Компания Nissan совместно с партнером ChargeScape начала реализацию пилотного проекта Vehicle-to-Grid (V2G) для удовлетворения растущего энергопотребления Кремниевой долины, вызванного быстрым развитием центров обработки данных на основе технологий искусственного интеллекта. Об этом сообщает Interesting Engineering.
![]()
Фото из открытых источников
Заручившись поддержкой программы Калифорнийской энергетической комиссии DSGS Option 3, проект осуществляется в зоне ответственности муниципального поставщика электроэнергии Silicon Valley Power (SVP). Цель инициативы заключается в демонстрации возможностей электромобилей поддерживать стабильную работу электросети региона, испытывающего значительный рост нагрузки на энергоресурсы.
По словам вице-президента подразделения подключенных услуг Nissan USA Ричарда Миллера, новый проект позволяет продемонстрировать, каким образом электрические автомобили способны удовлетворять потребности сообществ в энергии и приносить ощутимую пользу водителям.
Электроэнергия, накопленная в аккумуляторах автомобилей Nissan, расположенных на территории передового технологического центра компании в Кремниевой долине, будет поступать обратно в энергосеть благодаря зарядным устройствам с двунаправленной передачей энергии производства фирмы Fermata Energy. Это позволит стабилизировать нагрузку на сети в часы пиковых нагрузок.
Со своей стороны компания ChargeScape займётся координацией процесса разрядки аккумуляторов электромобилей Nissan и освобождения ресурсов для питания мощностей центров обработки данных, участвующих в виртуальной электростанции Калифорнии.
Проект способствует развитию технологии интеграции электрических транспортных средств в общую инфраструктуру энергетики штата Калифорния и открывает новые возможности заработка для владельцев электромобилей, принимающих участие в поддержании стабильности сетей.
Генеральный директор Leap Джейсон Майклс подчеркнул, что подключение существующих электрокаров Nissan к сетям является эффективным инструментом стабилизации энергосистемы и роста экономики региона одновременно.
