Par : Ankur Gupta et Swagata Ashwani
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L’intelligence artificielle est extrêmement prometteuse pour révolutionner l’accessibilité et la disponibilité de la recharge des véhicules électriques. La demande de recharge de véhicules électriques explose à mesure que le secteur des transports subit une transition massive vers les véhicules électriques. Plus de 6.5 millions de véhicules électriques ont été vendus dans le monde en 2021, ce qui représente 9 % des ventes de voitures particulières. Ce nombre devrait dépasser 25 % d'ici 2030. Une analyse récente estime que le nombre de bornes de recharge nécessaires pour satisfaire la demande de recharge devrait être multiplié par 10 d'ici 2040 [1].
Figure 1 : Demande projetée de bornes de recharge pour véhicules électriques par type
Les algorithmes d’IA peuvent contribuer à créer une infrastructure de recharge plus intelligente et plus réactive. Cependant, même si nous saluons les avantages, nous devons également naviguer dans le déploiement rapide et nous assurer qu’il s’aligne sur des valeurs telles que l’équité, la transparence et la responsabilité.
Les ensembles de données qui alimentent les modèles d’IA fonderaient leurs recommandations sur l’adoption actuelle des véhicules électriques dans ces domaines, la demande de véhicules électriques et l’utilisation prévue des chargeurs. Cependant, nous devons contrôler les biais fondés sur des facteurs socio-économiques pour garantir que les nouvelles stations placées sur le réseau permettent un accès juste et équitable.
Il existe également une myriade d’études scientifiques [2,3] qui expliquent comment l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour aider les planificateurs à décider où localiser les chargeurs de véhicules électriques et quel type de chargeurs installer. La conception d'un réseau de recharge pour véhicules électriques est un problème complexe et divers facteurs entrent en jeu, notamment
emplacement du chargeur, prix, type de norme de recharge, vitesse de recharge, équilibrage du réseau énergétique ainsi que prévision de la demande. Examinons plus en détail les aspects clés dans lesquels l'IA peut nous aider à prendre une meilleure décision.
1. Emplacement optimal de la station de recharge
L’IA excelle dans le traitement de vastes ensembles de données et l’extraction d’informations significatives. Cette capacité devient particulièrement précieuse lors de la détermination des emplacements optimaux pour les bornes de recharge. En analysant des facteurs tels que les modèles de trafic, la densité de population et les données géographiques, les algorithmes d'IA peuvent placer stratégiquement les bornes de recharge pour maximiser l'accessibilité et le confort de l'utilisateur.
Par exemple, des bornes de recharge pour véhicules électriques peuvent être nécessaires le long des itinéraires de déplacement très fréquentés, à proximité des autoroutes principales ou dans les zones à forte concentration de véhicules électriques. Les zones résidentielles et commerciales à haute densité connaîtront probablement une demande plus élevée de bornes de recharge pour véhicules électriques. L’IA peut analyser les données démographiques et les cartes de densité de population pour identifier ces zones. Pour l’analyse, les ensembles de données doivent intégrer les tendances futures des ventes de véhicules électriques, de la croissance démographique et du développement urbain.
Le meilleur site pour les bornes de recharge :
Les algorithmes d’IA sont excellents pour analyser le Big Data. Ils peuvent aider à déterminer les meilleures zones pour les bornes de recharge pour véhicules électriques. Divers aspects sont pris en compte dans cette évaluation, notamment :
- Modèles de trafic : l'IA examine les flux de trafic et les niveaux de congestion afin d'identifier les zones à forte utilisation.
- Densité de population : La priorité est donnée aux endroits à forte densité de population garantissant ainsi une accessibilité maximale.
- Données géographiques : il s'agit d'examiner le terrain physique et les contraintes de l'urbanisme pour juger de leur pertinence.
- Emplacements des bornes de recharge existantes : Afin de ne saturer aucune zone et de maintenir une répartition uniforme.
