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据国外媒体报道，甲骨文在电动汽车检测方面取得了突破，使电力公司能够智能管理电网对新能源的需求。

利用深度机器学习技术，甲骨文实用分析系统可以识别电动汽车的存在，显示充电时间和频率，并通过高级测量系统(AMI)数据分解电动汽车消耗的能量。使用这种智能技术，电力公司可以可靠地计划大型电动汽车所需的电量，并允许客户在用电最便宜、对电网健康最有利的时候给电动汽车充电。目前，甲骨文公司提供的新型电动汽车检测技术正在被几家电力公司用于试点项目。

全球管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)的一份报告显示，未来几十年，随着电动汽车的不断涌入，电网的峰值负荷将平均增加1%至4%。虽然这个数字看起来很小，但它会使当地变电站和住宅支线的供电极其不稳定。此外，在电动汽车使用更广泛的一些城市地区，这一峰值负载预计将增加30%。

尽管电动汽车被认为是减少碳排放的重要一步，但大部分电网早在电动汽车成为商用消费品之前就已经建成了。随着交通运输向电气化的日益发展，公用事业公司必须为电力资源需求的增长做好准备，这将因地而异。

经过十多年的研究和经验，甲骨文已经开发出了电动汽车的检测功能。此类研究和经验将从100家公共事业单位的6000万个家庭收集的数十亿个数据点中分解出家庭能源数据。甲骨文的培训数据模型可用于每个特定家庭的能源使用情况，以了解客户是否拥有电动汽车，他们如何与电动汽车充电器互动，以及电动汽车在配电网络中的聚集位置。由于电动汽车已经成为一种新型的电网分布式能源，电动汽车的检测功能可以使电力公司更好地规划和管理电动汽车的运行影响。

从电动汽车用户的角度来看，给电动汽车充电将使家庭能源消耗增加15%或更多，并且在电力需求高峰期间可能会增加一倍。借助甲骨文的电动汽车检测功能，电力公司可以为电动汽车客户引入直观、用户友好的出行和使用时间规划工具，从而鼓励、教育和奖励电动汽车车主在非高峰时段为电动汽车充电。未来，电力公司还可以从客户的电动汽车电池中回购未使用的能源，以在需求较高时平衡能源供需。

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