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新的 AI 工具可能为公用事业提供实时数据，以使电力网络和电动汽车充电更加可靠。密歇根大学交通研究所（UMTRI）和初创公司 Utilidata 进行的一项小规模研究表明，研究人员正在利用 AI 分析电动汽车充电行为，希望这些洞见能改善驾驶员的体验，并帮助公用事业为电力需求激增做好准备。研究人员发现，电动汽车充电可能会不稳定地消耗电力并降低电力质量，可能导致充电设备磨损。
这些潜在问题会浪费能源，并可能导致损坏的电动汽车充电器，给驾驶员带来困扰。因此，利用 AI 的能力来及时发现甚至预测这些问题，可能会改变游戏规则。作者表示，AI 模型可以提前提醒公用事业电动汽车充电对电力网络可能产生的影响。他们还可以指导驾驶员何时何地进行充电，并帮助电动汽车充电公司更好地维护他们的设备。
UMTRI 最初接触 Utilidata 是为了进行这个试点研究，并为正在调查相同问题的更大规模研究项目提供信息。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电动汽车充电站安装了配备了 Utilidata 的人工智能平台 Karman 的电表适配器。去年 3 月至 6 月期间，Karman 分析了电压、电流、功率和其他动态数据。研究作者还在 10 名经常在大学校园出入的驾驶员的车辆上安装了设备，以监测他们的充电习惯。
尽管该项目仍处于早期阶段，研究人员认为这可能有助于人们为电动车队带来的挑战做好准备。在美国，老化的电力网络已经难以容纳源于 AI 数据中心、加密挖矿等不断增长的电力需求和清洁能源技术。但与数据中心相比，公用事业更难预测电动汽车何时何地连接到电网。
公共事业需要应对这种不可预测性，没有实时数据来帮助他们调整。这些盲点在越来越多的客户在“电网边缘”通过连接他们自己的设备到电网，如电动汽车和太阳能电池等，这种情况正在变成一个更大的问题。
“在电网边缘有很大的 AI 发挥作用空间。”
