蔚来在智能充电和电网协同的人工智能算法实践
章光辉
长期从事充换电设施的仿真和优化算法工作,有着丰富的工业界算法落地经验,对于云边端协同与AI的深度融合有着深入理解。曾负责仿真决策平台、算法平台等基础设置建设,致力于通过算法赋能业务,实现降本、增效、创收。
蔚来 主任算法工程师

蔚来在智能充电和电网协同的人工智能算法实践

议题介绍

本次分享将深入探讨如何应用机器学习算法和运筹优化等技术,实现换电站的错峰充电管理和大规模电网互动的智能化决策。 我们将展示如何利用DCN等深度学习算法更好地预测用户需求,并利用随机规划等优化算法在不确定条件下制定智能充电策略,通过控制电池的充电过程,来降低成本、提高效率,并保证用户的正常换电体验。 同时,我们还将展示如何通过云端实时算法调度,让换电站参与电网的削峰填谷活动,从而获取额外收益并保证电网稳定。 


内容大纲 

1. 蔚来电网互动业务场景

2. 错峰充电:多目标优化策略的实现 

3. 电网互动:大规模换电站的实时调度 

4. 未来展望


听众收益 

1. 了解电网互动业务场景,以及电动车企作为用电侧参与电网调节的机遇和挑战。

2. 了解不确定性优化决策在工业界落地案例。  

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