ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ ЗАРЯДНЫМИ СТАНЦИЯМИ: ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ ПРОФИЛИ ЗАРЯДКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТЕЙ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHARGING STATION MANAGEMENT: PERSONALIZED CHARGING PROFILES AND DEMAND FORECASTING

Рудович Е.Ю.

28.12.2024 155

12(129)

11. Энергетика

Цитировать:

Рудович Е.Ю. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ ЗАРЯДНЫМИ СТАНЦИЯМИ: ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЕ ПРОФИЛИ ЗАРЯДКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТЕЙ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 12(129). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/18952 (дата обращения: 14.03.2025).

Прочитать статью:

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) в управлении зарядными станциями для электромобилей, с акцентом на разработку персонализированных профилей зарядки и прогнозирование потребностей пользователей. Основное внимание уделено анализу поведения владельцев электромобилей, разработке алгоритмов для оптимизации зарядного процесса и снижению нагрузки на энергетическую сеть. Обсуждаются современные подходы к персонализации на основе данных пользователей, включая методы машинного обучения и предиктивной аналитики. Приводится анализ преимуществ внедрения ИИ для повышения удобства пользователей, увеличения эффективности работы зарядных станций и интеграции возобновляемых источников энергии. Отдельно рассматриваются вызовы, связанные с реализацией таких технологий, включая технические, экономические и правовые аспекты. Работа опирается на результаты актуальных исследований и включает примеры успешного внедрения ИИ в данной области. Основные выводы подчеркивают перспективы использования ИИ для улучшения инфраструктуры зарядных станций и снижения нагрузки на энергосистему.

ABSTRACT

The article examines the application of artificial intelligence (AI) in the management of charging stations for electric vehicles, with a focus on the development of personalized charging profiles and predicting user needs. The main attention is paid to the analysis of the behavior of electric vehicle owners, the development of algorithms to optimize the charging process and reduce the load on the energy grid. Modern approaches to personalization based on user data, including methods of machine learning and predictive analytics, are discussed. An analysis of the benefits of implementing AI to improve user experience, increase the efficiency of charging stations, and integrate renewable energy sources is presented. The challenges associated with the implementation of such technologies, including technical, economic and legal aspects, are considered separately. The work is based on the results of current research and includes examples of successful implementation of AI in this area. Key findings highlight the promise of using AI to improve charging infrastructure and reduce the load on the power grid.

Ключевые слова: искусственный интеллект, зарядные станции, электромобили, персонализация, прогнозирование потребностей, оптимизация, энергосистема.

Keywords: artificial intelligence, charging stations, electric vehicles, personalization, forecasting needs, optimization, power system.

Введение. Современное развитие электротранспорта и рост количества электромобилей (ЭМ) во всем мире требуют создания эффективной инфраструктуры зарядных станций (ЗС). Однако традиционные подходы к управлению ЗС сталкиваются с рядом вызовов: от пиковых нагрузок на энергосистему до неудовлетворенности пользователей из-за очередей и отсутствия персонализированного подхода. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в эту сферу открывает новые перспективы, позволяя повысить удобство для пользователей, оптимизировать распределение нагрузки и интеграцию возобновляемых источников энергии [4, 5].

Цель исследования — разработка и анализ подходов к применению ИИ для управления зарядными станциями, включая персонализацию профилей зарядки и прогнозирование потребностей.

Задачи исследования:

Оценить текущие методы управления ЗС и роль ИИ в энергосистемах.
Разработать принципы создания персонализированных профилей зарядки.
Исследовать алгоритмы прогнозирования потребностей в зарядке.
Определить основные вызовы и перспективы применения ИИ в управлении ЗС.

Современные подходы к управлению зарядными станциями

Традиционные системы управления ЗС полагаются на статические алгоритмы распределения нагрузки и расписание зарядки. Однако они недостаточно эффективно справляются с переменной нагрузкой, особенно в условиях интенсивного роста числа электромобилей [1]. Современные подходы включают внедрение интеллектуальных систем управления, использующих датчики IoT, алгоритмы оптимизации и предиктивную аналитику [6].

