Бидејќи глобалното усвојување на ЕВ надминува 45% во 2025 година, планирањето на мрежата за полнење се соочува со повеќеслојни предизвици:
• Грешки во предвидување на побарувачката:Статистиката на Министерството за енергетика на САД покажува дека 30% од новите станици за полнење страдаат од <50% користење како резултат на погрешна постапка на сообраќајот.
• Вирус на капацитет на мрежа:Европското здружение на мрежи предупредува дека неконтролираното проширување може да ги зголеми трошоците за надградба на мрежата за 320% до 2030 година.
• Фрагментирано корисничко искуство:Истражувањето на JD Power открива дека 67% од корисниците го напуштаат патувањето со долги растојанија, како резултат на дефекти или редици на полнач.
Традиционалните алатки за планирање се борат со овие комплексности, додека дигиталната технологија близнаци се појавува како менувач на игри. Истражувањето на АБИ го предвидува Глобалниот пазар на инфраструктура за полнење дигитален близнак за да достигне 2,7 милијарди американски долари до 2025 година, со 61% CAGR.
I. Демистифицирање на дигитална технологија за близнаци
Дефиниција
Дигиталните близнаци се виртуелни реплики на физички средства изградени преку IoT сензори, 3Д моделирање и алгоритми на АИ, овозможуваат:
• Синхронизација на податоци во реално време:Следење на 200+ параметри (на пр., Напон, температура) со латентност на ≤50ms.
• Динамична симулација:Симулирање на 12 сценарија, вклучително и предвидување на оптоварување и предвидување на неуспех.
• Оптимизација на затворена јамка:Препораки за конфигурација на автоматско создавање на страници и конфигурација на опрема.
Архитектура
• Сензионерски слој:32 вградени сензори по полнач (на пр. Сензори на тековната сала со ± 0,5% точност).
• слој на пренос:5G + работ за компјутерски јазли (<10MS латентност).
• Моделирање на слојот:Мотор за симулација на мулти-физика (≥ 98% точност).
• Слој за апликација:Платформи за одлуки со AR/VR.
Ii. Револуционерни апликации во планирањето
1. Прогнозирање на побарувачката за прецизност
Мунчето за полнење на Минхен Сименс Твин Интегрира:
• Податоци за општински сообраќај (точност од 90%)
• Топлински мапи на возилото
• Модели за однесување на корисницитеШто резултира во 78% искористување на станицата (пораст од 41%) и 60% пократки циклуси на планирање.
2. Дизајн координиран од мрежа
Дигиталната платформа за близнаци на Националната мрежа во Велика Британија постигнува:
• Динамична симулација на оптоварување (100м+ променливи)
• Оптимизација на топологијата (18% пониска загуба на линијата)
• Упатство за конфигурација на складирање (3,2-годишно рентабилност).
3. Мулти-објективна оптимизација
Баланси на моторот на ChargePoint:
• Capex
• Профитабилност на НПВ
• Метрика за отпечатоци од јаглерод, испорачувајќи 34% повисока рентабилност во пилот -проекти во Лос Анџелес.
Iii. Паметни операции и одржување
1. Предвидливо одржување
Близнаци на Tesla V4 Supercharger:
• Предвидете го стареењето на кабелот преку алгоритмите LSTM (точност од 92%)
• Нарачки за поправка на автоматско-диспечер (<8-минутен одговор)
• Намалено време на застој за 69% во 2024 година.
2. Оптимизација на енергија
Решение за VPP на Enel X е:
• Врски до 7 пазари на електрична енергија
• Динамички прилагодува 1.000+ излези на полнач
• Ги зголемува годишните приходи на станицата за 12.000 американски долари.
3. Подготвеност за итни случаи
Модул за одговор на Тајфун на ЕДФ:
• Симулира влијанија на мрежата под екстремно време
• Генерира 32 планови за вонредни состојби
• Ја подобрува ефикасноста на обновување на катастрофи за 55% во 2024 година.
Iv. Подобрување на корисничкото искуство
1. Паметна навигација
Платформа за близнаци на Volkswagen Cariad:
• Покажува здравствен статус на полнач во реално време
• Предвидува достапни конектори по пристигнувањето
• Ја намалува вознемиреноста на опсегот на корисниците за 41%.
2. Персонализирани услуги
Профилирање на корисникот на БП Пулс:
• Анализира 200+ ознаки во однесувањето
• Препорачува оптимални прозорци за полнење
• Го зголемува обновувањето на членството за 28%.
3 АР далечинска помош
ABB способност ™ CARGE CARE:
• Предизвикувачи на Упатства за АР преку скенирање на код за дефект
• се поврзува со стручни системи
• Намалување на времето за поправка на лице место за 73%.
V. Предизвици и решенија
Предизвик 1: Квалитет на податоците
• Решение: сензори за само-калибрирање (грешка од 0,2%)
• Случај: Полначи за автопат за јонити постигнуваат 99,7% употребливост на податоците.
Предизвик 2: Компјутерски трошоци
• Решение: Лесно федерално учење (64% помала побарувачка за пресметка)
• Случај: Станиците за размена на батерии NIO ги намалија трошоците за обука на моделот за 58%.
Предизвик 3: Безбедносни ризици
• Решение: хомоморфна криптирање + blockchain
• Случај: ЕВГО ги елиминирал прекршувањата на податоците од 2023 година.
Идни перспективи: Дигитален близнак 2.0
Интеграција на возила:V2G Симулација на проток на енергија.
Метаверска конвергенција:Платформи за тргување со дигитални средства за полнење инфраструктура.
Усвојување управувано од политика:ЕУ за мандат дигитални близнаци во сертификација на полнач до 2027 година.
Консалтинг Групацијата во Бостон предвидува дека дигиталните близнаци ќе овозможат мрежи за полнење до 2028 година до:
• Намалете ги грешките во планирањето за 82%
• Намалете ги трошоците за O&M за 47%
• Зголемете го задоволството на корисникот за 63%
Време на објавување: февруари-13-2025 година