Prediksjon av ladekurver og lademønster for høykapasitetsladere med energilagring

Offentlig prosjektsammendrag

Prosjektet i Elywhere fokuserer på å utvikle avanserte metoder for å forbedre prediksjonen av energibehov og ladeprofiler for elektriske kjøretøy. Ved å utnytte dataanalyse, maskinlæring og sanntidsdata, tar vi sikte på tidlig identifikasjon av merke, modell og batteristørrelse i ladesesjonen, samt forbedret prediksjon av lademønstre for ladestasjoner. Med denne innsikten kan vi nøyaktig forutsi det dynamiske effektbehovet de neste 12-14 timene. Siden våre ladere støttes av BESS (Batterisystemer), kan vi optimalisere bruken av batteriene, ikke bare til elbillading, men også til å støtte omliggende infrastrukturen. I en effektivt drevet ladestasjon er en bil kun tilkoblet for lading 10-12 % av tiden, noe som gir oss ca 90 % av tiden til å orkestrere energiflyt og lagring på en optimal måte. Prosjektet vil bidra til det grønne skiftet ved å optimalisere energiforbruket, redusere belastningen på strømnettet, og forbedre stabiliteten og effektiviteten til ladestasjonene.