Роль ИИ в энергосистемах

ИИ играет ключевую роль в современных энергосистемах благодаря своей способности анализировать большие объемы данных, прогнозировать нагрузку и предлагать оптимальные решения. В управлении ЗС ИИ применяется для оптимизации графиков зарядки, снижения пиковых нагрузок и интеграции возобновляемых источников энергии. Например, в исследованиях [3, 7] показано, что использование ИИ может сократить энергопотребление на 20–30%, улучшая при этом пользовательский опыт.

Анализ существующих исследований по теме

Анализ публикаций показывает, что ИИ уже активно используется для прогнозирования спроса, создания персонализированных профилей и управления зарядной инфраструктурой. В работе [2] описаны алгоритмы машинного обучения для предсказания потребностей в зарядке на основе временных рядов. Исследование [5] демонстрирует успешное использование нейронных сетей для управления сетевой нагрузкой. Однако пока остаются нерешенными вопросы правового регулирования, безопасности данных и стандартизации систем, что требует дальнейших исследований.

Персонализированные профили зарядки

Внедрение персонализированных профилей зарядки позволяет повысить удобство для пользователей электромобилей и оптимизировать распределение нагрузки на зарядные станции. Такие профили создаются на основе анализа данных о привычках пользователей, особенностях эксплуатации транспортных средств и предпочтениях относительно времени и продолжительности зарядки.

Создание персонализированных профилей зарядки базируется на сборе и обработке данных из различных источников: телематических систем автомобиля, мобильных приложений, истории использования зарядных станций и погодных условий. Эти данные обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые формируют прогнозы потребностей в зарядке для каждого пользователя. Например, изучение временных и поведенческих паттернов позволяет предсказать, когда и где пользователь предпочтёт зарядить свой электромобиль, а также какой уровень заряда ему потребуется [1, 2].

Основными принципами построения таких профилей являются:

Адаптивность — учет изменений в поведении пользователя в реальном времени.
Оптимизация — минимизация времени зарядки и затрат на энергию за счет подбора оптимального времени и мощности зарядки.
Интеграция с энергосистемой — учет пиковых нагрузок и использование возобновляемых источников энергии [3].

Примеры алгоритмов и технологий ИИ

Для формирования персонализированных профилей широко используются алгоритмы машинного обучения, такие как:

Рекомендательные системы. Например, алгоритмы типа collaborative filtering (фильтрация на основе схожести пользователей) анализируют поведение пользователей со схожими привычками и предлагают оптимальные сценарии зарядки.
Нейронные сети. Они применяются для прогнозирования временных рядов, включая предсказание пиковой нагрузки на станции и потребностей пользователя.
Кластеризация данных. Методы, такие как K-means или DBSCAN, позволяют сегментировать пользователей на группы с похожими поведенческими паттернами, что упрощает создание индивидуальных рекомендаций [4].
Генетические алгоритмы. Используются для оптимизации расписаний зарядки с учетом множества ограничений, включая стоимость и доступность энергии.

Пример успешной реализации таких технологий можно найти в исследовании [5], где персонализированные профили позволили снизить нагрузку на сеть на 25%, а пользователи отметили сокращение времени ожидания на 30%.

Влияние персонализации на удобство пользователей и эффективность

Персонализация зарядного процесса значительно повышает удобство использования инфраструктуры. Пользователи получают рекомендации, учитывающие их индивидуальные предпочтения и график, что снижает вероятность задержек и неудобств. Кроме того, оптимизация времени зарядки и выбора станции способствует снижению затрат на электроэнергию и минимизации углеродного следа [6].

Для операторов зарядных станций персонализация означает снижение нагрузки на сеть, повышение эффективности работы инфраструктуры и рост удовлетворенности клиентов. Применение ИИ в этом контексте позволяет не только улучшить пользовательский опыт, но и обеспечить устойчивость энергосистемы в условиях растущего спроса на электромобили [7].

Прогнозирование спроса на зарядку электромобилей является ключевым аспектом эффективного управления зарядной инфраструктурой. Современные методы прогнозирования используют мощные алгоритмы обработки данных, позволяющие предсказывать потребности пользователей и оптимизировать нагрузку на энергетическую сеть.

Основные подходы к прогнозированию спроса включают:

Статистические методы. Например, модели ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) и SARIMA применяются для анализа временных рядов с учетом сезонных колебаний. Эти методы хорошо подходят для прогнозирования стабильных и периодических паттернов потребления [1].
Модели машинного обучения. Более сложные алгоритмы, такие как градиентный бустинг (например, XGBoost) или случайные леса, позволяют учитывать нелинейные зависимости и взаимодействия между переменными [2].
Нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их модификации, такие как LSTM (Long Short-Term Memory), используются для обработки временных последовательностей, обеспечивая высокую точность предсказаний при сложных и нестабильных данных [3].

