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能源“机器人”应对充电激增压力

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xinwen.mobi 发表于 2025-2-8 10:16:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

随着电动汽车等设备的普及,充电需求激增,能源“机器人”可以在应对这种压力方面发挥多种作用:

在充电设施建设与维护方面
智能选址与规划机器人
   作用原理
     这类机器人可以收集地理、人口密度、交通流量等多方面的数据。例如,它能通过搭载的高精度传感器,如激光雷达和摄像头,精确测量不同区域的地形地貌、建筑物分布等情况。然后利用机器学习算法,综合分析这些数据,确定最适合建设充电设施的地点。
     以城市为例,机器人会优先考虑在大型购物中心、写字楼集中区、住宅小区等人流量和车流量大且停车相对集中的地方选址。这样可以提高充电设施的利用率,避免盲目建设导致的资源浪费。
充电设施巡检机器人
   作用原理
     巡检机器人可以按照预设的路线在充电站内移动。它配备有多种检测设备,如红外热成像仪、电流电压传感器等。红外热成像仪能够实时监测充电设备的温度情况,及时发现设备过热等异常情况,这可能是由于线路老化、接触不良等原因引起的。
     电流电压传感器则可以精确测量充电设备的工作参数,确保其在正常范围内运行。一旦检测到异常,机器人会立即将数据发送给运维人员,以便及时进行维修和保养,减少因设备故障导致的充电服务中断。

在充电运营管理方面
充电引导机器人
   作用原理
     放置在大型停车场或充电站内的充电引导机器人可以与车辆的智能系统(如车载导航或手机APP)进行交互。当电动汽车进入停车场时,机器人能获取车辆的剩余电量信息。
     然后,根据充电设施的使用情况,为车辆引导到空闲的充电车位。例如,在一个有多个充电区域的大型停车场,机器人会根据各区域的充电设备利用率和车辆排队情况,引导车辆前往最便捷、等待时间最短的充电区域,提高整个充电过程的效率。
充电需求预测与调度机器人
   作用原理
     这类机器人可以收集大量的历史充电数据,包括不同时间段、不同地区的充电量、充电时长、车辆类型等信息。通过深度学习算法,它能够分析出充电需求的规律和趋势。
     例如,机器人可以预测出工作日的傍晚时分,在商业区附近的充电需求会大幅增加。基于这种预测,它可以提前调度充电资源,如调整充电功率、合理安排充电顺序等。对于即将到来的高需求时段,可以优先为电量较低的车辆分配高功率充电设备,确保整体充电需求得到有序满足。

在能源供应与优化方面
分布式能源管理机器人
   作用原理
     在包含分布式能源(如太阳能板、小型风力发电机等)的充电系统中,管理机器人可以实时监测这些分布式能源的发电情况。例如,对于太阳能板,机器人能获取其光照强度、发电功率等数据。
     根据发电情况和充电需求,机器人可以智能地控制能源的分配和存储。在阳光充足时,它会优先将太阳能产生的电能分配给正在充电的车辆,多余的电能则存储到储能设备(如电池组)中。当充电需求较大而分布式能源发电不足时,机器人可以合理调配储能设备中的电能进行补充,提高能源利用效率,减少对传统电网的依赖。
电网负荷平衡机器人
   作用原理
     电网负荷平衡机器人能够实时监测电网的负荷情况。当大量电动汽车同时充电,可能会给电网带来高峰负荷压力时,机器人会采取措施进行调节。
     一方面,它可以与充电设施通信,调整电动汽车的充电功率,例如采用有序充电策略,在电网负荷高峰时段降低部分车辆的充电功率,在负荷低谷时段提高充电功率;另一方面,它可以协调储能设备与电网之间的能量交互,在电网负荷高时释放储能设备中的电能,在负荷低时储存电能,确保电网的稳定运行。
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