原文：
www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids
作者：Ankur Gupta & Swagata Ashwani
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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具有巨大潜力。随着交通行业大规模转向电动汽车，电动汽车充电需求急剧增长。2021 年，全球售出超过 650 万辆电动汽车，占乘用车销售的 9%。到 2030 年，这一数字应超过 25%。最近的分析估计，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：按类型预测的电动汽车充电站需求
人工智能算法可以帮助创建更智能、更响应迅速的充电基础设施。然而，尽管我们欢迎这些好处，我们还必须应对快速部署的挑战，同时确保其符合公平、透明和问责等价值观。
供给人工智能模型的数据集将基于这些地区当前的电动汽车采纳情况、电动汽车需求和预期的充电器利用率来制定建议。然而，我们需要控制基于社会经济因素的偏差，以确保新建的充电站能够提供公平和公正的访问。
还有许多科学研究[2,3]探讨了如何利用 AI 和机器学习帮助规划者决定电动汽车充电器的位置和安装的充电器类型。设计电动汽车充电网是一个复杂的问题，涉及多个因素，包括
充电器位置、定价、充电标准类型、充电速度、能源网平衡以及需求预测。让我们深入探讨 AI 如何帮助我们做出更好的决策。
AI 擅长处理庞大的数据集并提取有意义的见解。当确定最佳充电站位置时，这一能力尤为宝贵。通过分析交通模式、人口密度和地理数据等因素，AI 算法可以战略性地布置充电站，以最大限度地提高可达性和用户便利。
例如，电动汽车充电站可能需要设置在繁忙的通勤路线、主要高速公路附近或电动汽车集中区域。高密度的住宅和商业区对电动汽车充电站的需求可能更高。AI 可以分析人口数据和人口密度图来精准确定这些区域。在分析时，数据集需要结合未来电动汽车销售、人口增长和城市发展的趋势。
充电站的最佳位置：
AI 算法在分析大数据方面表现卓越。它们可以帮助确定最佳的电动汽车充电站区域。在这一评估中考虑了各种因素，包括：
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交通模式：AI 查看交通流量和拥堵程度，以识别高使用率区域。
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人口密度：优先考虑人口密度高的地方，以确保最大限度的可达性。
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地理数据：这包括检查物理地形和城市规划限制，以判断其适宜性。
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现有充电站位置：为了避免某一区域的饱和，保持均匀分布。
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未来扩展的预测分析：AI 利用电动汽车销售趋势、人口变化和城市发展来预测未来需求，从而指导长期规划。
图 2：展示美国电动汽车充电站分布的热图
有效的需求预测策略对优化充电站的位置和运营至关重要，并且具有多个关键原因。首先，准确的需求预测可以战略性地规划充电站的位置。通过预测充电需求最高的时间和地点，AI 驱动的系统可以优化充电基础设施的地理分布。这确保了充电站在预计需求高的区域方便地设置，从而促进城市和乡村区域不同用户的可及性。
其次，需求预测有助于有效的容量规划。通过分析历史数据并结合季节性变化、时间段模式和用户行为等因素，AI 可以帮助确定每个充电站的最佳容量。这确保了基础设施设计能够满足需求而不造成电网过载或低效。以下是影响需求预测的因素。
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电动汽车充电交易数据：
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每次充电会话的详细信息（时间、持续时间、位置）
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每次充电会话的能量消耗
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充电类型（快充、慢充）
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交通和流动数据：
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车辆的 GPS 数据以了解旅行模式
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不同地区和不同时间段的交通流量数据
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用户人口统计：
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电动汽车用户的年龄、性别和居住地点
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天气：
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天气条件可能影响驾驶模式
