了解如何通过优化电动汽车充电网的布局和定价，利用人工智能来设计公平高效的电动汽车充电电网。

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人工智能在彻底改变电动汽车充电的可及性和可用性方面有着巨大的前景。随着运输业向电动汽车的巨大转变，对电动汽车充电的需求呈爆炸式增长。2021 年，全球电动汽车销量超过 650 万辆，占乘用车销量的 9%。到2030年，这一数字将超过25%。最近的一项分析估计，到 2040 年，满足充电需求所需的充电站数量需要增长 10 倍 [1]。

图1：按类型划分的电动汽车充电站的预计需求

人工智能算法可以帮助创建更智能、响应更灵敏的充电基础设施。然而，当我们欢迎这些好处时，我们还必须驾驭快速部署，我们还需要确保它符合公平、透明和问责制等价值观。

输入人工智能模型的数据集将根据这些领域的当前电动汽车采用情况、电动汽车需求和预期的充电器利用率提出建议。然而，我们需要控制基于社会经济因素的偏见，以确保放置在电网上的新站点能够实现公平和公正的访问。

人工智能在电动汽车充电电网设计中的力量

还有无数的科学研究[2,3]讨论了如何使用人工智能和机器学习来帮助规划者决定在哪里放置电动汽车充电器以及安装哪种类型的充电器。设计电动汽车充电电网是一个复杂的问题，各种因素都在起作用，包括

充电器位置、定价、充电标准类型、充电速度、电网平衡以及预测需求。让我们更深入地探讨人工智能可以帮助指导我们做出更好决策的关键方面。

1. 最佳充电站位置

人工智能擅长处理大量数据集和提取有意义的见解。在确定充电站的最佳位置时，这种能力变得尤为重要。通过分析交通模式、人口密度和地理数据等因素，人工智能算法可以战略性地放置充电站，以最大限度地提高可达性和用户便利性。

例如，在繁忙的通勤路线、主要高速公路附近或电动汽车高度集中的地区，可能需要电动汽车充电站。高密度住宅和商业区对电动汽车充电站的需求可能更高。人工智能可以分析人口统计数据和人口密度地图，以查明这些区域。为了进行分析，数据集需要纳入电动汽车销售、人口增长和城市发展的未来趋势。

充电站的最佳地点：

人工智能算法在分析大数据方面非常出色。他们可以帮助确定电动汽车充电站的最佳区域。本评估考虑了各个方面，包括：

交通模式：人工智能着眼于交通流量和拥堵程度，以识别使用率高的区域。人口密度：优先考虑人口密度高的地方，从而确保最大的可达性。地理数据：这涉及检查城市规划的物理地形和限制，以判断其适当性。现有充电站位置：为了不使任何区域饱和并保持均匀分布。未来扩张的预测分析：人工智能利用电动汽车销售、人口变化和城市发展的趋势来预测未来需求，从而指导长期规划。

图 2：显示美国电动汽车充电站分布的热图

2. 需求预测

有效的需求预测策略对于优化充电站的布局和运营至关重要，并且出于几个关键原因至关重要。首先，准确的需求预测允许充电站的战略布局。通过预测充电需求最高的时间和地点，人工智能驱动的系统可以优化充电基础设施的地理分布。这确保了充电站位于预期需求旺盛的地区，交通便利，促进了城市和农村景观中各种用户的可及性。

其次，需求预测有助于有效的产能规划。通过分析历史数据并结合季节性变化、一天中的时间模式和用户行为等因素，人工智能可以帮助确定每个充电站的最佳容量。这确保了基础设施的设计能够满足需求，而不会导致电网过载或效率低下。下面列出了影响需求预测的因素。

电动汽车充电交易数据：有关每个充电会话的详细信息（时间、持续时间、位置）每次充电消耗的能量充电类型（快充、慢充）交通和移动数据：来自车辆的 GPS 数据，用于了解出行模式不同区域和一天中不同时间的交通流量数据用户人口统计：EV用户的年龄、性别和居住地天气：天气条件会影响驾驶模式社会经济数据：收入水平城市与农村地区

预测需求对于用户满意度至关重要。用户受益于符合其需求的充电基础设施，最大限度地减少等待时间并提供无缝体验。人工智能能够分析各种数据集，包括用户行为和偏好，从而实现个性化和以用户为中心的需求预测，从而提高电动汽车车主的整体满意度

