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