ИИ-управление зарядкой автопарка: быстрее и дешевле

Классическая ошибка при электрификации автопарка звучит так: «Сначала усилим ввод, потом поставим зарядки». В 2025 году это часто означает одно — месяцы ожидания техприсоединения, проектирование, согласования, рост сметы и сдвиг KPI по декарбонизации. При этом парадокс в том, что большинству площадок не нужна «сеть на максималках» круглые сутки. Нужна умная диспетчеризация мощности.

Автоматизированное управление нагрузкой (Automated Load Management, ALM) — это практическая форма ИИ-оптимизации потребления в энергетике: система распределяет доступную мощность между зарядными точками в реальном времени так, чтобы автопарк был готов к выезду, а объект — не выходил за лимиты по вводу и не ловил штрафы/аварийные отключения. И да, в зарубежной практике это уже проходит путь «легально и безопасно» по требованиям электрокодов; в России логика та же: не спорить с физикой и регуляторикой, а управлять профилем нагрузки.

Ниже — разбор, как ALM/ИИ-управление зарядкой помогает электрифицировать автопарки быстрее, почему это напрямую связано с модернизацией энергосистем, и что стоит проверить до закупки «железа».

Почему зарядка автопарка упирается не в зарядки, а в мощность

Ключевой ограничитель почти всегда один: доступная мощность на площадке (ввод, трансформатор, РУ, кабельные линии, допустимые токи, договорные величины). Автопарк добавляет новую, крупную и при этом «пиковую» нагрузку. Если пустить её без управления, получите типичную картину:

• Одновременный старт зарядки после возвращения машин → пик мощности.
• Перегруз вводного оборудования → срабатывание защит, просадка напряжения.
• Непредсказуемые счета при сложных тарифах (особенно при многозонности и пиковых надбавках).
• Неравномерная готовность транспорта: «кто успел — тот зарядился».

ALM решает проблему в корне: вместо наивного «каждой машине по максимуму» система задаёт контролируемую верхнюю границу потребления и распределяет мощность по приоритетам.

Умная зарядка — это не про то, чтобы зарядить быстрее любой ценой. Это про то, чтобы к нужному времени были заряжены нужные машины, не ломая электрику и бюджет.

Автоматизированное управление нагрузкой (ALM) как прикладной ИИ в энергетике

Ответ короткий: ALM — это алгоритмическая диспетчеризация спроса (demand management), где решения принимаются автоматически на основе данных и ограничений. На практике это один из самых понятных кейсов «ИИ в электроэнергетике», потому что эффект измеряется киловаттами и рублями.

Как ALM работает «по-человечески»

Система получает данные из нескольких источников:

• текущая нагрузка объекта (включая «не зарядку»: вентиляция, компрессоры, освещение, технологическое оборудование);
• лимиты по вводу/щитам/группам;
• параметры зарядных станций и подключённых авто (доступная мощность, статус, SoC/целевой SoC, время отъезда);
• правила бизнеса: приоритет маршрутов, «must-go» машины, минимальный резерв.

Дальше алгоритм в реальном времени решает задачу распределения:

1. Считает доступный «коридор мощности» (например, 900 кВт под зарядку при лимите 1,1 МВт и текущем потреблении 200 кВт).
2. Ранжирует транспорт по приоритетам (время выезда, критичность рейса, недозаряд).
3. Раздаёт мощность (кому-то 80 кВт, кому-то 20 кВт, кому-то пауза), постоянно пересчитывая план.

В белой бумаге по теме приводится показательный пример: установлено 1,8 МВт зарядных устройств при сетевом присоединении 1,1 МВт. Смысл не в «нарушении законов физики», а в том, что установленная мощность оборудования и одновременная потребляемая мощность — разные вещи, если у вас есть управление.

Где здесь ИИ, а не просто реле и таймер

Если ограничиться расписанием «заряжать ночью», вы упрётесь в исключения: задержки рейсов, морозы, дополнительные выезды, разные скорости зарядки, деградацию батарей, сезонные пики потребления на площадке.

ИИ/ML даёт реальную добавленную стоимость в трёх местах:

• Прогноз нагрузки объекта (в т.ч. по дням недели и сезону). Декабрь — особенно показателен: отопление, освещение, пусковые токи, длинные простои техники.
• Прогноз потребности автопарка (сколько энергии нужно до 06:00, какие машины вернутся позже, какие «съедят» больше из‑за пробок/температуры).
• Оптимизация по стоимости (минимизация затрат при ограничениях по готовности, включая управление пиковыми периодами).

Это уже не «включил/выключил», а задача оптимизации с ограничениями — типичный формат для прикладного ИИ в энергоменеджменте.

Быстрее электрификация: ALM как альтернатива ожиданию сетевого усиления

Самый недооценённый эффект ALM — скорость. Сетевые усиления, замены трансформаторов и модернизация РУ — проекты с длинным циклом. ALM позволяет начинать с того, что есть, и масштабироваться.