- Analyse prédictive pour l'expansion future : l'IA utilise les tendances des ventes de véhicules électriques, les changements démographiques et le développement urbain pour projeter les exigences futures qui guident la planification à long terme.
Figure 2: Carte thermique présentant la répartition des bornes de recharge pour véhicules électriques aux États-Unis
2. Prévision de la demande
Une stratégie efficace de prévision de la demande est cruciale pour optimiser l’emplacement et le fonctionnement des bornes de recharge et est essentielle pour plusieurs raisons critiques. Premièrement, une prévision précise de la demande permet de placer stratégiquement les bornes de recharge. En prévoyant quand et où les besoins de recharge seront les plus élevés, les systèmes basés sur l’IA peuvent optimiser la répartition géographique des infrastructures de recharge. Cela garantit que les bornes de recharge sont idéalement situées dans les zones où la demande est forte, favorisant ainsi l'accessibilité pour un large éventail d'utilisateurs dans les paysages urbains et ruraux.
Deuxièmement, la prévision de la demande contribue à une planification efficace des capacités. En analysant les données historiques et en intégrant des facteurs tels que les variations saisonnières, les horaires et les comportements des utilisateurs, l’IA peut aider à déterminer la capacité optimale pour chaque borne de recharge. Cela garantit que l’infrastructure est conçue pour répondre à la demande sans provoquer de surcharges ou d’inefficacités dans le réseau électrique. Vous trouverez ci-dessous les facteurs qui contribuent à la prévision de la demande.
- Données de transaction de recharge de VE :
- Détails sur chaque session de recharge (heure, durée, lieu)
- Énergie consommée par session de charge
- Type de charge (charge rapide, charge lente)
- Données de trafic et de mobilité :
- Données GPS des véhicules pour comprendre les habitudes de déplacement
- Données de flux de trafic dans différentes zones et à différents moments de la journée
- Données démographiques des utilisateurs :
- Âge, sexe et lieu de résidence des utilisateurs de VE
- Météo:
- Les conditions météorologiques peuvent affecter les habitudes de conduite
- Données socioéconomiques :
- Niveaux de revenu
- Zones urbaines et zones rurales
Prédire la demande est crucial pour la satisfaction des utilisateurs. Les utilisateurs bénéficient d'une infrastructure de recharge adaptée à leurs besoins, minimisant les temps d'attente et offrant une expérience fluide. La capacité de l'IA à analyser divers ensembles de données, notamment le comportement et les préférences des utilisateurs, permet une prévision de la demande personnalisée et centrée sur l'utilisateur, améliorant ainsi la satisfaction globale des propriétaires de véhicules électriques.
3. Modèles de tarification de recharge dynamique
Les modèles traditionnels de tarification fixe ne peuvent pas exploiter tout le potentiel d’un réseau de recharge dynamique et réactif. L'IA peut analyser des données en temps réel, notamment la demande d'énergie, la charge du réseau et le comportement des utilisateurs, pour mettre en œuvre des modèles de tarification dynamiques. Cela optimise non seulement l’utilisation de l’infrastructure de recharge, mais encourage également les utilisateurs à recharger pendant les heures creuses, favorisant ainsi une distribution d’énergie plus équilibrée et durable. Une étude de recherche [4] sur un système de tarification dynamique basé sur le jeu de Stackelberg pour les bornes de recharge pour véhicules électriques a conduit à la conclusion qu'un système de tarification bien conçu peut conduire à une réduction du prix de vente de la borne de recharge tout en augmentant le bénéfice de la borne ; un gagnant-gagnant à la fois pour le consommateur et le fournisseur.
Composants qui alimentent un modèle de tarification :
- Demande d’énergie et charge du réseau : Les algorithmes d’IA peuvent utiliser les données de demande d’électricité et de charge du réseau en temps réel. En cas de forte demande, les prix peuvent être augmentés, et vice versa.
- Comportement et modèles des utilisateurs : L'analyse des données historiques de recharge, notamment la fréquence, la durée et les horaires de recharge préférés, permet de prédire le comportement futur et d'ajuster les prix en conséquence.
