全球（左）以及日本和韩国（右）的电池储存容量增加，2015-2024
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为能源、多个频率产品和其他方案共同优化收入是一个复杂的问题。AI可以更有效地帮助 除了公用事业规模的项目，AI还可以帮助更有效地使用住宅电池安装，以及在系 统条件下电动汽车的充电和放电模式，同时考虑分布式能源资源的可用性和客户 日本是住宅电池安装数量排名前五的国家之一。这主要受家庭太阳能电池板普及 和对在地震活动或极端天气期间保持电力供应的关注所驱动。在日本，trading C ompany ITOCHU与电池公司Lunar合作，利用它们的Gridshare平台管理分布 式能源资源，包括住宅电池，采用机器学习和其他人工智能方法。该算法根据太 阳能发电预测、客户消费模式和极端天气警报创建定制的充电计划，节省客户账 消费行为的洞察和准确的发电预测纳入了住宅虚拟电厂（VPP）。试验发现，平 均情况下，当需要时可以调度最大灵活电力的91%。 车联网（V2G）系统提供了一种有前景的替代方案，可以替代专用的电网规模电 池储存，特别是在人工智能辅助调度和优化的增强下。通过使电动车在高需求期 间将电力回送到电网，V2G可以帮助平衡间歇性的可再生发电，并改善电网灵活
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