Как Искусственный Интеллект Революционизирует Мир Зарядки Электромобилей

Инновационные инструменты, основанные на искусственном интеллекте, обеспечат коммунальные службы доступом к информации в режиме онлайн, что способствует повышению надежности электрических сетей и систем зарядки для электромобилей, как показывает исследование, проведенное Институтом транспортных исследований Университета Мичигана (UMTRI) в сотрудничестве со стартапом Utilidata.

Исследовательская группа применила ИИ для изучения поведения зарядных устройств для электромобилей, надеясь, что полученные данные помогут улучшить обслуживание и подготовить коммунальные службы к возрастающему потреблению электроэнергии.

Зарядные устройства для электромобилей могут вызывать нестабильное потребление электроэнергии и снижать ее качество, что ведет к износу зарядного оборудования, выявили исследователи. Применение ИИ для немедленного выявления и прогнозирования этих проблем может внести изменения. Модели на основе ИИ дадут коммунальным службам возможность понять, как зарядка влияет на электросистемы, и предложить рекомендации водителям по оптимальному времени и месту зарядки. Это позволит более эффективно обслуживать оборудование благодаря анализу данных, полученных от ИИ.

UMTRI начал сотрудничество с Utilidata для проведения пилотного проекта, целью которого является подготовка к более масштабному исследованию аналогичных вопросов. Институт также сотрудничает с Североамериканским советом по надежности электроснабжения для оценки результатов исследования.

На шести зарядных станциях Университета Мичигана и на автомобилях десяти часто посещающих кампус водителей были установлены адаптеры электросчетчиков с ИИ-платформой Karman от Utilidata. Система проанализировала различные параметры с марта по июнь 2023 года, чтобы отследить зарядные привычки водителей.

Этот проект находится на начальной стадии, но исследователи надеются, что он способствует подготовке к вызовам, связанным с электромобильным транспортом. Американские электросети уже сталкиваются с трудностями в удовлетворении растущего спроса на электроэнергию. В отличие от дата-центров, коммунальным службам сложнее предсказать, когда и где будут подключаться электромобили, особенно на периферии сети.

Исследователи обнаружили, что короткие циклы зарядки и продолжение зарядки после полного заряда батареи ведут к неэффективному использованию энергии и перегреву оборудования. Кроме того, они выяснили, что зарядка электромобилей может снижать качество электроэнергии, влияя на напряжение и частоту. Наиболее серьезные последствия для энергосистемы могут возникнуть в местах с большим количеством неуправляемых зарядок, но исследователи считают, что вероятность отключения электроэнергии из-за этого мала.

Какую цель преследует использование искусственного интеллекта для анализа поведения зарядных устройств для электромобилей?

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа поведения зарядных устройств для электромобилей направлено на достижение нескольких ключевых целей:

1. Улучшение надежности электросетей: ИИ может анализировать данные о потреблении энергии зарядными устройствами в реальном времени, предсказывать пики спроса и помогать коммунальным службам оптимизировать распределение энергии, тем самым повышая надежность электросетей.
2. Предотвращение износа зарядного оборудования: ИИ помогает выявлять аномалии в работе зарядных устройств, которые могут привести к их износу или поломке. Это позволяет проводить своевременное обслуживание и предотвращать дорогостоящие ремонты.
3. Оптимизация зарядных процессов: Анализируя поведение зарядных устройств, ИИ может предлагать водителям рекомендации по оптимальному времени и месту зарядки их электромобилей для минимизации затрат на электроэнергию и снижения нагрузки на электросеть.
4. Подготовка к росту спроса на электроэнергию: Использование ИИ для анализа поведения зарядных устройств помогает коммунальным предприятиям лучше понимать, как увеличение числа электромобилей влияет на спрос на электроэнергию и подготавливаться к будущим изменениям в потреблении.
5. Повышение качества обслуживания: ИИ способен анализировать большие объемы данных о работе зарядных устройств, что позволяет коммунальным службам предоставлять более качественные и надежные услуги по зарядке электромобилей.
6. Способствование экологической устойчивости: Оптимизация процессов зарядки с помощью ИИ способствует более эффективному использованию электроэнергии, снижению выбросов углекислого газа и продвижению использования чистых источников энергии.

Таким образом, цель использования ИИ в анализе поведения зарядных устройств для электромобилей заключается в создании более устойчивой, надежной и эффективной энергосистемы, адаптированной к растущему числу электромобилей