Три сценария, которые я вижу в проектах чаще всего

1) «Стартуем на существующем вводе» Вы ставите больше зарядных точек, чем позволяет «в лоб» расчёт по мощности, но ограничиваете одновременную нагрузку через ALM. Автопарк получает инфраструктуру сразу, а не «когда сетевики смогут».

2) «Откладываем CAPEX на усиление» Даже если усиление неизбежно, ALM часто позволяет перенести его на 12–24 месяца — и за это время накопить данные, доказать экономику и выбрать правильный масштаб.

3) «Точный размер усиления вместо перестраховки» Без данных и управления проектировщики закладывают запас «на всякий случай». С ALM вы видите реальные профили и можете заказать ровно то усиление, которое нужно.

Самая дорогая мощность — та, которую вы купили «на всякий случай» и не используете.

Где экономия: не только в “без апгрейда сети”, но и в тарифах

Экономия от ALM обычно складывается из трёх корзин.

1) Избежание или сокращение сетевых работ

Очевидно: меньше работ по вводу, кабельным трассам, КТП/ТП и т.д. В статье-источнике акцент ровно на этом: «никакого ожидания и никаких гигантских счетов от энергокомпаний», если вы умно используете существующую инфраструктуру.

2) Снижение пиков и управляемая максимальная мощность

Даже при неизменном месячном потреблении энергии (кВт⋅ч) стоимость может расти из‑за пиков. ALM удерживает пики и делает нагрузку «ровнее». Для энергосистемы это тоже плюс: меньше стрессов на сети и генерации.

3) Меньше операционных потерь

Когда зарядка идёт хаотично, диспетчеры и механики тратят время на ручное «переставить/переподключить/подзарядить срочно». ALM превращает это в управляемый процесс:

• правила приоритета фиксируются;
• отчётность по готовности и отклонениям появляется автоматически;
• снижается риск «утреннего сюрприза», когда техника не готова.

Что проверить перед внедрением: чек-лист для руководителя проекта

Ответ практичный: успех ALM определяется не красивой презентацией, а качеством исходных данных и корректностью ограничений.

Технический минимум

1. Однолинейная схема и реальные ограничения (ввод, щиты, линии, групповые автоматы, селективность). Ошибка здесь превращает ALM в «опасный автопилот».
2. Телеметрия нагрузки объекта с достаточной частотой (хотя бы 1–5 секунд для оперативного управления).
3. Управляемые зарядные станции (поддержка протоколов управления, возможность ограничивать ток/мощность).
4. Сегментация по зонам: не всегда можно «перелить» мощность между физически разными линиями.

Бизнес-правила (без них ИИ бессилен)

• окна зарядки и время выезда;
• критичность маршрутов;
• минимальный SoC для резерва;
• политика «кто имеет право на быстрый DC».

Вопросы, которые стоит задать поставщику

• Как система предотвращает перегруз при отказе датчика/связи?
• Есть ли режимы деградации (fail-safe) и журналы событий?
• Какие отчёты доступны: пики, готовность, недозаряды, экономия?
• Как учитываются сезонные факторы (зима/лето) и деградация батарей?

«Частые вопросы» — в формате, который реально помогает

Можно ли поставить зарядок больше, чем позволяет мощность ввода?

Да, по количеству точек — можно, если вы ограничиваете одновременную мощность через ALM и соблюдаете требования электробезопасности и проектирования. Установленная мощность оборудования ≠ фактический максимум потребления.

ALM подходит только для ночной зарядки?

Нет. Ночь удобнее, но ALM особенно полезен днём, когда нагрузка объекта «живёт своей жизнью» и меняется каждые минуты.

ALM — это про экономию или про надёжность?

И то, и другое. Для бизнеса чаще первичны сроки и CAPEX, но на дистанции выигрывает надёжность: меньше аварийных отключений и меньше ручной рутины.

Как этот кейс встроен в серию «ИИ в энергетике и электроэнергетике»

Электрификация транспорта стала одной из самых заметных причин роста управляемого спроса. Энергосистема всё чаще работает в режиме, когда важно не просто «произвести больше», а умнее распределить то, что уже есть — по времени, по приоритетам, по стоимости.

ALM — наглядный пример того, как ИИ в энергетике превращается из теории в операционный инструмент: прогноз, оптимизация, автоматическое управление и измеримый эффект. Мне нравится этот кейс тем, что он дисциплинирует: если алгоритм не даёт экономику и готовность транспорта — значит, его можно улучшить, а результат можно проверить цифрами.

Если вы планируете зарядную инфраструктуру для автопарка в 2026 году, разумнее начинать не с закупки «самых мощных» станций, а с вопроса: как вы будете управлять мощностью, пиками и приоритетами. Сеть не станет шире по щелчку пальцев, а вот управление — становится.

Что для вас сейчас больнее: ожидание увеличения мощности, непредсказуемые пики или утренняя «неготовность» транспорта? Ответ на этот вопрос обычно и подсказывает, с чего начинать проект ALM.