Dalam sebuah studi percontohan, para peneliti menggunakan AI untuk mendapatkan wawasan baru tentang apa yang terjadi saat Anda mengisi daya kendaraan listrik atau electric vehicle (EV). Alat AI baru dapat memberikan data waktu nyata kepada perusahaan utilitas untuk membuat jaringan listrik dan pengisian daya EV lebih andal, menurut sebuah studi kecil yang dilakukan oleh University of Michigan Transportation Research Institute (UMTRI) dan startup Utilidata.
Para peneliti menggunakan AI untuk menganalisis perilaku pengisian daya EV, dengan harapan wawasan tersebut dapat meningkatkan pengalaman bagi pengemudi dan membantu perusahaan utilitas mempersiapkan lonjakan permintaan listrik. Sejauh ini, mereka menemukan bahwa pengisian daya EV dapat menarik daya secara tidak konsisten dan menurunkan kualitas daya, yang dapat mempercepat keausan peralatan pengisian daya.
Masalah-masalah mendasar tersebut membuang energi dan dapat menyebabkan pengisi daya EV rusak, yang telah menjadi masalah bagi pengemudi. Kemampuan untuk segera melihat dan bahkan memprediksi masalah-masalah tersebut dengan AI bisa menjadi pengubah permainan. Model AI dapat memberikan peringatan kepada perusahaan utilitas tentang bagaimana pengisian daya dapat mempengaruhi jaringan listrik. Selain itu, mereka juga bisa memberi tahu pengemudi tentang kapan dan di mana harus mengisi daya serta membantu perusahaan pengisian daya EV untuk lebih baik dalam memelihara peralatan mereka.
UMTRI awalnya menghubungi Utilidata untuk studi percontohan ini, yang bertujuan untuk menginformasikan desain proyek penelitian yang lebih besar yang menyelidiki masalah yang sama. UMTRI mengatakan mereka sudah bekerja dengan North American Electric Reliability Council untuk menangani temuan awal mereka.
Untuk studi ini, para peneliti memasang adaptor meteran listrik yang dilengkapi dengan platform AI Karman dari Utilidata di enam stasiun pengisian daya EV di University of Michigan. Karman menganalisis tegangan, arus, daya, dan dinamika lainnya antara Maret dan Juni tahun lalu. Para penulis studi juga memasang perangkat pada kendaraan dari 10 pengemudi yang sering berada di kampus universitas untuk memantau kebiasaan pengisian daya mereka.
Meskipun proyek ini masih dalam tahap awal, para peneliti berharap hal ini dapat membantu orang mempersiapkan tantangan yang datang dengan elektrifikasi armada kendaraan. Di AS, jaringan listrik yang sudah tua sudah berjuang untuk mengakomodasi peningkatan permintaan listrik dari pusat data AI, penambangan kripto, dan teknologi energi bersih. Tetapi dibandingkan dengan pusat data, perusahaan utilitas lebih sulit untuk mengantisipasi kapan dan di mana EV akan terhubung ke jaringan.
Perusahaan utilitas harus mengatasi ketidakpastian itu tanpa data waktu nyata untuk membantu mereka menyesuaikan diri. Titik buta tersebut menjadi masalah yang semakin besar di "ujung jaringan," di mana pelanggan semakin banyak menghubungkan perangkat mereka sendiri ke jaringan seperti baterai untuk EV dan panel surya.
"Ada peran besar untuk AI di ujung jaringan," kata Siobhan Powell, seorang peneliti pascadoktoral di ETH Zrich yang tidak terlibat dalam studi ini. "Dulu tidak seperti itu, kan? Tidak banyak hal menarik yang terjadi dan sekarang kita memiliki kesempatan untuk melakukan kontrol, ada lebih banyak peluang dan nilai dalam mengetahui apa yang terjadi."
Salah satu masalah yang ditemukan oleh para peneliti dengan studi ini adalah short-cycling, penarikan daya yang tidak konsisten dari kendaraan yang berhenti dan mulai mengisi daya bahkan setelah baterai terisi penuh. Tidak hanya itu membakar energi secara tidak efisien, tetapi juga dapat menyebabkan kabel dan transformator menjadi panas berlebih. Mereka juga menemukan bahwa pengisian daya EV menurunkan kualitas daya, ketika listrik menyimpang dari rentang tegangan dan frekuensi ideal. Flickering adalah tanda kualitas daya rendah, yang juga dapat menyebabkan lebih banyak keausan pada peralatan.
"Temuan terbesar, menurut saya, adalah bahwa kami mengkonfirmasi bahwa ada banyak perilaku dari kendaraan listrik yang tidak diketahui oleh siapa pun - tidak diketahui oleh pemilik mobil, tidak diketahui oleh operator jaringan, tidak diketahui oleh produsen pengisi daya," kata VP solusi produk Utilidata, Yingchen Zhang. "Jadi ada kebutuhan besar untuk benar-benar membuka semua data ini."
