Intelligentes Energiemanagement: Wie KI Ladesäulen effizienter macht

Deutsch:Intelligentes Energiemanagement bei AFAX POWER basiert auf hierarchischer KI-Orchestrierung: Lokale KI an jeder Säule (Edge), regionale KI für Standorte (Fog) und globale KI in der Cloud arbeiten in einer Master-Slave-Architektur zusammen.

Die Effizienzsteigerung beginnt auf Komponentenebene mit dynamic Power Gating: Die KI überwacht jeden einzelnen MOSFET und schaltet nicht benötigte parallele Transistoren innerhalb von Nanosekunden ab. Dies reduziert Schaltverluste um bis zu 35% bei Teillast. Zudem implementiert sie adaptive Dead-Time Control, die Totzeiten basierend auf Temperatur und Alterung optimiert.

Auf Systemebene realisiert die KI predictive Demand Response: Sie analysiert historische Ladedaten, Wettervorhersagen und lokale Ereigniskalender, um Lastprognosen mit 92% Genauigkeit zu erstellen. Basierend darauf führt sie präventive Leistungsreservierung durch, die Netzengpässe vermeidet und gleichzeitig Kapazitätsgebühren minimiert. Bei einem Einkaufszentrum mit 50 Ladesäulen reduzierte dies Netzanschlusskosten um 180.000€.

Die ökologische Effizienz optimiert die KI durch Carbon-Aware Scheduling: Sie bezieht Echtzeitdaten zur CO₂-Intensität des Strommixes und priorisiert Ladevorgänge in Phasen hoher erneuerbarer Einspeisung. Bei niedriger CO₂-Intensität aktiviert sie aggressive Ladeprofile, die geringfügig mehr Verluste in Kauf nehmen aber 40% schneller laden. So sinkt der CO₂-Fußabdruck pro geladener kWh um durchschnittlich 28%.

Für Industriekunden relevant ist die prozessintegrierte Ladung: In Produktionsbetrieben koordiniert die KI Ladevorgänge mit Maschinenlaufzeiten. Bei hohem Produktionsbedarf reduziert sie Ladeleistung, in Produktionspausen lädt sie mit Maximalleistung. Dies nutzt vorhandene Netzanschlüsse optimal aus und vermeidet teure Netzverstärkungen. In einer Automobilfabrik ermöglichte dies 120 zusätzliche Ladeplätze ohne Netzausbau.