智能充电变得更智能：电动汽车充电人工智能的新方法

由柏拉图重新发布

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大规模建设电动汽车充电基础设施对于进一步加速电动汽车的采用和交通部门的整体脱碳至关重要。欧洲电动汽车充电基础设施总体规划预计，到 9 年，整个欧洲的电动汽车充电站部署必须增加 2030 倍，才能实现脱碳目标——每周新增约 14,000 个充电站。

然而，电动汽车充电面临的挑战不仅仅是扩大规模。现有充电网络面临着严重的可靠性、互操作性和电网连接障碍，这些障碍导致部署缓慢、威胁当地能源网络的稳定性并降低充电网络的效率和凝聚力。

电网瓶颈——电动汽车充电的关键障碍：

电动汽车充电推广方程的能源方面可能是最具挑战性的。大多数电网基础设施的建设并不是为了满足电动汽车充电站（尤其是快速充电站）所需的高能源需求。所需的电网基础设施更新是一个漫长且成本高昂的过程（高速公路充电桩需要 6 至 24 个月），大大减缓了电动汽车充电网络的推出，并阻碍了潜在的充电网络运营商。

为了应对这些挑战，创新者正在利用人工智能来改善充电网络运营商和公用事业公司的业务案例，降低充电站的部署和运营成本，优化现有电网基础设施，同时最大限度地减少电网升级，并将电动汽车网络集成到当地能源系统中以支持电网的弹性和灵活性。

人工智能创新

人工智能创新者正在通过以下解决方案克服障碍：

智能充电利用对电网需求和负载的预测分析来优化能源使用、可再生能源整合并减少电网压力（例如， 埃奥特查, 蓝波-ai)
充电网络管理，确保充电点的可靠性、连接性和互操作性（例如，特宾)
预测、调度和动态定价，以促进车辆到电网 (V2G) 和电网服务（例如， 费马能源）并优化 V2G 收入和充电管理，特别是针对车队
根据使用模式、驾驶员行为和当地激励措施确定充电站最佳位置的软件工具（例如， 自由线)
用于负载转移的集成充电和能源资产管理（例如， 电动时代, 充电点)

人工智能从电动汽车充电模式中学习，预测需求并优化所有能源资产（电动汽车电池、储能、太阳能、微电网）并缓解电网负载，提供需求响应和电网服务
人工智能根据消费者负载数据和表前和表后能源可用性预测电动汽车充电需求，减轻峰值负载并优化混合能源的使用，从而优化充电、费率和能源使用组合，以最大限度地节省公用事业费用并减少需求收费

竞争趋势和市场动态

完全集成的端到端充电解决方案对首次充电站运营商特别有吸引力，并通过加速部署和减少基础设施安装来提供巨大价值。这些解决方案吸引了零售商、加油站和汽车原始设备制造商不断增长的客户群，他们希望转变其业务模式并进入充电网络运营领域。由于开发有效的人工智能模型的复杂性和难度，这些有抱负的充电网络运营商正在转向创新者，而不是开发内部产品。

与创新者的合作将使他们能够利用更复杂的软件更快地进入市场。即将到来的充电网络运营商面临着双重挑战：

1）克服困扰上一代电动汽车充电网络的电网障碍和不可靠性挑战，以及

2）同时提供充电体验和产品，可与特斯拉所标榜的人工智能充电基础设施效率和可靠性市场标准相媲美。

展望未来，预计汽车原始设备制造商、公用事业以及石油和天然气巨头将与人工智能充电创新者合作，竞相建立专有充电网络，并在人工智能成为市场标准之前充分利用人工智能，以便与现有充电网络现有企业竞争。