拉吉·贾韦里(Raj Jhaveri)是绿色通道基础设施公司(Greenlane Infrastructure)的首席技术官。
电力成本挑战
随着数据中心、人工智能基础设施和新型工业负载导致电力需求激增，能源价格正在全面上涨。对电动卡车车队所有者而言，充电成本的计算变得更加复杂。在用电高峰时段，每千瓦时微小的价格差异都可能抵消投资回报。充电成本主要取决于三个因素：能源的定价方式、使用时间以及管理系统的效能。
动态电价机制
与化石燃料的单一定价不同，电力价格是动态变化的。充电费用取决于多个因素：充电时段、功率大小，以及电力公司对"峰值"的界定标准。价格构成包括季节性变化和需求费用，一旦超过某些用电阈值，成本会显著上升。
对公共充电运营商而言，超出合同用电限制可能导致巨额罚款，这些成本通常会转嫁给用户。有运营商因低估下午高峰期负载增长速度，面临巨额需求费用而导致利润损失。对依赖稳定利润的车队来说，电力定价已成为运输经济效益的关键变量。
技术解决方案
负载管理系统、现场储能设备和智能充电软件可以通过优化用电时间和方式来降低成本。将储能系统、太阳能发电和能源管理平台(Energy Management System, EMS)结合使用，可以实现多个充电桩之间的负载平衡，避免用电高峰。
例如，当10辆卡车在电价高峰期（下午6点）返回基地时：
- 无EMS管理：同时充电会导致用电需求激增
- 有EMS管理：可以错开充电时间，利用储存的太阳能或电池供电，系统根据路线、电量和出发时间自动安排充电优先级
创新商业模式
预约系统让客户能够提前规划低谷期充电，实现多方共赢：
- 运营商可预测负载需求
- 电网获得稳定性
- 用户享受优惠电价
基于订阅的定价模式同样前景广阔。充电网络可以通过整合用户需求获取更优惠的电价，并让车队享受稳定的月度成本，避免电费波动带来的管理难题。
政策支持建议
除了技术创新，电力定价机制也需要现代化改革：
- 制定适合电动车充电的费率政策
- 提供负载管理激励措施
- 设计灵活的分时电价
- 支持建设可扩展的充电走廊网络
通过整合可再生能源和车队管理系统，利用数据预测需求，可以提高系统可预测性，实现更经济、更可持续的运营。尽管电力成本上涨，但通过智能调度、技术应用和灵活定价，电动卡车的总拥有成本仍可得到有效控制。