작성자: Ankur Gupta, Swagata Ashwani
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인공 지능은 전기 자동차 충전의 접근성과 가용성을 혁신할 수 있는 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 운송 산업이 전기 자동차로 대대적으로 전환되면서 EV 충전에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 6.5년 전 세계적으로 2021만 대 이상의 EV가 판매되었으며 이는 승용차 판매의 9%를 차지합니다. 이 수치는 25년까지 2030%를 초과할 것입니다. 최근 분석에 따르면 충전 수요를 충족하는 데 필요한 충전소 수는 10년까지 2040배 증가해야 할 것으로 추산됩니다.1].
그림 1: 유형별 전기차 충전소 수요 예상
AI 알고리즘은 더욱 스마트하고 반응성이 뛰어난 충전 인프라를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이점을 환영하는 만큼 신속한 배포도 진행해야 하며, 그것이 공정성, 투명성, 책임과 같은 가치에 부합하는지 확인해야 합니다.
AI 모델에 제공되는 데이터 세트는 해당 영역의 현재 EV 채택, EV 수요 및 예상 충전기 활용률에 대한 권장 사항을 기반으로 합니다. 그러나 그리드에 배치되는 새로운 스테이션이 공정하고 공평한 접근을 가능하게 하려면 사회경제적 요인을 기반으로 한 편견을 제어해야 합니다.
또한 수많은 과학적 연구도 있습니다.2,3] 기획자가 EV 충전기 위치와 설치할 충전기 유형을 결정하는 데 AI와 기계 학습을 어떻게 사용할 수 있는지 논의합니다. EV 충전 그리드를 설계하는 것은 복잡한 문제이며 다음을 포함한 다양한 요소가 작용합니다.
충전기 위치, 가격, 충전 표준 유형, 충전 속도, 에너지 그리드 밸런싱 및 수요 예측. AI가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 주요 측면에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. 최적의 충전소 배치
AI는 방대한 데이터 세트를 처리하고 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 탁월합니다. 이 기능은 충전소의 최적 위치를 결정할 때 특히 중요합니다. AI 알고리즘은 교통 패턴, 인구 밀도, 지리적 데이터 등의 요소를 분석하여 충전소를 전략적으로 배치하여 접근성과 사용자 편의성을 극대화합니다.
예를 들어, 바쁜 통근 경로, 주요 고속도로 근처 또는 EV 밀집 지역에 EV 충전소가 필요할 수 있습니다. 고밀도 주거 및 상업 지역에서는 EV 충전소에 대한 수요가 높아질 가능성이 높습니다. AI는 인구통계 데이터와 인구 밀도 지도를 분석하여 이러한 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 분석을 위해 데이터 세트에는 EV 판매, 인구 증가 및 도시 개발의 미래 추세가 통합되어야 합니다.
충전소를 위한 최고의 사이트:
AI 알고리즘은 빅데이터 분석에 탁월하다. EV 충전소에 가장 적합한 지역을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 평가에서는 다음을 포함한 다양한 측면이 고려됩니다.
- 교통 패턴: AI는 교통 흐름과 혼잡도를 조사하여 사용량이 많은 지역을 식별합니다.
- 인구 밀도: 인구 밀도가 높은 장소에 우선 순위가 부여되므로 접근성이 극대화됩니다.
- 지리적 데이터: 여기에는 적절성을 판단하기 위해 도시 계획의 물리적 지형과 제약을 조사하는 작업이 포함됩니다.
- 기존 충전소 위치: 어떤 지역도 포화되지 않고 균일한 분포를 유지하기 위해.
- 미래 확장을 위한 예측 분석: AI는 전기 자동차 판매, 인구 통계학적 변화 및 도시 개발 추세를 사용하여 장기 계획을 안내하는 미래 요구 사항을 예측합니다.
그림 2: 미국 내 전기차 충전소 분포를 보여주는 히트맵
2. 수요 예측
효과적인 수요 예측 전략은 충전소의 배치 및 운영을 최적화하는 데 매우 중요하며 몇 가지 중요한 이유로 필수적입니다. 첫째, 정확한 수요 예측을 통해 충전소의 전략적 배치가 가능해집니다. AI 기반 시스템은 충전 수요가 가장 높은 시기와 장소를 예측함으로써 충전 인프라의 지리적 분포를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 충전소는 수요가 많을 것으로 예상되는 지역에 편리하게 위치할 수 있으며, 도시 및 농촌 환경 전반에 걸쳐 다양한 사용자의 접근성을 높일 수 있습니다.
