Des outils d’IA pour améliorer la fiabilité du réseau électrique et de la recharge des VE
Une étude pilote menée par l’Université du Michigan et la start-up Utilidata suggère que de nouveaux outils d’IA pourraient permettre aux services publics d’obtenir des données en temps réel pour rendre le réseau électrique et la recharge des véhicules électriques plus fiables. Les chercheurs utilisent l’IA pour analyser les comportements de recharge des VE, dans l’espoir d’améliorer l’expérience des conducteurs et d’aider les services publics à se préparer à l’augmentation de la demande d’électricité.
Points clés
- Une étude pilote de l’Université du Michigan et d’Utilidata utilise l’IA pour analyser les comportements de recharge des VE
- L’IA pourrait permettre aux services publics d’avoir des données en temps réel sur l’impact de la recharge des VE sur le réseau électrique
- Les chercheurs ont constaté que la recharge des VE peut entraîner des fluctuations de puissance et une baisse de la qualité de l’électricité, ce qui peut user l’équipement de recharge
- Ces problèmes sous-jacents gaspillent de l’énergie et peuvent conduire à des bornes de recharge défectueuses
- L’IA pourrait avertir les services publics des problèmes potentiels et conseiller les conducteurs sur les meilleurs moments et endroits pour recharger
- Le réseau électrique américain est déjà sous tension face à la demande croissante d’électricité des centres de données IA, du minage de cryptomonnaies et des technologies d’énergie propre
À retenir
Cette étude pilote montre que l’IA pourrait jouer un rôle crucial pour aider les services publics à mieux comprendre et gérer l’impact de la recharge des véhicules électriques sur le réseau électrique. Bien qu’il soit encore trop tôt pour tirer des conclusions définitives, ces premiers résultats sont encourageants et soulignent l’importance de se préparer à l’essor des VE pour éviter tout risque de panne de courant à l’avenir.
Sources
