Smart laddning gjort smartare: nya metoder för AI för laddning av elbilar

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Storskalig utbyggnad av laddningsinfrastruktur för elbilar är avgörande för att ytterligare påskynda införandet av elbilar och den övergripande avkarboniseringen av transportsektorn. European Electric Vehicle Charging Infrastructure Master Plan uppskattar att utbyggnaden av laddstationer för elbilar måste öka 9-faldigt över hela Europa fram till 2030 för att nå utsläppsmålen – cirka 14,000 XNUMX nya stationer per vecka.

Men utmaningarna med elbilsladdning går längre än bara skalning. Befintliga laddningsnätverk står inför betydande tillförlitlighets-, driftskompatibilitets- och nätanslutningshinder som bromsar utbyggnaden, hotar stabiliteten hos lokala energinät och minskar effektiviteten och sammanhållningen i laddningsnätverken.

Flaskhalsar – en kritisk laddningsbarriär för elbilar:

Energisidan av utbyggnadsekvationen för elbilsladdning är kanske den mest utmanande. De flesta nätinfrastruktur byggdes inte för att tillgodose det höga energibehovet som krävs av laddstationer för elbilar, särskilt snabbladdningsstationer. De nödvändiga uppdateringarna av nätinfrastrukturen är en lång och kostsam process (allt från 6-24 månader för motorvägsladdare), vilket avsevärt saktar ner utbyggnaden av elbilsladdningsnätverk och avskräcker potentiella operatörer av laddningsnätverk.

Som svar på dessa utmaningar utnyttjar innovatörer AI för att förbättra affärsplanen för laddningsnätoperatörer och kraftverk, sänka driftsättnings- och driftskostnader för laddstationer, optimera befintlig nätinfrastruktur samtidigt som nätuppgraderingar minimeras och integrera elbilsnät i lokala energisystem för att stödja nätfasthet och flexibilitet.

AI Innovation

AI-innovatörer övervinner hinder med lösningar som:

Smart laddning med hjälp av prediktiv analys av nätets efterfrågan och belastning för att optimera energianvändningen, integration av förnybara energikällor och minska nätbelastningen (t.ex. Iotecha, BluWave-ai)
Laddningsnätverkshantering för att säkerställa laddningspunktens tillförlitlighet, anslutning och interoperabilitet (t.ex. Terbine)
Prognos, schemaläggning och dynamisk prissättning för att underlätta fordon-till-nät (V2G) och nättjänster (t.ex. Fermata energi) och för att optimera V2G-intäkter och avgiftshantering, särskilt för flottor
Programvaruverktyg för att bestämma optimal plats för laddningsplatser baserat på användningsmönster, förarens beteende och lokala incitament (t.ex. Freewire)
Integrerad laddning och energitillgångshantering för lastförskjutning (t.ex. Elektrisk era, Chargepoint)

AI lär sig av laddningsmönster för elbilar för att prognostisera efterfrågan och optimera alla energitillgångar (elektroniska batterier, energilagring, solenergi, mikronät) och underlätta nätbelastningen, tillhandahålla efterfrågesvar och nättjänster
AI förutspår efterfrågan på elbilsladdning från konsumentlastdata och energitillgänglighet framför och bakom mätaren dämpar toppbelastningar och optimerar användningen av blandade energikällor, vilket ger optimering av laddning, priser och energianvändningsmix för att maximera besparingar på elräkningen och minska efterfrågan kostnader

Konkurrenstrender och marknadsdynamik

Helt integrerade end-to-end-laddningslösningar är särskilt attraktiva för förstagångsladdstationsoperatörer och erbjuder betydande värde genom att påskynda utbyggnaden och minska installationen av infrastruktur. Dessa lösningar fångar den växande kundbasen av återförsäljare, bensinstationer och biltillverkare som vill förändra sina affärsmodeller och flytta in i laddningsnätverket. Dessa blivande debiterande nätverksoperatörer vänder sig till innovatörer snarare än att utveckla egna produkter på grund av komplexiteten och svårigheten att utveckla effektiva AI-modeller.

Samarbete med innovatörer kommer att göra det möjligt för dem att nå marknaden snabbare med mer sofistikerad programvara. Nätverksoperatörer för inkommande avgifter har en dubbel utmaning:

1) Övervinna näthinder och opålitlighetsutmaningar som plågar den tidigare generationens laddningsnätverk för elbilar, och

2) samtidigt erbjuda en laddningsupplevelse och en produkt som konkurrerar med marknadsstandarden för AI-aktiverad laddningsinfrastruktur effektivitet och tillförlitlighet märkt av Tesla.

Ser fram emot, förvänta dig att OEM-tillverkare, energibolag och olje- och gasbolag inom bilindustrin samarbetar med AI-laddningsinnovatörer i en kapplöpning för att etablera proprietära laddningsnätverk och dra fördel av AI innan det blir marknadsstandard, för att konkurrera med befintliga laddningsnätverk.