AI и IoT расширяют возможности развития электронно-зарядной станции (一): интеллектуальная зарядка

В момент, когда мы стоим на перекрестке автомобильной революции, электромобили (Эм) становятся все более распространенным явлением на наших дорогах. С ростом популярности электромобилей растет также потребность в более эффективной и удобной зарядной инфраструктуре.

Нынешнее состояние зарядной инфраструктуры Эм варьируется в глобальном масштабе, при этом в некоторых регионах зарядные станции плотно загружены, в то время как в других регионах строительство только начинается.

Вместе с тем во всем мире наблюдается общая тенденция к разработке более продуманных, более эффективных и удобных для пользователей решений по взиманию платы. Здесь вступают в игру искусственный интеллект (ии) и интернет вещей (IoT).

Искусственный интеллект, тип машины, которая имитирует человеческий интеллект и запрограммирована думать и учиться, преобразует различные области, включая автомобильную промышленность. В контексте зарядки электромобилей ма может оптимизировать планы зарядки, прогнозировать потребности в техническом обслуживании и повышать опыт пользователей.

Интернет вещей, с другой стороны, представляет собой сеть взаимосвязанных устройств, которые передают данные и обмениваются ими, позволяя контролировать и контролировать процесс зарядки в режиме реального времени, делая его более надежным и эффективным. Ai и IoT — это не просто дополнения, а важные компоненты для преобразования инфраструктуры взимания платы за Эм в интеллектуальную, связанную экосистему.

Интеграция AI и IoT в зарядку электромобилей является не футуристическим понятием, а своевременной и критической эволюцией. Поскольку количество электромобилей на дорогах продолжает расти, инфраструктура зарядки должна не только идти в ногу с этим ростом, но и прогнозировать будущий спрос.

Используя ии и IoT, мы можем гарантировать, что зарядная инфраструктура EV развивается от просто сети зарядных пунктов до интеллектуальной системы, которая увеличивает опыт владения EV, поддерживает стабильность сетки, и двигает нас к более устойчивому будущему.

Роль ма в преобразовании системы взимания платы за Эм

В основе интеллектуального преобразования зарядки лежит способность ии предсказывать и управлять планами зарядки на основе множества факторов. Анализируя такие данные, как спрос на энергию, колебания цен и индивидуальные привычки и предпочтения пользователей, ии может определить наиболее эффективное время зарядки.

Это не только поможет пользователям сэкономить затраты, избегая пиковых часов энергии, но и поможет сбалансировать нагрузки сетки и интегрировать больше возобновляемых источников энергии. Например, ма могла бы организовать зарядки в случае избытка солнечной или ветровой энергии, что привело бы к более устойчивым структурам потребления энергии.

Кроме того, ма значительно повысила эффективность и надежность зарядки электромобилей. Она постоянно учится и адаптируется, улучшая со временем свои прогнозы, чтобы обеспечить более персонализированные и эффективные планы зарядки.

Ма может также контролировать состояние зарядных станций и прогнозировать потребности в техническом обслуживании до того, как они превратятся в дорогостоящий ремонт или станут причиной простоя, что позволит установщикам зарядного устройства EV инициативно управлять инфраструктурой и обслуживать ее с большей эффективностью и меньшими эксплуатационными затратами.

Такой упреждающий подход обеспечивает более надежную зарядную сеть, снижает вероятность отключения электроэнергии и обеспечивает возможность использования водителями Эм полностью работоспособных зарядных станций.

Кроме того, в периоды высокого спроса ма может разумно распределять энергию между несколькими транспортными средствами, максимально используя имеющуюся инфраструктуру. Это не только улучшает индивидуальный опыт зарядки, но и повышает общую эффективность и надежность системы зарядки Эм.

Тематические исследования и практическое применение

В норвежском городе Осло новаторский проект под названием "власть" демонстрирует реальное воздействие интеграции искусственного интеллекта и интернета вещей в зарядки электромобилей для электротакси. Система использует индуктивные зарядные панели, встроенные на улицах, что позволяет такси заряжать без проводов в ожидании пассажиров.

Опираясь на алгоритмы искусственного интеллекта, проект оптимизирует планы зарядки на основе данных в режиме реального времени, обеспечивая быструю заряженность и готовность такси к обслуживанию, тем самым повышая эффективность работы и сокращая простои. Компоненты IoT обеспечивают постоянный мониторинг и оповещения о техническом обслуживании для обеспечения надежности системы.

Результатом является значительное увеличение использования и эффективности парка такси, что доказывает, что это разумное решение зарядки может эффективно поддерживать коммерческие операции и способствовать достижению целей устойчивого развития города.

Еще Один резонансный случай произошел в жилом районе сан-диего, Калифорния, где ChargePoint построила самую большую и самую открытую сеть зарядки электромобилей (Эм) в мире. Сеть оснащена искусственным интеллектом и технологиями IoT, что позволяет жителям извлекать выгоду из динамических моделей ценообразования и балансирования нагрузки.

Ма анализирует общее потребление энергии сообществом и потребности в зарядке Эм для разумного распределения электроэнергии между транспортными средствами, предотвращения перегрузки и оптимизации времени зарядки в зависимости от мощности местной сети и наличия возобновляемых источников энергии.

Системы IoT предоставляют пользователям в режиме реального времени обновленную информацию о состоянии зарядки и затратах на энергию, повышая прозрачность и контроль.

Заметные выгоды включают в себя снижение расходов на энергию для жителей, снижение углеродного следа для общины и масштабируемую модель, которая может быть воссоздана в других жилых районах и предназначена для поддержки растущего числа электромобилей. Эти примеры свидетельствуют о преобразующем потенциале ма и иоо в плане повышения эффективности, экономичности и удобства использования эв при взимании платы.

Будущие достижения AI и IoT в зарядке Эм

Поскольку AI и IoT продолжают развиваться, будущее зарядки EV выглядит многообещающим и, как ожидается, будет еще больше упрощать и персонализировать опыт зарядки.

Ма, вероятно, станет более предсказуемой и адаптируемой, не только оптимизируя зарядки на основе текущих потребностей сетки, но и прогнозируя будущие модели, потенциально интегрируя прогнозы погоды для более эффективного использования возобновляемых источников энергии.

В то же время иот может привести к созданию более подключенной системы, в которой транспортные средства, зарядные станции и сеть смогут бесперебойно взаимодействовать, облегчая управление энергопотреблением в режиме реального времени и даже обслуживание транспортных средств по принципу "от сети к сети", в рамках которой автомобили смогут вернуть энергию в сеть в часы пик.

Долгосрочные последствия для энергетических систем, городского планирования и экологической устойчивости огромны. Более умные, управляемые аи системы могут привести к более стабильной и эффективной энергетической сети, уменьшить зависимость от невозобновляемых источников энергии и разместить больше возобновляемых источников энергии.

Что касается городского планирования, то иот может содействовать развитию "умных" городов, в которых инфраструктура зарядки электромобилей интегрирована в городскую структуру, является доступной и эффективной, что стимулирует большее число людей к переходу на электромобили.

Этот сдвиг может оказать глубокое воздействие на экологическую устойчивость, значительно сократив углеродный след транспорта. По мере развития этих технологий они не только изменят взаимосвязь между транспортными средствами и энергетическими системами, но и будут способствовать созданию более чистой, разумной и устойчивой городской среды.