электромобилей выходят за рамки простого масштабирования. Существующие сети зарядки сталкиваются со значительными препятствиями, связанными с надежностью, функциональной совместимостью и подключением к сетям, которые замедляют развертывание, угрожают стабильности местных энергетических сетей и снижают эффективность и сплоченность сетей зарядки.

Узкие места в сети – критический барьер для зарядки электромобилей:

Энергетическая сторона уравнения развертывания зарядки электромобилей, пожалуй, самая сложная. Большая часть сетевой инфраструктуры не была построена для удовлетворения высокого спроса на энергию, необходимого станциям зарядки электромобилей, особенно станциям быстрой зарядки. Требуемые обновления сетевой инфраструктуры — это длительный и дорогостоящий процесс (от 6 до 24 месяцев для автомобильных зарядных станций), который значительно замедляет развертывание сетей зарядки электромобилей и отпугивает потенциальных операторов сетей зарядки.

В ответ на эти проблемы новаторы используют ИИ для улучшения экономического обоснования операторов зарядных сетей и коммунальных предприятий, снижения затрат на развертывание и эксплуатацию зарядных станций, оптимизации существующей сетевой инфраструктуры при минимизации ее модернизации, а также интеграции сетей электромобилей в местные энергетические системы для поддержки устойчивость и гибкость сети.

Инновации в области искусственного интеллекта

Инноваторы в области искусственного интеллекта преодолевают препятствия с помощью таких решений, как:

Интеллектуальная зарядка с использованием прогнозного анализа спроса и нагрузки сети для оптимизации использования энергии, интеграции возобновляемых источников энергии и снижения нагрузки на сеть (например, Иотека, BluWave-ай)
Управление сетью зарядки для обеспечения надежности, возможности подключения и совместимости точек зарядки (например, Тербине)
Прогнозирование, планирование и динамическое ценообразование для упрощения услуг связи транспортных средств с сетью (V2G) и сетей (например, Фермата Энерджи), а также оптимизировать доходы от V2G и управление зарядкой, особенно для автопарков.
Программные инструменты для определения оптимального местоположения пунктов зарядки на основе моделей использования, поведения водителей и местных стимулов (например, Freewire)
Интегрированное управление зарядкой и энергетическими активами для переключения нагрузки (например, Электрическая Эра, ChargePoint)

ИИ учится на моделях зарядки электромобилей, чтобы прогнозировать спрос и оптимизировать все энергетические активы (электрические аккумуляторы, накопители энергии, солнечную энергию, микросети), а также снижать нагрузку на сеть, обеспечивать реагирование на спрос и предоставлять сетевые услуги.
Искусственный интеллект прогнозирует потребность в зарядке электромобилей на основе данных о потребительской нагрузке и доступности энергии на передней и задней панели счетчика, что снижает пиковые нагрузки и оптимизирует использование смешанных источников энергии, обеспечивая оптимизацию зарядки, тарифов и структуры использования энергии, чтобы максимизировать экономию на счетах за коммунальные услуги и снизить спрос. сборы

Конкурентные тенденции и динамика рынка

Полностью интегрированные комплексные решения для зарядки особенно привлекательны для начинающих операторов зарядных станций и предлагают значительную выгоду за счет ускорения развертывания и сокращения затрат на установку инфраструктуры. Эти решения охватывают растущую клиентскую базу розничных продавцов, заправочных станций и производителей автомобильного оборудования, которые стремятся изменить свои бизнес-модели и перейти в пространство эксплуатации зарядных сетей. Эти амбициозные операторы сетей зарядки обращаются к новаторам, а не к разработке собственных продуктов из-за сложности и сложности разработки эффективных моделей искусственного интеллекта.

Сотрудничество с новаторами позволит им быстрее выйти на рынок с более совершенным программным обеспечением. Операторы сетей входящей зарядки сталкиваются с двойной проблемой:

1) Преодолеть препятствия в сети и проблемы с ненадежностью, от которых страдает предыдущее поколение сетей зарядки электромобилей, и

2) одновременно предлагать опыт зарядки и продукт, который конкурирует с рыночным стандартом эффективности и надежности зарядной инфраструктуры с поддержкой искусственного интеллекта, отмеченным Tesla.

Заглядывая в будущее, можно ожидать, что производители автомобильного оборудования, коммунальные предприятия и крупные нефтегазовые компании будут сотрудничать с новаторами в области зарядки с помощью искусственного интеллекта в гонке по созданию собственных сетей зарядки и использовать преимущества искусственного интеллекта до того, как он станет рыночным стандартом, чтобы конкурировать с существующими игроками сетей зарядки.