Розумна зарядка стала розумнішою: нові підходи до штучного інтелекту для зарядки електромобілів

Перевидано Платоном

читають: 0

Широкомасштабне будівництво інфраструктури зарядки електромобілів має важливе значення для подальшого прискорення впровадження електромобілів і загальної декарбонізації транспортного сектора. Відповідно до Генерального плану інфраструктури зарядки електромобілів у Європі до 9 року кількість зарядних станцій для електромобілів має збільшитися в Європі в 2030 разів, щоб досягти цілей декарбонізації — близько 14,000 XNUMX нових станцій на тиждень.

Однак проблеми із зарядкою електромобілів виходять за рамки простого масштабування. Існуючі зарядні мережі стикаються зі значними перешкодами щодо надійності, сумісності та підключення до мережі, які сповільнюють розгортання, загрожують стабільності локальних енергетичних мереж і знижують ефективність і згуртованість зарядних мереж.

Вузькі місця мережі – критична перешкода для заряджання електромобілів:

Енергетична сторона рівняння розгортання зарядки електромобілів є, мабуть, найскладнішою. Більшість мережевої інфраструктури не було побудовано для задоволення високого попиту на енергію, необхідного для зарядних станцій для електромобілів, особливо станцій швидкої зарядки. Необхідні оновлення мережевої інфраструктури є тривалим і дорогим процесом (від 6 до 24 місяців для автомобільних зарядних пристроїв), який значно уповільнює розгортання мереж заряджання електромобілів і відлякує потенційних операторів зарядних мереж.

У відповідь на ці виклики інноватори використовують штучний інтелект, щоб покращити бізнес-обґрунтування для зарядки мережевих операторів і комунальних служб, знизити витрати на розгортання та експлуатацію зарядних станцій, оптимізувати існуючу мережеву інфраструктуру при мінімізації модернізації мережі та інтегрувати електромережі в локальні енергетичні системи для підтримки стійкість і гнучкість мережі.

Інновації ШІ

Новатори ШІ долають перешкоди за допомогою таких рішень, як:

Інтелектуальна зарядка з використанням прогнозного аналізу попиту та навантаження мережі для оптимізації використання енергії, інтеграції відновлюваних джерел енергії та зменшення навантаження на мережу (наприклад, Іотеча, BluWave-ai)
Керування зарядною мережею для забезпечення надійності зарядної точки, підключення та сумісності (наприклад, Тербін)
Прогнозування, планування та динамічне ціноутворення для полегшення транспортного засобу до мережі (V2G) і мережевих послуг (наприклад, Фермата Енергія) і для оптимізації доходів V2G і управління стягненням плати, особливо для автопарків
Програмні інструменти для визначення оптимального розташування пунктів заряджання на основі моделей використання, поведінки водія та місцевих стимулів (наприклад, Freewire)
Інтегроване керування зарядкою та енергетичними активами для переміщення навантаження (наприклад, Електрична ера, Точка зарядки)

Штучний інтелект вивчає шаблони заряджання електромобілів, щоб прогнозувати попит і оптимізувати всі енергетичні активи (батареї електромобілів, накопичувачі енергії, сонячну енергію, мікромережі), а також зменшити навантаження на мережу, забезпечити реагування на попит і мережеві послуги
AI прогнозує попит на зарядку електромобілів на основі даних про споживацьке навантаження та доступність енергії переднього та позаду лічильників, зменшує пікове навантаження та оптимізує використання змішаних джерел енергії, оптимізуючи заряджання, тарифи та споживання енергії, щоб максимізувати економію рахунків за комунальні послуги та зменшити попит звинувачення

Конкурентні тенденції та динаміка ринку

Повністю інтегровані рішення для наскрізної зарядки особливо привабливі для операторів зарядних станцій, які вперше встановлюють зарядку, і пропонують значну цінність завдяки прискоренню розгортання та скороченню встановлення інфраструктури. Ці рішення охоплюють зростаючу клієнтську базу роздрібних продавців, автозаправних станцій і виробників автомобільного обладнання, які прагнуть змінити свої бізнес-моделі та перейти в мережу зарядних пристроїв. Ці перспективні оператори зарядних мереж звертаються до новаторів, а не до розробки власних продуктів через складність і труднощі розробки ефективних моделей ШІ.

Співпраця з інноваторами дозволить їм швидше вийти на ринок із більш складним програмним забезпеченням. Перед операторами мереж заряджання вхідної лінії постає подвійний виклик:

1) Подолання мережевих перешкод і проблем ненадійності, які заважають мережам зарядки електромобілів попереднього покоління, і

2) одночасно пропонувати досвід заряджання та продукт, який конкурує з ринковим стандартом ефективності та надійності зарядної інфраструктури з підтримкою ШІ, відміченої Tesla.

З нетерпінням очікуємо, що OEM-виробники автомобілів, комунальні та нафтогазові компанії будуть співпрацювати з новаторами зарядних пристроїв штучного інтелекту в змаганні за створення власних мереж заряджання та використовувати переваги штучного інтелекту до того, як він стане ринковим стандартом, щоб конкурувати з існуючими постачальниками зарядних мереж.