Эти методы интегрируются с IoT-устройствами, собирающими данные о потреблении энергии, времени использования ЗС, географическом расположении и привычках пользователей.

Временные ряды являются основой прогнозирования спроса, так как потребление энергии имеет ярко выраженные временные закономерности: дневные и ночные пики, сезонные изменения, а также колебания в зависимости от дней недели. Применение моделей временных рядов позволяет анализировать эти паттерны и предсказывать будущие нагрузки с высокой точностью [4].

Современные модели машинного обучения значительно расширяют возможности анализа временных рядов. Например, алгоритмы глубокого обучения, такие как трансформеры, позволяют учитывать множество дополнительных факторов, таких как погодные условия, стоимость энергии на рынке и плотность трафика [5]. Эти модели не только анализируют исторические данные, но и предсказывают поведение пользователей в нестандартных условиях.

Роль предиктивной аналитики в снижении нагрузки на сеть

Предиктивная аналитика позволяет заранее прогнозировать пиковые нагрузки на сеть и принимать меры для их снижения. Например, алгоритмы прогнозирования могут идентифицировать временные периоды с ожидаемым высоким спросом и рекомендовать пользователям альтернативные временные интервалы для зарядки. В исследовании [6] показано, что использование таких подходов позволяет уменьшить пиковую нагрузку на 20–30% и улучшить распределение энергии.

Кроме того, предиктивная аналитика играет важную роль в интеграции возобновляемых источников энергии. С ее помощью можно учитывать прогнозы генерации энергии из солнечных панелей и ветровых турбин, обеспечивая их оптимальное использование для зарядки электромобилей [7].

Таким образом, прогнозирование потребностей в зарядке с использованием машинного обучения и предиктивной аналитики становится важным инструментом для повышения устойчивости энергосистемы и удобства пользователей электромобилей.

Оптимизация процесса зарядки

Эффективное управление зарядными станциями невозможно без внедрения технологий умного распределения нагрузки, направленных на предотвращение перегрузки энергетической сети. Искусственный интеллект позволяет динамически перераспределять зарядную мощность между пользователями в зависимости от их потребностей, времени суток и текущей загрузки сети. Такой подход базируется на применении алгоритмов машинного обучения и анализа временных рядов, которые предсказывают пики потребления энергии и предлагают оптимальные сценарии распределения мощности.

Например, если зарядная станция рассчитана на максимальную мощность 100 кВт, а подключены три электромобиля с запросами на 30 кВт, 50 кВт и 40 кВт, простое суммирование приводит к перегрузке (суммарный запрос — 120 кВт). Алгоритм распределения может предложить следующую стратегию:

- Выделить первому пользователю 30 кВт, так как его запрос минимальный и легко удовлетворить полностью.

- Второму и третьему пользователям временно распределить оставшиеся 70 кВт в пропорции их запросов: = * 70 = 38.9 кВт, = * 70 = 31.1 кВт.

Таким образом, обеспечивается оптимальная загрузка станции без перегрузки.

Координация между зарядными станциями

Эффективная работа зарядной инфраструктуры требует координации между станциями, особенно в условиях высокой плотности электромобилей. Например, если ближайшая станция перегружена, система на основе ИИ может направить пользователя к менее загруженной станции, учитывая не только текущую нагрузку, но и предполагаемое время прибытия пользователя.

Пример: в сети из 10 станций суммарная мощность 1 МВт распределена равномерно. Станция 1 загружена на 95%, а станция 2 — на 50%. Для оптимизации работы сеть может перенаправить 20% пользователей из первой станции на вторую, снижая среднюю нагрузку на сеть до 72.5%. Такая перераспределительная политика позволяет избежать перегрузок и повышает общую удовлетворенность пользователей.

Опыт успешного внедрения подобных технологий можно наблюдать в Калифорнии, где компании Tesla и ChargePoint используют ИИ для управления нагрузкой на сети зарядных станций. В рамках программы SmartCharge распределение мощности между станциями осуществляется на основе анализа данных в реальном времени, что позволило сократить пиковые нагрузки на 30% и снизить эксплуатационные затраты на 20%.

