El Instituto de Investigación en Transporte de la Universidad de Míchigan (UMTRI), en Estados Unidos, ha implementado en varias estaciones de recarga eléctrica del campus de la Universidad de Míchigan (UM) el chip de smart grid de la empresa Utilidata, una solución de inteligencia artificial (IA) distribuida. El objetivo es estudiar la relación entre la conducción de vehículos eléctricos (VE) y los comportamientos de carga para comprender su impacto en la red eléctrica.
A medida que más personas adquieren coches eléctricos, la red eléctrica debe prepararse para soportar una mayor demanda de energía. En este contexto, la alianza entre Utilidata y UMTRI permitirá combinar la experiencia en energía y redes de la primera con los conocimientos en proyectos de investigación a gran escala, recopilación de datos e implementaciones de movilidad segura, eficiente y equitativa del segundo.
El chip de smart grid de Utilidata, impulsado por NVIDIA, proporciona una plataforma de IA distribuida instalada junto con los medidores eléctricos para integrar más recursos de energía distribuida (DER), que incluyen energía solar, almacenamiento de baterías y vehículos eléctricos, y para mejorar la resiliencia de la red eléctrica.
Datos de los chips de smart grid y de los vehículos eléctricos
Los chips de smart grid implementados en el campus de la Universidad de Míchigan recopilan datos de voltaje, corriente y potencia en tiempo real en el borde de la red, lo que permite a los investigadores analizar y detectar patrones de carga de vehículos eléctricos en cada ubicación.
Esta información se analizará junto con los datos de los vehículos de un grupo de participantes en la investigación, que se recopilarán mediante un dispositivo de monitorización instalado en sus automóviles. Los datos de estos dispositivos incluyen la hora de inicio y finalización de la recarga, la ubicación, los viajes realizados y la aceleración/desaceleración.
El análisis del comportamiento de conducción y carga conducirá a una mejor comprensión de cómo gestionar la demanda de vehículos eléctricos en la red y ayudará a las empresas de servicios públicos a identificar ubicaciones de carga y desarrollar programas de recarga inteligente. Los resultados del estudio se esperan para finales de este año.