- Heure du jour/semaine et saisonnalité : Les prix peuvent varier en fonction de l'heure de la journée, du jour de la semaine ou de la saison, en tenant compte des modèles d'utilisation typiques pendant ces périodes.
- Type de charge (charge rapide ou charge lente) : Différents tarifs peuvent être définis pour différents types de facturation.
Figure 4 : Tarifs des bornes de recharge pour véhicules électriques aux États-Unis
Les modèles de tarification dynamiques jouent un rôle dans l’abordabilité et l’accessibilité. En proposant des prix plus bas pendant les heures creuses ou lorsque les sources d'énergie renouvelables sont abondantes, les systèmes basés sur l'IA rendent la recharge électrique plus viable économiquement pour un large éventail d'utilisateurs. Cette approche s'aligne sur les principes d'équité, garantissant que les avantages de la mobilité électrique sont accessibles aux individus de différentes tranches de revenus.
L’adoption de solutions basées sur l’IA pour la recharge des véhicules électriques (VE) progresse rapidement, offrant des avantages potentiels en termes d’efficacité, d’expérience utilisateur et de gestion du réseau.
Cependant, cette avancée technologique soulève également des considérations importantes concernant l’équité algorithmique. Il est essentiel de garantir que les systèmes d’IA dans la recharge des véhicules électriques soient équitables et impartiaux pour promouvoir un accès équitable aux infrastructures de recharge.
Des données diverses et représentatives
Pour atténuer les biais, il est crucial de garantir que les données de formation sont diverses et représentatives de l'ensemble de la base d'utilisateurs. Cela implique de collecter des données provenant d’un large éventail d’emplacements géographiques, de groupes démographiques et de scénarios de tarification. Au sein de chaque ensemble de données, les biais présents dans les données de formation doivent être identifiés et rectifiés. Vous trouverez ci-dessous les différents aspects à prendre en compte lors de la sélection des ensembles de données :
- Diversité géographique :
- Zones urbaines et rurales : l'intégration de données provenant d'environnements urbains et ruraux garantit que la conception des réseaux de recharge est inclusive et répond aux besoins de diverses communautés.
- Différents climats : les variations climatiques ont un impact sur les comportements de recharge et la consommation d'énergie. Les ensembles de données reflétant diverses conditions climatiques contribuent à des modèles d’IA robustes.
- Diversité démographique :
- Facteurs socio-économiques : L’inclusion de données provenant de divers milieux socio-économiques permet d’éviter les biais et garantit que l’infrastructure de recharge est accessible aux utilisateurs de différents niveaux de revenus.
- Considérations culturelles : les préférences culturelles et les différences de mode de vie influencent les habitudes de recharge. Divers ensembles de données englobant les nuances culturelles contribuent à des conceptions de réseaux de recharge plus inclusives.
- Diversité des véhicules :
- Différents modèles de véhicules électriques : différents modèles de véhicules électriques ont des exigences de charge distinctes. L'intégration des données d'une variété de véhicules électriques garantit que l'infrastructure de recharge répond aux spécifications des différents véhicules.
- Technologies de recharge : les ensembles de données doivent prendre en compte différentes technologies de recharge, notamment la recharge rapide, la recharge standard et les technologies émergentes, afin d'optimiser la conception des réseaux en conséquence.
- Diversité temporelle :
- Variations saisonnières : les comportements de recharge peuvent varier selon les saisons. Des ensembles de données couvrant différentes saisons permettent aux systèmes d’IA d’adapter la conception des réseaux de recharge aux conditions météorologiques changeantes.
- Modèles d'heure de la journée : Comprendre les variations de la demande de recharge tout au long de la journée aide à optimiser l'infrastructure de recharge pour différentes périodes.
Lors de la création d'un modèle d'IA pour la prévision de la demande, par exemple pour prédire où placer la prochaine station de recharge pour véhicules électriques, il est crucial de garantir la conservation d'un ensemble de données diversifié comprenant toutes les fonctionnalités ci-dessus.