3. 动态收费定价模式

传统的固定定价模式可能无法充分利用动态和响应式充电电网的全部潜力。人工智能可以分析实时数据，包括能源需求、电网负荷和用户行为，以实现动态定价模型。这不仅优化了充电基础设施的利用率，还鼓励用户在非高峰时段充电，促进了更平衡和可持续的能源分配。一项基于Stackelberg博弈的电动汽车充电站动态定价方案的研究[4]得出的结论是，精心设计的定价方案可以降低充电站的售价，同时增加充电站的利润;对消费者和供应商来说都是双赢的。

馈入定价模型的组件：

能源需求和电网负荷：人工智能算法可以利用实时电力需求和电网负荷数据。在需求旺盛期间，价格可以提高，反之亦然。用户行为和模式：分析历史充电数据，包括充电频率、持续时间和首选时间，有助于预测未来行为并相应地调整价格。一天/一周的时间和季节性：考虑到这些时期的典型使用模式，价格可能会根据一天中的时间、星期几或季节而有所不同。充电类型（快速充电与慢速充电）：可以为不同类型的充电设置不同的费率。

图4：美国电动汽车充电站的定价

动态定价模型在可负担性和可访问性方面发挥着作用。通过在非高峰时段或可再生能源丰富时段提供更低的价格，人工智能驱动的系统使充电对各种用户来说更经济可行。这种方法符合公平原则，确保不同收入阶层的个人都能享受到电动汽车的好处。

确保人工智能驱动充电的算法公平性

人工智能驱动解决方案在电动汽车 （EV） 充电中的采用正在迅速推进，在效率、用户体验和电网管理方面提供了潜在的好处。

然而，这种技术进步也引发了对算法公平性的重要考虑。确保电动汽车充电中的人工智能系统公平公正，对于促进公平使用充电基础设施至关重要。

多样化和代表性的数据

为了减少偏见，确保训练数据多样化并代表整个用户群至关重要。这涉及从广泛的地理位置、人口统计群体和收费方案中收集数据。在每个数据集中，需要识别和纠正训练数据中存在的偏差。以下是选择数据集时需要考虑的各个方面：

地理多样性：城市和农村地区：整合来自城市和农村环境的数据，确保充电电网设计具有包容性，并满足不同社区的需求。不同的气候：气候变化会影响充电行为和能源消耗。反映不同气候条件的数据集有助于形成强大的人工智能模型。人口多样性：社会经济因素：包括来自不同社会经济背景的数据有助于避免偏见，并确保不同收入水平的用户都可以使用充电基础设施。文化因素：文化偏好和生活方式差异会影响充电习惯。包含文化细微差别的多样化数据集有助于实现更具包容性的充电网格设计。车辆多样性：各种电动汽车车型：不同的电动汽车车型有不同的充电要求。整合来自各种电动汽车的数据可确保充电基础设施满足各种车辆的规格。充电技术：数据集应考虑不同的充电技术，包括快速充电、标准充电和新兴技术，以相应地优化电网设计。时间多样性：季节性变化：充电行为可能随季节变化。涵盖不同季节的数据集使人工智能系统能够根据不断变化的天气条件调整充电电网设计。时间模式：了解全天充电需求的变化有助于优化不同时间范围内的充电基础设施。

在构建用于需求预测的 AI 模型时——比如说预测下一个电动汽车充电站的放置位置，确保策划包含上述所有功能的多样化数据集至关重要。

整理要素后，访问数据集的余额是否重要。不平衡的数据集会导致结果出现偏差和偏差。这些图表显示了某些透视功能（例如车龄和车辆类型偏好）的平衡数据。

图 5：按年龄划分的电动汽车充电站放置模型的平衡特征

图 6：按车辆类型划分的电动汽车充电站放置模型的平衡特征

算法透明度

透明度是解决人工智能偏见的基石。充电算法应设计为透明的，为用户提供有关充电速率、最佳时间和其他关键因素的决策的见解。了解算法的决策过程可以培养信任，并允许用户对收费提供商负责。

LIME（本地可解释模型不可知解释）在增强人工智能预测的可解释性方面发挥着至关重要的作用。通过创建近似复杂机器学习模型预测的可解释模型，LIME提供了对不同特征如何影响这些预测的见解。例如，在电动汽车充电站放置的背景下，LIME可以帮助揭示模型建议放置充电站的原因--在下面的解释图中--对预测有积极贡献的特征（将电动汽车充电站放置在位置x）受到社会经济地位的高度影响。交通和人口密度会对预测产生负面影响。这只是一个假设的数据集和分析，现实生活中的预测可能会有很大差异。此图的目的是展示LIME在解释如何进行特定预测方面具有多么强大 - 哪些特征比其他特征更重要。

