Việc xây dựng cơ sở hạ tầng sạc xe điện trên quy mô lớn là điều cần thiết để đẩy nhanh hơn nữa việc áp dụng xe điện và quá trình khử cacbon tổng thể của ngành giao thông vận tải. Kế hoạch tổng thể cơ sở hạ tầng sạc xe điện châu Âu ước tính rằng việc triển khai trạm sạc EV phải tăng gấp 9 lần trên khắp châu Âu vào năm 2030 để đáp ứng các mục tiêu khử cacbon - khoảng 14,000 trạm mới mỗi tuần.  

Tuy nhiên, những thách thức với việc sạc xe điện không chỉ dừng lại ở việc mở rộng quy mô. Các mạng sạc hiện tại đang phải đối mặt với những trở ngại đáng kể về độ tin cậy, khả năng tương tác và kết nối lưới làm chậm quá trình triển khai, đe dọa sự ổn định của mạng năng lượng địa phương cũng như làm giảm hiệu quả và sự gắn kết của mạng sạc.  

Nút thắt lưới điện - Rào cản sạc EV quan trọng: 

Mặt năng lượng của phương trình triển khai sạc EV có lẽ là thách thức lớn nhất. Hầu hết cơ sở hạ tầng lưới điện không được xây dựng để đáp ứng nhu cầu năng lượng cao mà các trạm sạc xe điện yêu cầu, đặc biệt là các trạm sạc nhanh. Các bản cập nhật cơ sở hạ tầng lưới điện bắt buộc là một quá trình kéo dài và tốn kém (từ 6-24 tháng đối với bộ sạc trên đường cao tốc), làm chậm đáng kể việc triển khai mạng sạc EV và cản trở các nhà khai thác mạng sạc tiềm năng.  

Để đối phó với những thách thức này, các nhà đổi mới đang tận dụng AI để cải thiện tình hình kinh doanh cho các nhà khai thác mạng lưới và tiện ích, giảm chi phí triển khai và vận hành của các trạm sạc, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng lưới điện hiện có đồng thời giảm thiểu nâng cấp lưới điện và tích hợp mạng EV vào hệ thống năng lượng địa phương để hỗ trợ khả năng phục hồi và tính linh hoạt của lưới.   

 Đổi mới trí tuệ nhân tạo  

Các nhà đổi mới AI đang vượt qua những trở ngại bằng các giải pháp như: 

• Sạc thông minh bằng cách sử dụng phân tích dự đoán về nhu cầu và phụ tải của lưới điện để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, tích hợp năng lượng tái tạo và giảm căng thẳng cho lưới điện (ví dụ: Iotecha, BluWave-ai)  
   
• Quản lý mạng sạc để đảm bảo độ tin cậy, khả năng kết nối và khả năng tương tác của điểm sạc (ví dụ: đất sét)  
   
• Dự báo, lập kế hoạch và định giá linh hoạt để hỗ trợ các dịch vụ phương tiện nối lưới (V2G) và lưới điện (ví dụ: Năng lượng Fermata) và để tối ưu hóa quản lý tính phí và doanh thu V2G, đặc biệt cho các đội tàu 
   
• Các công cụ phần mềm để xác định vị trí tối ưu của các địa điểm sạc dựa trên mô hình sử dụng, hành vi của người lái xe và các khuyến khích của địa phương (ví dụ: Dây miễn phí) 
   
• Quản lý tài sản năng lượng và tính phí tích hợp để dịch chuyển phụ tải (ví dụ: kỷ nguyên điện, Sạc pin) 
   

• AI học hỏi từ các kiểu sạc xe điện để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa tất cả các tài sản năng lượng (pin xe điện, bộ lưu trữ năng lượng, năng lượng mặt trời, lưới điện siêu nhỏ) và giảm tải lưới điện, đáp ứng nhu cầu và các dịch vụ lưới điện  
   
• AI dự đoán nhu cầu sạc xe điện từ dữ liệu tải của người tiêu dùng và khả năng cung cấp năng lượng trước và sau đồng hồ giúp giảm thiểu tải cao điểm và tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn năng lượng hỗn hợp, mang lại sự tối ưu hóa về sạc, mức giá và kết hợp sử dụng năng lượng để tối đa hóa tiết kiệm hóa đơn tiện ích và giảm nhu cầu phí 

Xu hướng cạnh tranh và động lực thị trường 

Các giải pháp sạc đầu cuối được tích hợp đầy đủ đặc biệt hấp dẫn đối với những người vận hành trạm sạc lần đầu và mang lại giá trị đáng kể bằng cách đẩy nhanh quá trình triển khai và giảm việc lắp đặt cơ sở hạ tầng. Các giải pháp này nắm bắt cơ sở khách hàng ngày càng tăng của các nhà bán lẻ, trạm xăng và OEM ô tô đang tìm cách chuyển đổi mô hình kinh doanh của họ và chuyển sang không gian vận hành mạng sạc. Các nhà khai thác mạng tính phí đầy tham vọng này đang chuyển sang các nhà đổi mới thay vì phát triển các sản phẩm nội bộ do sự phức tạp và khó khăn trong việc phát triển các mô hình AI hiệu quả.  

Hợp tác với các nhà đổi mới sẽ cho phép họ tiếp cận thị trường nhanh hơn với phần mềm phức tạp hơn. Các nhà khai thác mạng thu phí sắp tới gặp phải thách thức gấp hai lần:  

1) Vượt qua những trở ngại về lưới điện và những thách thức không đáng tin cậy đang gây khó khăn cho thế hệ mạng sạc xe điện trước đây và  

2) đồng thời cung cấp trải nghiệm sạc và sản phẩm cạnh tranh với tiêu chuẩn thị trường về hiệu quả và độ tin cậy của cơ sở hạ tầng sạc hỗ trợ AI đã được Tesla đánh dấu.  

Trong tương lai, các OEM ô tô, các công ty tiện ích và dầu khí sẽ hợp tác với các nhà đổi mới sạc AI trong cuộc đua thiết lập mạng sạc độc quyền và tận dụng AI trước khi nó trở thành tiêu chuẩn thị trường, để cạnh tranh với các mạng sạc hiện có.  

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.cleantech.com/smart-charging-made-smarter-novel-approaches-to-ai-for-ev-charging/