Une fois les fonctionnalités organisées, il est important d’accéder au solde de l’ensemble de données. Un ensemble de données déséquilibré peut conduire à des résultats faussés et biaisés. Les graphiques montrent des données équilibrées pour certaines des fonctionnalités pivotées telles que l'âge et la préférence de type de véhicule.
Figure 5 : Caractéristiques équilibrées pour le modèle de placement de borne de recharge pour véhicules électriques selon l'âge
Figure 6 : Caractéristiques équilibrées pour le modèle de placement de borne de recharge pour véhicules électriques par type de véhicule
Transparence algorithmique
La transparence est la pierre angulaire de la lutte contre les préjugés dans l’IA. Les algorithmes de facturation doivent être conçus pour être transparents, offrant aux utilisateurs un aperçu de la manière dont les décisions sont prises concernant les tarifs de facturation, les horaires optimaux et d’autres facteurs critiques. Comprendre le processus décisionnel de l'algorithme favorise la confiance et permet aux utilisateurs de demander des comptes aux fournisseurs de recharge.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) joue un rôle crucial dans l’amélioration de l’explicabilité des prédictions de l’IA. En créant des modèles interprétables qui se rapprochent des prédictions de modèles complexes d'apprentissage automatique, LIME fournit un aperçu de la manière dont différentes fonctionnalités influencent ces prédictions. Par exemple, dans le contexte de l'emplacement d'une borne de recharge pour véhicules électriques, LIME peut aider à révéler les raisons derrière la recommandation d'un modèle de placer une borne de recharge - dans le diagramme explicatif ci-dessous - les caractéristiques qui contribuent positivement à la prédiction (placer une borne de recharge pour véhicules électriques à l'emplacement x) est fortement influencé par le statut socio-économique. Le trafic et la densité de population ont un impact négatif sur la prévision. Il ne s’agit que d’un ensemble de données et d’une analyse hypothétiques, et les prédictions réelles pourraient varier considérablement. Le but de ce graphique est de montrer à quel point LIME peut être puissant pour expliquer comment une prédiction particulière est faite : quelles caractéristiques sont plus importantes que les autres.
Figure 7 : IA explicable pour la prédiction d'une station de recharge pour véhicules électriques à l'aide de LIME
Le modèle EVI-Equity : Infrastructure de véhicules électriques pour l'équité développé par NREL [5] est un outil fantastique pour mesurer l’équité de l’infrastructure nationale de recharge des véhicules électriques (VE) à l’aide d’une analyse complète à haute résolution. Il fournit une carte de visualisation permettant aux parties prenantes d'examiner les caractéristiques d'équité de l'infrastructure de recharge des véhicules électriques, ce qui facilite l'inspection et la compréhension des résultats. Par ex. Lorsqu'il est appliqué à la grande région de Chicago, le graphique ci-dessous illustre l'accès disparate à la recharge et l'adoption des véhicules électriques associée en fonction du revenu et de la race.
Figure 8 : Résultats du modèle EVI-Equity pour la grande région de Chicago
Protection de la vie privée des utilisateurs
Avec l’essor rapide des véhicules connectés, une quantité croissante de données est transmise depuis les véhicules vers le cloud. Cela inclut non seulement les mesures du véhicule telles que la capacité de la batterie, l'autonomie restante, les paramètres utilisateur tels que la climatisation, mais également les mesures du comportement du conducteur telles que le taux d'accélération/de freinage, les flux vidéo et audio, l'activation du capteur d'anti-freinage/de sortie de voie. Ces mesures, si elles sont utilisées injustement, peuvent être utilisées pour créer un profil comportemental pour le conducteur et, à leur tour, ajouter un biais dans la prise de décision.
Alors que l’IA traite cette grande quantité de données utilisateur pour optimiser l’emplacement des réseaux de recharge, la confidentialité devient une préoccupation primordiale. La mise en œuvre des principes de confidentialité dès la conception garantit que l'infrastructure de recharge basée sur l'IA respecte la vie privée des utilisateurs et est conforme aux réglementations en matière de protection des données.