图 7：使用 LIME 进行电动汽车充电站预测的可解释 AI

NREL[5]开发的EVI-Equity：电动汽车基础设施公平模型是一个使用全面、高分辨率分析来衡量全国电动汽车（EV）充电基础设施公平性的绝佳工具。它提供了一个可视化地图，使利益相关者能够检查电动汽车充电基础设施的公平特征，从而易于检查和理解结果。例如。当应用于大芝加哥地区时，下图说明了基于收入和种族的不同充电通道和相关的电动汽车采用情况。

图 8：大芝加哥地区的 EVI-Equity 模型结果

保护用户隐私

随着联网汽车的迅速兴起，越来越多的数据从车辆流式传输到云端。这不仅包括电池容量、剩余续航里程、气候控制等用户设置等车辆指标，还包括加速/制动速率、视频和音频馈送、防制动/车道偏离传感器激活等驾驶员行为指标。如果使用不当，这些指标可用于为驾驶员创建行为档案，进而增加决策的偏见。

随着人工智能处理大量用户数据以优化充电电网的位置，隐私成为最重要的问题。实施隐私设计原则可确保人工智能驱动的充电基础设施尊重用户隐私并遵守数据保护法规。

负责任数据处理的隐私技术：

匿名化：匿名化涉及从数据流中删除或加密个人身份信息。通过将数据与特定个人分离，将指标追溯到特定驱动因素变得更加困难。集合体：聚合涉及将多个数据点组合在一起以形成广义摘要。AI 可以分析更大的数据集中的聚合模式，而不是处理单个驾驶员行为指标。这不仅保护了个人驾驶员的隐私，还确保了充电网格决策基于集体趋势，而不是特定的用户配置文件。差分隐私：差分隐私增加了单个数据点的噪声或随机性，使得确定单个用户对数据集的贡献具有挑战性。该技术在数据效用和隐私保护之间取得了平衡，使人工智能能够在不损害驾驶员个人隐私的情况下生成准确的充电网格优化。同态加密：同态加密无需解密即可对加密数据进行计算。这种技术允许 AI 分析加密的驱动程序行为指标，确保在整个优化过程中维护单个用户的隐私。它是一个强大的工具，可以在数据驱动的洞察力和隐私保护之间取得平衡。结论

随着电动汽车 （EV） 在全球范围内的采用势头越来越大，注入人工智能的充电网络面临着充满希望的机遇和重大责任。他们的使命包括为司机提供便利和可靠性，同时确保当地电网的弹性，同时优先考虑公平和问责制。尽管挑战错综复杂，但未来的潜在好处是巨大的，从更清洁的空气和减缓气候变化到实现能源独立和促进下一代技能的发展。

人工智能和机器学习在实现这一愿景方面的关键作用怎么强调都不为过。这些技术有望大规模地协调序列化、个性化的充电，以满足数百万用户的需求。然而，为了获得公众的信任，驱动这些系统的算法必须以公平和透明的原则为中心，同时提高可访问性和可靠性。

引用

[1] 美国电动汽车充电市场增长：普华永道

[2] 人工智能在电动汽车大规模采用中的作用

[3] 异构电动汽车车队的数据驱动智能充电 - ScienceDirect

[4] 考虑用户满意度的基于Stackelberg博弈的光伏充电站电动汽车动态定价方案 - ScienceDirect

[5] EVI-Equity：用于股权模型的电动汽车基础设施 |交通和流动性研究 |NREL公司

Swagata Ashwani 是一位经验丰富的数据科学家，在分析和大数据方面拥有丰富的背景。Swagata 目前担任 Boomi 的首席数据科学家，在利用数据的力量推动创新和效率方面发挥着至关重要的作用。在她的职位上，她在领导公司的生成式人工智能计划方面发挥着至关重要的作用。她还是 SF Women in Data 的分会负责人，在那里她致力于为女性建立一个丰富的社区，以庆祝担任各种数据角色的女性。

Ankur Gupta是一位工程领导者，在可持续发展、交通、电信和基础设施领域拥有十年的经验;目前在 Uber 担任工程经理一职。在这个职位上，他在推动优步车辆平台的发展方面发挥着关键作用，通过整合尖端的电动汽车和互联汽车，引领优步迈向零排放的未来。

原文标题：Leveraging AI to Design Fair and Equitable EV Charging Grids

原文链接：https://www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids

作者：Ankur Gupta

编译：LCR