В Европе проект FlexGrid, реализованный в Германии, обеспечивает интеграцию возобновляемых источников энергии и их использование для зарядки электромобилей. Например, использование предиктивной аналитики для управления зарядкой в ветреную погоду позволяет зарядным станциям перенаправлять до 60% энергии от ветрогенераторов на ночную зарядку, что улучшает эффективность работы всей сети.

Так, оптимизация процесса зарядки на основе технологий ИИ и координации между станциями обеспечивает значительное повышение эффективности работы зарядной инфраструктуры, снижает нагрузку на сеть и увеличивает удовлетворенность пользователей.

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в управление зарядными станциями открывает значительные преимущества как для конечных пользователей, так и для операторов энергетических сетей.

Для пользователей:

1. Удобство и персонализация. Благодаря анализу данных о предпочтениях и привычках владельцев электромобилей, ИИ может создавать персонализированные графики зарядки, что снижает время ожидания и повышает удобство. Например, пользователю могут быть предложены оптимальные периоды зарядки с минимальной стоимостью энергии или минимальной загруженностью станции.

2. Сокращение времени ожидания. ИИ-системы прогнозируют загруженность зарядных станций и направляют пользователя к ближайшей свободной станции, что минимизирует затраты времени.

3. Снижение затрат на зарядку. За счет интеграции с энергосистемой ИИ может планировать зарядку в часы с низкими тарифами на электроэнергию, что позволяет пользователям экономить до 15–20% средств.

Для сетевых операторов:

1. Оптимизация нагрузки на сеть. Алгоритмы ИИ перераспределяют мощность между станциями и пользователями, предотвращая перегрузки в пиковые периоды. Это способствует более равномерному распределению нагрузки на сеть и снижению рисков отключений [3].

2. Повышение эффективности работы инфраструктуры. Прогнозирование спроса и умное управление ресурсами позволяет снизить эксплуатационные расходы на содержание зарядных станций и увеличить их пропускную способность.

3. Интеграция возобновляемых источников энергии. ИИ-решения, такие как FlexGrid в Германии, обеспечивают адаптацию зарядного процесса под выработку энергии из солнечных и ветровых источников, что снижает углеродный след и повышает устойчивость системы.

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в управление зарядными станциями сопряжено с рядом сложностей.

Технические вызовы:

1. Сложность интеграции. Внедрение ИИ требует модернизации существующей инфраструктуры, что включает установку интеллектуальных счетчиков, IoT-устройств и систем передачи данных в реальном времени. Это требует значительных финансовых и временных затрат.

2. Надежность алгоритмов. Эффективность алгоритмов машинного обучения зависит от качества входных данных. Некорректные или неполные данные могут привести к ошибочным прогнозам и перераспределению нагрузки [6].

3. Кибербезопасность. Использование ИИ связано с передачей и хранением больших объемов данных, включая личную информацию пользователей. Это создает риски кибератак и требует разработки надежных систем защиты.

Правовые вызовы:

1. Регулирование использования данных. Сбор и обработка персональных данных требуют строгого соблюдения законодательных норм, таких как GDPR в Европе. Операторам зарядных станций необходимо обеспечивать прозрачность использования данных и получать согласие пользователей на их обработку [4].

2. Стандартизация технологий. В настоящее время отсутствуют единые стандарты для применения ИИ в управлении зарядной инфраструктурой, что затрудняет интеграцию решений от различных поставщиков.

3. Этические аспекты. Применение ИИ должно учитывать равномерный доступ пользователей к инфраструктуре, избегая дискриминации по стоимости или местоположению. Это особенно актуально для регионов с низким уровнем дохода, где доступ к зарядным станциям может быть ограничен.

Внедрение ИИ в управление зарядными станциями несет значительные преимущества, но требует решения множества технических и правовых вопросов. Преодоление этих вызовов возможно только при совместной работе операторов, разработчиков технологий и законодательных органов, что обеспечит устойчивое развитие зарядной инфраструктуры и её адаптацию под растущие потребности владельцев электромобилей.

