自主汽车正在重新塑造运输的未来,进而重新塑造整个能源生态系统。 随着自驾汽车、卡车和穿梭车从试点项目转向主流采用,能源分配规划者必须重新考虑发电、输送和消耗的方式。 本条探讨了自主汽车对能源分配规划的多方面影响,包括消费模式的变化、基础设施要求以及未来的机会和挑战。

了解自主车辆及其能源用途

自主车辆依靠一套先进技术——液化雷达、雷达、摄像机、全球定位系统和人工智能——在没有人类干预的情况下了解其环境并作出驾驶决定。 虽然自动驾驶车辆的主要前景是更安全、更高效的机动性,但其能量足迹与常规车辆大不相同。 多数自动驾驶车辆预计是电动的,将能源需求从液体燃料转移到电网。然而,机载计算和传感器系统也增加了非三驾车能量负荷。例如,单一的自主驾驶系统可以消耗几百瓦的电力,降低车辆的有效范围,并增加每英里所需的总电量。

AVs 如何控制能源

除了推进之外,自主系统还需要不断的动力来进行感知、本地化和决策。 这种辅助负荷虽然与发动机相比很小,但会累积成数百万辆汽车。 美国能源部的研究表明,自主所需的额外能源可以视自动化和驾驶条件的水平而增加10—30 % 。 这种颗粒性的理解对于能源分配规划中准确的需求预测至关重要。

从化石燃料转向电力

自主与电气化的融合意味着AV机队将比以往任何时候更被堵入电网。 这一转变既带来了机遇,也带来了风险:如果使用可再生能源,温室气体排放就会降低,但电源需求也会集中在仓库、充电中心和城市中心附近。 配电规划者必须为此新的、变化多端的负荷配置负责。

影响能源消费模式的关键因素

自主车辆将以三种主要方式影响能源消耗:驾驶效率、共享机动性和电动驱动装置本身。

最佳驾驶效率

自动驱动器可以相互沟通,也可以与基础设施沟通,以保持最佳速度,减少不必要的刹车和加速,并选择不太拥挤的路线。 根据国际能源机构的模拟结果,这种“电子驱动”潜力可以将每英里能源使用量减少15—20%。 然而,空英里 — — 自动驱动机重新定位或不载客时 — — 却可以侵蚀这些收益。 舰队管理人员和规划者必须设计系统,以尽量减少死里程。

共用流动和减少车队规模

由自主车辆提供的骑发和汽车共享服务可以减少路上的车辆总数,单辆共用自动汽车最多可以更换10辆私人汽车,降低车辆制造和日常运行的总能源需求。 然而,每辆汽车的利用率较高意味着每辆汽车行驶的里程更长,能耗从许多轻便车辆转向密集使用车辆。 里程的集中影响着需求发生地点和时间,在车辆返回充电和重新定位的仓库时,往往在非小时时间里达到高峰。

电动车辆的采用和充电要求

许多自主车辆原型都是电动的,几乎所有主要的AV开发商(Waymo, Cruis,Tesla等)都承诺投入电动机队. 机动性电气化为电网增加了大量新负荷. 10万台电动AV的机队,每台机车装有100千瓦赫电池,代表着相当于小城市的潜在日充电需求. 不仔细规划,这可能会给本地配电变压器,子站和支线带来压力.

对能源分配基础设施的影响

能源分配规划必须不断演变,以适应自主电动车辆组的独特性,以下各小节详细列出核心影响领域.

网格容量和升级

电源充电需求增加需要大量电网容量投资. 配电公司必须评估高峰负荷情景:如果大量AV在晚间通勤后同时返回仓库,由此产生的电量抽取量可能会超过本地容量. 改造变压器,支线,分站等耗时耗资巨大. 计划员可以使用车队运营商的数据来模拟未来需求,并优先提升城市核心区和高速公路走廊沿线的高使用区.

智能充电和装入平衡

分配规划者最强大的工具之一是智能充电 — — 控制AV充电时间和速度的能力。 使用智能充电算法,公用事业公司可以将充电负荷转移到离峰时数,使需求曲线变平,避免电网超载。 先进的计量基础设施和AV和电网之间的实时通信可以实现动态定价和负载控制。 比如,一个机队集聚器可以安排充电,以适应高再生期,降低成本和碳排放。

可再生能源的一体化

电动AV的采用提供了与可再生能源的自然协同效应. 太阳能和风能是可变的,灵活的EV充电可以作为一种巨大的需求方资源来吸收过剩的发电量. 配电规划者应当考虑将充电中心与可再生能源设施合用同一位置,或者开发利用机队电池进行存储的虚拟电站. 国家可再生能源实验室 强调在AV停放时双向充电支持电网稳定性的潜力.

分配能源资源(DERs)和车辆到Grid(V2G)

自主电动汽车可以充当移动电池存储单元. 通过车辆对电网(V2G)技术,停放的AV可以在高峰需求期将电力反馈回电网,这把车辆从纯能消费者转变为分布式能源资源. 对于配电规划者来说,V2G提供了一种通过使用车队电池管理本地峰值来推迟昂贵基础设施升级的方法. 然而,V2G需要双向充电器,适当的电价,以及集成软件来有效地协调数千辆车辆.

未来挑战和机遇

虽然潜在好处很大,但将自动出纳机纳入能源分配规划的道路充满挑战,需要各行业和政府协调行动。

基础设施投资和政策

提升电网以应对AV充电需求需要数十亿美元的投资。 公用事业、监管者和车队运营商必须在成本分配和费率设计上合作以避免被困资产。 激励离峰充电、需求响应和V2G参与的政策可以加快部署,同时保持成本的可控性。 没有明确的政策信号,不确定性可能会减缓必要的电网投资。

能源储存和复原力

机车电池代表着巨大的分布式存储资源,但其可供电网服务使用取决于车辆使用模式和范围要求. 计划者必须平衡电网应变能力与AVs的主要机动功能. 未来工作需要开发强力聚合算法和市场机制,以确保V2G服务既可靠又经济上可行.

环境和可持续性考虑因素

满足AV的电力需求,必须使用清洁能源来实现可持续性目标。 如果化石燃料为额外负荷服务,排放甚至会随着高效的自主驱动而增加。 分配规划者必须将可再生能源采购和碳核算纳入电网规划。 对AV生产和处置的生命周期分析也很重要 — AV的传感器和计算硬件需要稀土金属和能源密集型制造,这应当纳入总体环境影响评估。

数据和大赦国际在能源规划中的作用

自主车辆生成大量关于旅行模式、能源消耗和电池状况的数据。 公用事业可以使用这些数据 — — 并提供适当的隐私保障 — — 来构建更准确的负荷预测模型。 机器学习算法可以预测附近地区的充电需求,优化充电时间表,并找出电网限制。 汽车和电网管理中的AI的聚合创造了一个反馈循环,可以提高效率和复原力。

结论:为更聪明的能源未来铺平道路

自主汽车的崛起不仅仅是一场交通革命 — — 这也是能源分配规划的变革力量。 通过理解自动汽车如何消耗能源、它们创造的新消费模式以及所需的基础设施升级,规划者可以积极主动地建立一个支持可持续、高效和弹性机动性的电网。 成本、政策和技术整合的挑战是真实的,但智能充电、可再生协同和车辆对电网服务的机会是巨大的。 未来能源分配将由流动供应商、公用事业、监管者以及他们所服务的社区共同创造。 构建这一协作将确保自主汽车将我们推向更清洁、更智能的能源系统。