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社会经济数据：
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收入水平
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城市与乡村地区
预测需求对用户满意度至关重要。用户从与其需求相匹配的充电基础设施中获益，这减少了等待时间并提供了无缝的体验。AI 分析多样的数据集，包括用户行为和偏好，能够进行个性化和以用户为中心的需求预测，从而提升电动汽车车主的整体满意度。
传统的固定定价模型可能无法发挥动态响应充电网络的全部潜力。AI 可以分析实时数据，包括能源需求、网络负荷和用户行为，以实施动态定价模型。这不仅优化了充电基础设施的利用，还鼓励用户在非高峰时段充电，促进了更均衡和可持续的能源分配。一项关于基于 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，一个精心设计的定价方案可以降低充电站的销售价格，同时提高站点的利润，实现消费者和提供商的双赢。
影响定价模型的组成部分：
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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。在高需求期间，价格可以上涨，反之亦然。
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用户行为和模式： 分析历史充电数据，包括充电频率、时长和偏好的充电时间，有助于预测未来行为并相应调整价格。
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时间/周和季节性： 根据一天中的时间、一周中的天数或季节来变化价格，考虑这些时期的典型使用模式。
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充电类型（快速充电与慢速充电）： 不同类型的充电可以设定不同的收费标准。
图 4：美国电动汽车充电站的定价
动态定价模型在经济实惠性和可达性中发挥作用。通过在非高峰时段或可再生能源资源丰富时提供较低的价格，人工智能驱动的系统使电动充电对各种用户更加经济实惠。这种方法符合公平原则，确保电动出行的好处对不同收入阶层的人们都能获得。
电动汽车（EV）充电中人工智能驱动的解决方案正在快速发展，提供了在效率、用户体验和电网管理方面的潜在好处。
然而，这一技术进步也引发了关于算法公平性的重要考量。确保电动汽车充电中的人工智能系统公平且无偏见对于促进充电基础设施的公平访问至关重要。
为了减少偏见，确保训练数据多样且具有代表性至关重要。这包括从广泛的地理位置、人口统计群体和充电场景中收集数据。在每个数据集中，需要识别和纠正训练数据中的偏见。选择数据集时需要考虑以下各个方面：
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地理多样性：
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城市与乡村区域：结合来自城市和乡村环境的数据，确保充电网络设计的包容性，并满足多样化社区的需求。
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不同气候：气候变化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构建强大的人工智能模型。
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人口统计多样性：
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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，并确保充电基础设施对各个收入水平的用户都能接触到。
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文化考量：文化偏好和生活方式差异影响充电习惯。涵盖文化细微差异的多样化数据集有助于设计更具包容性的充电网络。
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车辆多样性：
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各种电动车型号：不同的电动车型号有不同的充电要求。纳入各种电动车的数据确保充电基础设施能够满足不同车辆的规格。
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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，以便相应地优化电网设计。
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时间多样性：
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季节性变化：充电行为可能会随季节变化。涵盖不同季节的数据集使人工智能系统能够根据天气条件变化调整充电网设计。