둘째, 수요 예측은 효과적인 용량 계획에 기여합니다. AI는 과거 데이터를 분석하고 계절 변화, 시간대 패턴, 사용자 행동과 같은 요소를 통합함으로써 각 충전소의 최적 용량을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 전력망에 과부하나 비효율성을 유발하지 않고 수요를 충족하도록 인프라를 설계할 수 있습니다. 아래에는 수요 예측에 반영되는 요소가 나열되어 있습니다.
- EV 충전 거래 데이터:
- 각 충전 세션에 대한 세부 정보(시간, 기간, 위치)
- 충전 세션당 에너지 소비
- 충전방식(급속충전, 완속충전)
- 교통 및 이동성 데이터:
- 이동 패턴을 이해하기 위한 차량의 GPS 데이터
- 다양한 지역 및 하루 중 다양한 시간대의 교통 흐름 데이터
- 사용자 인구통계:
- 전기차 이용자의 연령, 성별, 거주지 위치
- 날씨 :
- 기상 조건은 운전 패턴에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 사회 경제적 데이터:
- 소득 수준
- 도시 대 농촌 지역
수요 예측은 사용자 만족도에 매우 중요합니다. 사용자는 자신의 필요에 맞는 충전 인프라를 통해 대기 시간을 최소화하고 원활한 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 사용자 행동, 선호도 등 다양한 데이터세트를 분석해 개인화되고 사용자 중심의 수요 예측이 가능해 전기차 소유자의 전반적인 만족도를 높인다.
3. 동적 충전 가격 모델
기존의 고정 가격 모델은 역동적이고 반응성이 뛰어난 충전 그리드의 잠재력을 최대한 활용하지 못할 수 있습니다. AI는 에너지 수요, 그리드 부하, 사용자 행동을 포함한 실시간 데이터를 분석하여 동적 가격 책정 모델을 구현할 수 있습니다. 이는 충전 인프라의 활용도를 최적화할 뿐만 아니라 사용자가 사용량이 적은 시간에 충전하도록 장려하여 보다 균형있고 지속 가능한 에너지 분배를 촉진합니다. 연구 조사 [4] EV 충전소에 대한 Stackelberg 게임을 기반으로 한 동적 가격 책정 방식에 대해 잘 만들어진 가격 책정 방식이 충전소의 판매 가격을 낮추는 동시에 충전소의 수익을 높일 수 있다는 결론에 도달했습니다. 소비자와 공급자 모두가 윈윈(win-win)할 수 있는 것.
가격 책정 모델에 적용되는 구성 요소:
- 에너지 수요 및 그리드 부하: AI 알고리즘은 실시간 전력 수요 및 그리드 부하 데이터를 활용할 수 있습니다. 수요가 많을 때에는 가격이 인상될 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
- 사용자 행동 및 패턴: 충전 빈도, 지속 시간, 선호하는 충전 시간 등 과거 충전 데이터를 분석하면 향후 행동을 예측하고 그에 따라 가격을 조정하는 데 도움이 됩니다.
- 시간/주 및 계절성: 가격은 해당 기간의 일반적인 사용 패턴을 고려하여 시간, 요일 또는 계절에 따라 달라질 수 있습니다.
- 충전 유형(빠른 충전과 느린 충전): 충전 유형에 따라 요금을 다르게 설정할 수 있습니다.
그림 4: 미국의 EV 충전소 가격
동적 가격 책정 모델은 경제성과 접근성 측면에서 중요한 역할을 합니다. AI 기반 시스템은 사용량이 적은 시간대나 재생 가능 에너지원이 풍부할 때 저렴한 가격을 제공함으로써 다양한 사용자가 전기 충전을 더욱 경제적으로 이용할 수 있도록 해줍니다. 이러한 접근 방식은 공정성 원칙에 부합하여 다양한 소득 계층의 개인이 전기 이동성의 혜택을 누릴 수 있도록 보장합니다.
전기 자동차(EV) 충전에 AI 기반 솔루션의 채택이 빠르게 발전하고 있으며 효율성, 사용자 경험 및 그리드 관리 측면에서 잠재적인 이점을 제공하고 있습니다.
그러나 이러한 기술 발전으로 인해 알고리즘 공정성에 대한 중요한 고려 사항도 제기됩니다. EV 충전의 AI 시스템이 공정하고 편견이 없도록 보장하는 것은 충전 인프라에 대한 공평한 접근을 촉진하는 데 중요합니다.
