ラージ・ジャベリ氏はGreenlane InfrastructureのCTOである。
データセンター、AIインフラ、新たな産業用電力需要により電力需要が急増し、エネルギー価格はあらゆる場所で高騰している。電動トラック車両所有者にとって、これは充電の真のコストを計算する際の複雑さを増している。不適切な時間帯に1キロワット時あたり数セントの差が、投資収益率を帳消しにしてしまう可能性があるのだ。すべてはエネルギーの価格設定、使用時間、そして適切な管理システムの有無に関連している。
プラグの裏に潜む複雑さ
給油所での単一価格の化石燃料とは異なり、電気料金は動的に変動する。トラックを充電する際、タイミング、電力レベル、さらには電力会社が「ピーク」をどう定義するかによって料金が変わる。料金体系には季節変動や、特定の閾値を超えると料金が急騰するデマンドチャージが含まれている。
公共充電事業者にとって、契約上の制限を超えると巨額のペナルティが発生し、そのコストは多くの場合、顧客に直接転嫁される。午後のピーク時に負荷が急速に上昇することを過小評価し、結果として利益を吹き飛ばす巨額のデマンドチャージに直面した事業者を私は見てきた。予測可能な利益率に依存する車両運営者にとって、かつては後回しにされていた電気料金が、輸送経済における最も重要な変数の一つとなっている。
テクノロジーが天秤を傾ける方法
幸いなことに、負荷管理システム、オンサイトバッテリー、スマート充電ソフトウェアは、電力使用のタイミングと方法を調整することでコストを大幅に削減できる。太陽光パネルとエネルギー管理プラットフォーム（EMS）を組み合わせたバッテリーシステムは、複数の充電器間で負荷のバランスを取り、コストのかかるスパイクを回避できる。
例えば、10台のトラックがピーク料金時の午後6時に基地に戻ってくるとしよう。EMSがなければ、すべてが一度に充電を開始し、電力需要が急上昇する。負荷管理があれば、充電をずらしたり、蓄えた太陽光発電を使用したり、高コスト時間帯にバッテリーから電力を引き出したりできる。このシステムは、ルート、バッテリーレベル、出発時間などのテレマティクスに基づいて、どのトラックを先に充電するかを決定する。
予約システムはこれをさらに進化させる。事前にセッションをスケジュールすることで、顧客は低コストの時間帯を計画できる。電力網のバランスが取れると、全員が恩恵を受ける：事業者は予想される負荷の可視性を得て、電力会社は予測可能性を獲得する。
サブスクリプションベースの料金設定も有望だ。使用量に基づいた予測可能な月額コストを車両運営者に提供することで、充電ネットワークはより良いレートを交渉し、その節約分を顧客に還元できる。車両管理者にとって、変動する電気料金はより管理しやすくなる。事業者が適切なテクノロジーと料金モデルを組み合わせると、充電エコシステムの全員が恩恵を受ける。
エネルギーとポリシーについてスマートに考える
車両所有者にとって、最初のステップは電気が定額計算ではないことを理解することだ。料金は時間帯別料金（TOU）、つまり充電が行われる時間帯、速度、総使用量に基づいて変動する。これは家庭のエネルギー料金が、使用量だけでなく使用時間も反映するのと同じだ。一部の事業者は充電プランや使用量に対するコミットメントを躊躇し、結果として回避できたはずの高額請求に直面している。車両運営者は充電パートナーから同様のインテリジェンスと協力が必要だ。（テスラのスーパーチャージャーでも価格は一日を通じて変動するが、テスラがそのTOUの複雑さを管理している点が異なる。）
スマート充電は複雑である必要はない。最初から完全に充電するのではなく、次の停車地でオフピーク料金を利用することを意味するかもしれない。これは次の町でより安いガソリンを待つようなものだが、ここでの節約は運ではなく戦略から生まれる。もちろん、何十台ものトラックでこれを手動で管理することはほぼ不可能であり、そのため料金時間帯に合わせてスケジューリングを自動化し、総エネルギーコストを最小化できるプロバイダーと協力することが重要だ。
車両運営者自身を超えて、電力会社と規制当局は電気料金の設定方法を近代化する必要がある。ほとんどの料金体系は工場向けに構築されており、公共トラック充電施設向けではない。EV向けの料金体系や負荷管理のインセンティブ、より滑らかなデマンドチャージの上限、実際の運用を反映した柔軟な時間帯別料金が必要だ。電力会社はまた、回廊ベースのインフラ、つまり将来のメガワット充電をサポートするためにモジュール式に成長できる、定期的に配置された充電ハブをサポートすべきだ。今日のために構築しながら明日のために計画することが、電力網を将来にわたって確保する方法である。
再生可能エネルギーと車両テレマティクスの統合も計画の一部であるべきだ。データを使用して需要を予測することで、負担を防ぎ、よりクリーンなエネルギー源を優先することができる。システムが予測可能であればあるほど、全員にとってより安価で持続可能なものになる。
電気料金は上昇しているが、電動トラックの総所有コストは必ずしも高くなる必要はない。充電スケジュールを最適化し、スマートテクノロジーを活用し、サブスクリプション料金を活用することで、車両運営者はかつては制御不能だったものをコントロールできる。鍵はトラック充電の背後にある数学を賢く管理することだ。
