人工智能助力电网智能化，提升电动汽车充电效率

密歇根大学交通研究所（UMTRI）与初创公司Utilidata联合开展的小型研究显示，人工智能（AI）工具能够为电力公司提供实时数据，使电网和电动汽车（EV）充电更加可靠。研究人员利用AI分析电动汽车的充电行为，旨在改善驾驶体验，并帮助电力公司应对电力需求的激增。研究发现，电动汽车充电可能会不均匀地抽取电力，并降低电力质量，这可能导致充电设备磨损。

在这项研究中，研究人员在密歇根大学的六个电动汽车充电站安装了配备Utilidata AI平台Karman的电表适配器，Karman在2023年3月至6月期间分析了电压、电流、功率等动态数据。研究还涉及了10位经常访问大学校园的驾驶员，他们的车辆上安装了监测充电习惯的设备。

尽管该项目仍处于早期阶段，但研究人员希望其能够帮助人们为电动车队带来的挑战做好准备。在美国，老化的电网已经难以满足由AI数据中心、加密货币挖矿和清洁能源技术带来的日益增长的电力需求。与数据中心相比，电力公司更难以预测电动汽车何时何地会接入电网。

AI在电网边缘的作用日益凸显，ETH Zürich的博士后研究员Siobhan Powell指出，过去电网边缘并没有太多有趣的活动，但现在随着控制的可能性增加，了解电网边缘的动态变得更有价值。研究人员发现的一个问题是短周期循环，即车辆即使在电池充满电后也会不规律地开始和停止充电，这不仅效率低下，还可能导致电线和变压器过热。此外，电动汽车充电还会降低电力质量，当电力偏离理想的电压和频率范围时，闪烁是低电力质量的明显迹象，这也会导致设备磨损加剧。

Utilidata产品解决方案副总裁Yingchen Zhang表示，这项研究证实了电动汽车存在许多不为人知的行为，无论是车主、电网运营商还是充电器原始设备制造商都不甚了解，因此有必要真正开放这些数据。研究作者谨慎地指出，如果电动汽车充电管理不善，可能会对电网产生更大的影响。在最坏的情况下，这可能会影响其他客户的电力供应。但Zhang迅速表示，由于电力公司可以采取许多措施来防止停电，因此停电的可能性非常低。

Powell和Zhang都希望避免对电动汽车充电对电网的影响造成不必要的恐慌，尤其是在电动汽车采用面临党派攻击的情况下。Zhang表示，许多担忧是因为人们对电动汽车的实际行为不了解，因此揭示这些信息将减少许多担忧。

随着AI的兴起，人们也对日益增加的能源需求的数据中心对电网造成压力表示担忧。Zhang表示，他的公司也在考虑这个问题，使用Nvidia定制设计的芯片，比更通用的AI芯片消耗更少的能量。此外，以这种方式使用机器学习分析数据，通常比生成文本和图像的生成性AI模型能耗要低得多。

关键在于准备，以加强电网对改变我们生活、工作和出行方式的新技术的适应能力。电动汽车电池车队甚至可以通过充当虚拟发电厂，在需要时向电网供电，从而帮助加强电网。汽车制造商已经在测试这一点，部分是为了使电动汽车对客户更具可负担性。Powell表示：“我们需要电动汽车。我们需要这种转变发生。我们有一些事情需要做来准备电网，但我们可以做到。”

参考链接:

https://www.theverge.com/2024/5/29/24162389/ai-ev-charging-pilot-study-university-of-michigan-utilidata