Source: The Verge
密歇根大学交通研究所（UMTRI）和初创企业Utilidata的一项小规模研究显示，新的人工智能工具可能为公用事业提供实时数据，从而使电网和电动汽车(EV)充电更可靠。研究人员正在使用人工智能来分析电动汽车的充电行为，希望这些洞察力能够改善驾驶员体验并帮助公用事业为电力需求的激增做好准备。到目前为止，他们已经发现电动汽车的充电可能会不规律地吸取电力并降低电力质量，这可能会使充电设备磨损。这些潜在问题会浪费能源，并且可能导致电动汽车充电器损坏，成为驾驶员的困扰。因此，利用人工智能立即发现甚至预测这些问题的能力可能会改变游戏规则。人工智能模型可以提醒公用事业充电可能如何影响电网，作者写道。他们还可以建议驾驶员何时何地充电，并帮助电动汽车充电公司更好地维护设备。UMTRI最初与Utilidata合作进行这项试点研究，该研究旨在指导一项更大的研究项目的设计，该项目正在调查同样的问题。UMTRI表示，他们已经与北美电力可靠性委员会合作，以解决他们的初步发现。在这项研究中，研究人员在密歇根大学的六个EV充电站安装了设有Utilidata的AI平台Karman的电表适配器。Karman分析了去年3月至6月之间的电压、电流、功率和其他动态数据。
研究作者还在10名经常出入学校校园的驾驶员车辆上安装了设备，以监测他们的充电习惯。尽管这个项目仍处于早期阶段，研究人员对其有希望，认为它可以帮助人们为电动汽车车队带来的挑战做好准备。在美国，老化的电网已经努力满足人工智能数据中心、加密挖矿和清洁能源技术不断增长的电力需求。但与数据中心相比，公用事业更难预测电动汽车将何时何地插入电网。公用事业必须应对这种不可预测性，没有实时数据帮助他们调整。这些盲点在"电网边缘"变得更加重要，客户越来越多地将他们自己的设备与电网连接起来，如电动汽车和太阳能电池等。在电网边缘，人工智能有很大的作用，”并非此研究的ETH Zurich博士后研究员Siobhan Powell说。过去并非如此，对吧？以前没有太多有趣的事情，现在我们有机会进行控制，了解正在发生的事情具有更多的机会和价值。研究人员在这项研究中发现的一个问题是短周期，即车辆不规律地吸取电力，即使电池充满后仍会停止和重新开始充电。这不仅会低效地消耗能源，还会使电线和变压器过热。他们还发现电动汽车充电会降低电力质量，即电力偏离理想的电压和频率范围。
闪烁是电力质量不佳的明显迹象，这也会导致设备更快磨损。Utilidata产品解决方案副总裁张颖琛说：“我认为最大的收获是，我们确认了电动汽车存在许多行为，这些行为没有任何人知晓 — 不知道车主，不知道电网运营商，也不知道充电器的原始设备制造商。因此，有一个很大的需求来真正公开所有这些数据。研究作者谨慎地提出，存在大量无管理电动汽车充电的地方可能会对电网产生更大影响。在最坏的情况下，他们表示，这可能影响向其他客户供电。但张很快表示，由于出现的可能性非常低，所以停电的可能性是不大的。了解这些新充电设备如何影响电压、地方性的电力质量问题非常重要，但我不认为会导致停电，”Powell表示，因为公用事业可以采取许多措施来防止停电。此外，由于这是一项关于充电行为不可预测的小规模研究，因此仍然为从这些初步发现中得出对更广泛电网影响的普遍性陈述而言时机尚早。Powell和张都希望避免引起人们对电动汽车对电网可能产生的影响过度忧虑 — 尤其是在电动汽车的采用面临党派攻击的情况下。张表示：“许多担心是因为人们不了解实际的电动汽车行为。
因此，揭示这些信息将减少许多这些担忧。人工智能的兴起还引起了关于越来越能源密集的数据中心是否会让电网承受压力的担忧。张表示，他的公司也在考虑这个问题，使用从Nvidia定制设计的芯片，消耗比更通用的人工智能芯片更少的能源。而且，使用机器学习来分析数据通常比生成性人工智能模型消耗的能源要少得多，后者会输出文字和图像。关键在于准备工作是强化电网抵御改变我们生活、工作和出行方式的新技术的关键。EV电池车队甚至可以通过作为虚拟电厂，在需要时向电网输送电力来帮助加强电网。制造商已经在测试这一点，部分原因是为了让零售客户更负担得起电动汽车。我们需要电动汽车。我们需要这种过渡发生。我们需要为准备工作，但我们可以做到，”Powell说。
人工智能正在为电动汽车充电行为带来新的前景，对于电力需求和公用事业来说，这有望成为一场游戏规则的改变。" } ```
