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甲骨文(ORCL.US)推出新型电网方案 用分布式能源满足动态的电动车配电需求

本文来自 “TechWeb”,作者为行者崟涛

据媒体报道,甲骨文公司(ORCL.US)在电动汽车(EV)探测方面获得突破,使电力公司能够智能地管理电网上的新能源需求。

利用深度机器学习技术,甲骨文Utilities Analytics Insights能够识别电动汽车的存在、显示充电时间和频率、并通过高级量测系统(AMI)数据分解电动汽车消耗的能源。利用此类智能技术,电力公司能够可靠地规划大规模电动汽车所需的电量,以及让顾客可以在电费最便宜,对电网健康最有利的时候为电动汽车充电。目前,甲骨文Utilities Analytics Insights提供的新型电动汽车探测技术正被多个电力公司采用,以进行试点项目。

虽然电动汽车被认为是减少碳排放的重要一步,但是大多数电网都远在电动汽车成为商用消费品之前所建。随着交通运输日益向电气化发展,公用事业公司必须为电力资源需求上升做好计划,此类需求的增长将因地而异。

甲骨文经过十多年的研究和经验来研发出电动汽车探测功能,此类研究和经验是从100家公用事业的6000万户家庭中收集来的数十亿个数据点中,分解出家庭能源数据。甲骨文的训练数据模型能够针对每个特定家庭的能源使用情况进行部署,以了解客户是否拥有电动汽车、他们如何与电动汽车充电器交互以及电动汽车聚集在配电网的何处。由于电动汽车现在成为了一种新型电网分布式能源(DER),因而电动汽车探测功能可让电力公司能够更好地规划和管理电动汽车的运行影响。

从电动汽车客户的角度来看,为电动汽车充电会让家庭能源使用量增加15%或更多,在电力需求高峰期可能会增加一倍。有了甲骨文公司的电动汽车探测功能,电力公司能够拥有工具以推出直观、用户友好的电动汽车客户旅行和使用时间(TOU)规划,从而鼓励、教育和奖励电动车主在非高峰时段为电动汽车充电。未来,电力公司也可从客户的电动汽车电池中回购未使用的能源,以在需求高的时候平衡能源供需。




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