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一天中的时间模式：理解一天中充电需求的变化有助于优化不同时间段的充电基础设施。
在构建用于需求预测的人工智能模型时——例如预测下一电动车充电站的放置位置，确保数据集中包含上述所有特征是至关重要的。
一旦特征被整理出来，重要的是评估数据集的平衡性。数据集的不平衡可能导致结果的偏差和偏见。图表显示了一些关键特征如年龄和车辆类型偏好的平衡数据。
图 5：按年龄平衡的电动车充电站位置模型特征
图 6：按车辆类型平衡的电动车充电站位置模型特征
透明性是解决人工智能偏见的基石。充电算法应设计得透明，向用户提供关于充电费率、最佳时间和其他关键因素的决策过程的见解。理解算法的决策过程有助于建立信任，并使用户能够追究充电服务提供商的责任。
LIME（局部可解释模型无关解释）在提高人工智能预测的可解释性方面发挥了关键作用。通过创建可解释的模型来近似复杂机器学习模型的预测，LIME 提供了不同特征如何影响这些预测的见解。例如，在电动车充电站位置选择的背景下，LIME 可以帮助揭示模型推荐在某位置放置充电站的原因——在下面的解释图中，积极影响预测（在位置 x 放置电动车充电站）的特征受社会经济状态的影响较大。交通和人口密度对预测产生负面影响。这只是一个假设的数据集和分析，实际的预测可能会有很大的不同。这个图的目的是展示 LIME 在解释特定预测时的强大作用——哪些特征比其他特征更重要。
图 7：使用 LIME 的电动车充电站预测可解释 AI
NREL 开发的 EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity Model [5] 是一个出色的工具，用于通过全面的高分辨率分析衡量全国电动车（EV）充电基础设施的公平性。它提供了一张可视化地图，允许利益相关者检查电动车充电基础设施的公平性特征，使结果的检查和理解变得简单。例如，当应用于大芝加哥地区时，下面的图表展示了基于收入和种族的充电访问差异及相关电动车采纳情况。
图 8：大芝加哥地区的 EVI-Equity 模型结果
随着联网车辆的快速兴起，车辆到云端的数据流量越来越大。这不仅包括电池容量、剩余续航等车辆指标，用户设置如气候控制，还有驾驶行为指标如加速/刹车频率、视频和音频流、反刹车/车道偏离传感器激活等。如果这些指标被不公平地使用，可能会为驾驶员创建行为档案，从而在决策中引入偏见。
当人工智能处理大量用户数据以优化充电网布局时，隐私成为至关重要的关注点。实施隐私设计原则可以确保 AI 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：
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匿名化： 匿名化涉及从数据流中去除或加密个人身份信息。通过将数据与特定个人脱钩，追踪指标回到某个特定驾驶员变得极其困难。
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聚合： 聚合涉及将多个数据点组合成概括性的摘要。AI 可以分析更大数据集中的聚合模式，而不是处理单个驾驶员的行为指标。这不仅保护了个别驾驶员的隐私，还确保充电网决策基于整体趋势，而不是特定用户档案。
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差分隐私： 差分隐私在单个数据点上添加噪声或随机性，使得难以确定单个用户对数据集的贡献。这种技术在数据实用性和隐私保护之间取得平衡，使 AI 能够生成准确的充电网优化，而不妨碍驾驶员的个人隐私。
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同态加密： 同态加密允许对加密数据进行计算而无需解密。这项技术使得人工智能能够分析加密的驾驶行为数据，确保在优化过程中个人用户的隐私得以保持。这是平衡数据驱动洞察与隐私保护的强大工具。
随着全球电动车（EV）采用的加速，融入人工智能的充电网络面临着既有前景又有重大责任的挑战。它们的使命是为驾驶员提供便利和可靠性，同时确保本地电网的弹性，并优先考虑公平性和问责制。尽管挑战复杂，但未来潜在的好处是巨大的，包括空气质量改善、气候变化缓解、能源独立以及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中的关键作用不容低估。这些技术有望在大规模上组织个性化的充电，服务于数百万用户。然而，为了赢得公众信任，驱动这些系统的算法必须以公平和透明的原则为核心，同时提高可及性和可靠性。
[1] 美国电动车充电市场增长：PwC
[3] 基于数据驱动的异构电动车队智能充电 - ScienceDirect
[4] 基于 Stackelberg 博弈的光伏充电站电动车动态定价方案，考虑用户满意度 - ScienceDirect
[5] EVI-Equity：电动车基础设施公平模型 | 交通和流动性研究 | NREL
Swagata Ashwani 是一位经验丰富的数据科学家，拥有丰富的分析和大数据背景。目前担任 Boomi 的首席数据科学家，Swagata 在利用数据推动创新和效率方面发挥着关键作用。她在公司中主导生成性 AI 项目，并且是 SF Women in Data 的章节负责人，致力于建立一个丰富的社区，以庆祝数据领域的女性。
Ankur Gupta 是一位工程领导者，拥有十年的经验，涉及可持续发展、交通、通信和基础设施领域；目前担任 Uber 的工程经理。在这个角色中，他在推动 Uber 车辆平台的进步方面发挥了关键作用，通过整合前沿的电动和联网车辆，领导迈向零排放的未来。