Заключение.В исследовании рассмотрены возможности и преимущества применения искусственного интеллекта (ИИ) в управлении зарядными станциями для электромобилей. Анализ показал, что использование технологий ИИ позволяет значительно повысить эффективность работы зарядной инфраструктуры, снизить нагрузку на энергосистему и улучшить удобство для пользователей. Основные выводы исследования включают следующие положения:

1. Персонализация зарядки. Разработка персонализированных профилей зарядки на основе анализа данных о поведении пользователей позволяет удовлетворять их индивидуальные потребности, снижать время ожидания и оптимизировать затраты на зарядку. Такие подходы повышают уровень удовлетворенности пользователей, а также способствуют более равномерному распределению нагрузки на сеть.

2. Прогнозирование потребностей. Применение алгоритмов машинного обучения и анализа временных рядов делает возможным точное предсказание пиковых нагрузок и потребностей в зарядке, что позволяет операторам зарядных станций принимать упреждающие меры для балансировки сети.

3. Оптимизация распределения нагрузки. Технологии ИИ способствуют более эффективному управлению энергоресурсами, включая интеграцию возобновляемых источников энергии. Это помогает снизить углеродный след и улучшить устойчивость энергетической системы.

4. Преимущества для операторов и пользователей. Использование ИИ позволяет операторам снижать эксплуатационные расходы и повышать рентабельность зарядной инфраструктуры, а пользователям — экономить средства за счет выбора оптимального времени зарядки.

Несмотря на достигнутые результаты, существует ряд вопросов, требующих дальнейшего изучения:

1. Углубленный анализ эффективности алгоритмов. Важно проводить дополнительные исследования, направленные на повышение точности алгоритмов машинного обучения, используемых для прогнозирования спроса и создания персонализированных профилей. Это может включать внедрение методов глубокого обучения, таких как трансформеры или гибридные модели, интегрирующие несколько источников данных.

2. Исследование экономической эффективности. Необходимы более детализированные оценки экономических выгод для операторов зарядных станций, включая анализ окупаемости инвестиций в ИИ-решения.

3. Разработка стандартов и нормативных актов. Важно продолжить работу над созданием единых стандартов для технологий управления зарядными станциями, что обеспечит их совместимость и масштабируемость.

4. Кибербезопасность и защита данных. Исследования в области повышения устойчивости ИИ-систем к кибератакам и обеспечения конфиденциальности данных пользователей остаются приоритетной задачей.

5. Интеграция с возобновляемыми источниками энергии. Перспективным направлением является дальнейшая разработка алгоритмов, которые могут учитывать переменные характеристики выработки энергии, такие как солнечная и ветровая, для минимизации углеродного следа и повышения энергетической независимости.

6. Этические аспекты и социальное воздействие. Важно изучить влияние внедрения ИИ на доступность зарядной инфраструктуры в регионах с низким уровнем дохода и возможные меры для устранения неравенства.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на устранение технических и правовых барьеров, повышение эффективности алгоритмов и расширение возможностей применения ИИ для решения текущих и будущих задач в области зарядной инфраструктуры. Это позволит обеспечить устойчивое развитие сектора электромобильности и удовлетворить растущие потребности пользователей и операторов.

Список литературы:

Абу-Моусса А. Энергетические системы с интеграцией электромобилей: обзор методов оптимизации // Вестник энергетики. 2023. № 12. С. 34–48.
Дроздов Д.В., Кузнецов И.И. Использование искусственного интеллекта в энергетике: потенциал и вызовы // Энергетика и технологии. 2024. Т. 30, № 2. С. 75–88.
Голубев С.Н., Иванова Т.А. Применение методов машинного обучения для прогнозирования нагрузки зарядных станций // Информационные технологии и анализ данных. 2022. № 6. С. 45–60.
International Energy Agency. Global EV Outlook 2023: Trends in electric mobility and charging infrastructure. URL: https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2023 (дата обращения: 18.11.2024).
BloombergNEF. Electric Vehicle Charging Infrastructure 2024: Investment and Policy Trends. URL: https://about.bnef.com (дата обращения: 18.11.2024).
Wang Z., Li J., Zhao Y. Optimization of electric vehicle charging stations with AI-driven predictive analytics // Renewable Energy Journal. 2023. Vol. 55. P. 120–135.
Zhou F., Zhang X., Huang J. Personalized charging strategies for electric vehicles using AI-based models // Energy Systems Research. 2024. Vol. 18, Issue 3. P. 245–260.

Информация об авторах