Techniques de confidentialité pour un traitement responsable des données :
- Anonymisation : L'anonymisation implique la suppression ou le cryptage des informations personnelles identifiables du flux de données. En dissociant les données d’individus spécifiques, il devient beaucoup plus difficile de retracer les mesures jusqu’à un facteur particulier.
- Agrégation: L'agrégation consiste à combiner plusieurs points de données pour former des résumés généralisés. Au lieu de traiter les mesures individuelles du comportement des conducteurs, l’IA peut analyser des modèles agrégés sur un ensemble de données plus vaste. Cela protège non seulement la vie privée des conducteurs individuels, mais garantit également que les décisions relatives aux réseaux de recharge sont basées sur des tendances collectives plutôt que sur des profils d'utilisateurs spécifiques.
- Confidentialité différentielle : La confidentialité différentielle ajoute du bruit ou du caractère aléatoire aux points de données individuels, ce qui rend difficile la détermination de la contribution d'un seul utilisateur à l'ensemble de données. Cette technique établit un équilibre entre l'utilité des données et la protection de la vie privée, permettant à l'IA de générer des optimisations précises du réseau de recharge sans compromettre la vie privée des conducteurs.
- Cryptage homomorphe : Le chiffrement homomorphe permet des calculs sur des données chiffrées sans les déchiffrer. Cette technique permet à l'IA d'analyser les mesures cryptées du comportement des conducteurs, garantissant ainsi le maintien de la confidentialité des utilisateurs individuels tout au long du processus d'optimisation. Il s'agit d'un outil puissant permettant de trouver un équilibre entre les informations basées sur les données et la protection de la vie privée.
À mesure que l’adoption mondiale des véhicules électriques (VE) prend de l’ampleur, les réseaux de recharge dotés de l’intelligence artificielle se trouvent à la fois confrontés à des opportunités prometteuses et à des responsabilités importantes. Leur mission consiste à offrir aux conducteurs commodité et fiabilité tout en assurant la résilience des réseaux locaux, tout en privilégiant l’équité et la responsabilité. Bien que les défis soient complexes, les avantages potentiels futurs sont immenses, allant de l’air pur et de l’atténuation du changement climatique à l’atteinte de l’indépendance énergétique et à la promotion du développement des compétences de la prochaine génération.
Le rôle central de l’IA et de l’apprentissage automatique dans la concrétisation de cette vision ne peut être surestimé. Ces technologies promettent d’orchestrer une recharge sérialisée et personnalisée à grande échelle, pour des millions d’utilisateurs. Toutefois, pour garantir la confiance du public, les algorithmes qui pilotent ces systèmes doivent se concentrer sur les principes d’équité et de transparence, tout en améliorant l’accessibilité et la fiabilité.
Croissance du marché américain de la recharge des véhicules électriques, selon PwC
Le rôle de l’intelligence artificielle dans l’adoption massive des véhicules électriques
Swagata Ashwani est un data scientist chevronné possédant une riche expérience en analyse et en big data. Actuellement directeur des données chez Boomi, Swagata joue un rôle crucial dans l'exploitation de la puissance des données pour stimuler l'innovation et l'efficacité. Dans le cadre de ses fonctions, elle joue un rôle crucial dans la direction des initiatives d’IA générative de l’entreprise. Elle est également responsable du chapitre chez SF Women in Data, où elle favorise la création d'une communauté riche pour les femmes afin de célébrer les femmes occupant divers rôles en matière de données.
Ankur Gupta est un leader en ingénierie avec une décennie d'expérience dans les domaines de la durabilité, des transports, des télécommunications et des infrastructures ; occupe actuellement le poste de responsable de l'ingénierie chez Uber. À ce titre, il joue un rôle central dans l'avancement de la plateforme de véhicules d'Uber, menant la charge vers un avenir zéro émission grâce à l'intégration de véhicules électriques et connectés de pointe.
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