Para penulis studi dengan hati-hati menyatakan bahwa tempat dengan banyak pengisian daya EV yang tidak dikelola bisa melihat dampak yang lebih besar pada jaringan listrik. Dalam skenario terburuk, mereka mengatakan bahwa hal itu bisa mempengaruhi pasokan listrik untuk pelanggan lain. Tetapi Zhang cepat mengatakan bahwa kemungkinan pemadaman listrik akibatnya sangat rendah.
"Penting untuk mengetahui dengan tepat bagaimana pengisian daya baru ini mempengaruhi tegangan, masalah kualitas daya secara lokal, tetapi saya tidak akan langsung berpikir tentang pemadaman," kata Powell, karena ada banyak langkah yang dapat diambil perusahaan utilitas untuk mencegah pemadaman. Dan sekali lagi, ini adalah studi yang sangat kecil tentang perilaku pengisian daya yang tidak dapat diprediksi, jadi masih terlalu dini untuk membuat pernyataan yang menyeluruh tentang dampak jaringan yang lebih luas dari temuan awal ini.
Artikel ini memberikan gambaran tentang bagaimana AI dapat memainkan peran penting dalam meningkatkan proses pengisian daya kendaraan listrik dan mempersiapkan infrastruktur listrik kita untuk masa depan yang lebih hijau dan lebih efisien. Meskipun penelitian ini masih dalam tahap awal, hasilnya memberikan wawasan berharga yang bisa mengarah pada peningkatan signifikan dalam cara kita mengelola dan memanfaatkan sumber daya energi kita.
Bayangkan di masa depan, ketika Anda mengisi daya mobil listrik Anda, AI akan bekerja di belakang layar, memantau dan menganalisis proses pengisian daya untuk memastikan semuanya berjalan lancar. Jika ada masalah, seperti penarikan daya yang tidak konsisten atau penurunan kualitas daya, AI dapat segera mengidentifikasinya dan memberikan solusi cepat sebelum masalah tersebut berdampak lebih besar. Dengan demikian, pengisian daya menjadi lebih andal dan efisien, menghemat energi dan biaya, serta mengurangi risiko kerusakan peralatan.
Lebih jauh lagi, AI tidak hanya membantu dalam mengelola pengisian daya, tetapi juga membantu perusahaan utilitas dalam merencanakan dan mempersiapkan kebutuhan energi masa depan. Dengan memiliki data waktu nyata tentang kapan dan di mana EV akan diisi daya, perusahaan utilitas dapat lebih efektif dalam mengelola beban pada jaringan listrik mereka. Ini berarti mereka dapat menghindari kelebihan beban yang dapat menyebabkan pemadaman listrik dan memastikan pasokan listrik yang stabil untuk semua pelanggan.
Teknologi AI ini juga dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi kepada pengemudi tentang waktu dan lokasi terbaik untuk mengisi daya. Misalnya, jika ada beberapa stasiun pengisian daya di daerah Anda, AI dapat menganalisis data untuk menentukan stasiun mana yang paling sedikit digunakan dan memberikan saran kepada Anda untuk mengisi daya di sana, mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan efisiensi.
Dengan semua manfaat ini, jelas bahwa AI memiliki potensi besar untuk mengubah cara kita mengisi daya kendaraan listrik. Namun, masih ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan teknologi ini secara luas. Studi percontohan seperti yang dilakukan oleh UMTRI dan Utilidata adalah langkah awal yang penting dalam proses ini. Mereka memberikan wawasan awal yang berharga dan membantu mengidentifikasi tantangan dan peluang yang perlu diatasi.
Dalam beberapa tahun ke depan, kita mungkin akan melihat lebih banyak penelitian dan pengembangan di bidang ini. Dengan dukungan dan investasi yang tepat, AI dapat menjadi bagian integral dari infrastruktur pengisian daya kendaraan listrik, membantu kita mencapai masa depan yang lebih hijau dan lebih berkelanjutan. Seperti halnya teknologi lainnya, perjalanan menuju penerapan AI dalam pengisian daya EV akan menghadapi tantangan, tetapi potensi manfaatnya membuatnya layak untuk diupayakan.
Masa depan pengisian daya kendaraan listrik dengan bantuan AI adalah masa depan di mana energi digunakan dengan lebih efisien, peralatan bertahan lebih lama, dan pengalaman pengisian daya bagi pengemudi menjadi lebih baik. Ini adalah visi yang layak untuk diusahakan, dan dengan langkah-langkah yang tepat, kita bisa mewujudkannya.
Dengan demikian, AI dapat memainkan peran penting dalam memastikan bahwa kita tidak hanya beralih ke kendaraan listrik, tetapi juga melakukannya dengan cara yang efisien dan berkelanjutan. Jadi, mari kita dukung penelitian dan pengembangan di bidang ini dan bekerja bersama menuju masa depan yang lebih cerah dan lebih hijau.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H
