静态负载管理已成为过去：AI驱动的V1G算法正在革新车队充电

商业车队公司和运营商在向电动出行转型时面临着一项物流挑战。如果数十辆公司和租赁车辆同时连接至壁挂式充电桩，就可能超出建筑物的最大接入容量。

以往的标准做法——静态负载管理，即简单地将可用总功率平均分配给所有正在充电的充电桩——在实践中已捉襟见肘。结果往往是车辆充电速度低于实际需求，即使它们急需投入使用也是如此。

为解决这一问题，德国联邦网络局（BNetzA）通过《能源经济法》（EnWG）第14a条的新规定，为可控用电设备建立了法律框架。为了在保护电网的同时避免因超出峰值负载限制而受到处罚，将人工智能融入充电管理（V1G）的做法正日益受到关注。通过使用预测算法，充电正从纯粹的反应性电力分配过程发展成为一种主动的、融入业务流程的系统。这些AI驱动的系统动态运行，处理各种外部数据源，以精准优化充电过程。

商业车队：一个值得数百万投资进行优化的领域

商业领域是德国电动出行的关键驱动力之一。根据德国联邦机动车运输管理局（KBA）的官方注册统计，每年新注册的电动乘用车中，商业所有者始终占据多数。因此，优化这一领域的充电过程，影响着一个具有重要经济意义的市场。

例如，当10辆车连接到一个110千瓦的单一接口时，现有的静态系统会严格将每辆车的充电功率限制在11千瓦。如果第一辆车已经充满电，其分配到的份额往往会被锁定而无法使用。基于AI的负载管理打破了这种僵化模式。通过持续分析数据流，企业能够获得实实在在的好处：

最大化车队可用性：根据实时调度和路线规划系统对车辆进行优先级排序。

利用波动性电力市场：自动将高峰充电时段转移到本地光伏馈电量高或欧洲电力交易所电价低的时间段。

实际案例：DHL快递的“数字盾牌”

总部位于亚琛的gridX公司推出的智能能源管理系统展示了这种互动在实践中如何运作；凭借其物联网平台XENON，gridX为DHL快递的物流站点等场所提供设备。

在高度自动化的分拣中心，电动配送车队的充电绝不能危及日常运营，例如分拣系统的无差错、不间断运行。gridX的软件在此充当智能盾牌：它实时持续监控建筑物当前的基础负载以及电网接入点的容量。

一旦分拣机启动或建筑物整体负载达到峰值，算法会在几秒内自动调整电动车辆的充电行为。系统计算出最优充电计划，使车辆能够恰好在下一次配送高峰来临前准备就绪，同时绝不冒过载的风险。这完全消除了对本地电网进行物理扩容的巨大成本需求。

效率计算：智能数据整合的附加价值

科学研究证实了这些预测算法的经济效益。为了实现数学优化，AI将三条数据流整合在一起：来自物流或预订系统的发车时间、通过标准化车辆远程信息处理获取的当前电池状态，以及任何现有太阳能发电系统的发电预测。

弗劳恩霍夫分析结果和实际数据表明，车队运营中的纯能源成本确实降低了约10%至15%。这一效果完全是通过有针对性地避免昂贵的电网容量超限（削峰填谷）以及自动化利用多余的自发电来实现的。

背景与展望

AI系统融入V1G智能充电表明，软件正在日益取代物理基础设施。随着企业面临降低二氧化碳排放和运营成本的双重压力，动态的、数据驱动的负载管理正从创新项目演变为车队和房地产管理中的标准工具。善于智能利用数据流的企业，不仅能降低运营成本，还能在波动性更大的能源市场中始终保持车队的运营准备状态。

除了智能V1G之外，V2G（车辆到电网），即双向充电，也已蓄势待发。该技术已具备推向市场的条件。V1G只是调整电力输送的时间和进行功率限制，而V2G则将停泊状态的车队转变为储能系统。在这里，AI算法扮演着更为核心的角色：它们需要计算出车辆何时不仅能从电网取电，还能将电能回馈给建筑物或公共电网——同时不影响下一次出行所需的续航里程或电池寿命。

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