다양하고 대표적인 데이터
편향을 완화하려면 훈련 데이터가 다양하고 전체 사용자 기반을 대표하는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 광범위한 지리적 위치, 인구통계학적 그룹, 과금 시나리오에서 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 각 데이터 세트 내에서 학습 데이터에 존재하는 편향을 식별하고 수정해야 합니다. 다음은 데이터 세트를 선택할 때 고려해야 할 다양한 측면입니다.
- 지리적 다양성 :
- 도시 및 농촌 지역: 도시 및 농촌 환경의 데이터를 통합하면 충전 그리드 설계가 포괄적이고 다양한 지역사회의 요구를 충족할 수 있습니다.
- 다양한 기후: 기후 변화는 충전 행동과 에너지 소비에 영향을 미칩니다. 다양한 기후 조건을 반영하는 데이터 세트는 강력한 AI 모델에 기여합니다.
- 인구통계학적 다양성:
- 사회 경제적 요인: 다양한 사회 경제적 배경의 데이터를 포함하면 편견을 피하고 다양한 소득 수준의 사용자가 충전 인프라에 접근할 수 있도록 보장합니다.
- 문화적 고려사항: 문화적 선호도와 라이프스타일의 차이는 충전 습관에 영향을 미칩니다. 문화적 차이를 포괄하는 다양한 데이터 세트는 더욱 포괄적인 충전 그리드 설계에 기여합니다.
- 차량 다양성:
- 다양한 EV 모델: 다양한 전기 자동차 모델에는 충전 요구 사항이 다릅니다. 다양한 EV의 데이터를 통합하면 충전 인프라가 다양한 차량의 사양을 충족할 수 있습니다.
- 충전 기술: 데이터 세트는 고속 충전, 표준 충전 및 최신 기술을 포함한 다양한 충전 기술을 설명하여 이에 따라 그리드 설계를 최적화해야 합니다.
- 시간적 다양성:
- 계절적 변화: 충전 동작은 계절에 따라 달라질 수 있습니다. 다양한 계절을 다루는 데이터 세트를 통해 AI 시스템은 변화하는 기상 조건에 맞춰 충전 그리드 설계를 조정할 수 있습니다.
- 시간대 패턴: 하루 종일 충전 수요의 변화를 이해하면 다양한 시간대에 맞게 충전 인프라를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
수요 예측을 위한 AI 모델을 구축하는 동안 다음 EV 충전소를 어디에 배치할지 예측하는 동안 위의 모든 기능을 포함하는 다양한 데이터 세트가 선별되도록 하는 것이 중요합니다.
기능이 선별되면 데이터 세트의 균형에 액세스하는 것이 중요합니까? 불균형한 데이터 세트는 왜곡되고 편향된 결과를 초래할 수 있습니다. 그래프는 연령 및 차량 유형 선호도와 같은 일부 피봇 기능에 대한 균형 잡힌 데이터를 보여줍니다.
그림 5: EV 충전소 배치 모델의 연령별 균형 특성
그림 6: 차량 유형별 EV 충전소 배치 모델의 균형 잡힌 특성
알고리즘 투명도
투명성은 AI의 편견을 해결하는 초석입니다. 충전 알고리즘은 투명하게 설계되어 사용자에게 충전 속도, 최적 시간 및 기타 중요한 요소에 관한 결정이 내려지는 방식에 대한 통찰력을 제공해야 합니다. 알고리즘의 의사결정 과정을 이해하면 신뢰가 형성되고 사용자는 과금 제공업체에 책임을 물을 수 있습니다.
LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Descriptions)은 AI 예측의 설명 가능성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. LIME은 복잡한 기계 학습 모델의 예측에 근접한 해석 가능한 모델을 생성함으로써 다양한 기능이 이러한 예측에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, EV 충전소 배치와 관련하여 LIME은 모델이 충전소 배치를 권장하는 이유(아래 설명 플롯)를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측에 긍정적으로 기여하는 기능(EV 충전소를 특정 위치에 배치) x) 사회 경제적 지위에 큰 영향을 받습니다. 교통량과 인구 밀도는 예측에 부정적인 영향을 미칩니다. 이는 단지 가상의 데이터 세트 및 분석일 뿐이며 실제 예측은 크게 다를 수 있습니다. 이 플롯의 목적은 특정 예측이 어떻게 이루어지는지, 즉 어떤 기능이 다른 기능보다 더 중요한지를 설명하는 데 LIME이 얼마나 강력한지 보여주는 것입니다.
그림 7: LIME을 사용하여 EV 충전소 예측을 위한 설명 가능한 AI
EVI-Equity: NREL이 개발한 자산 모델을 위한 전기 자동차 인프라 [5]는 포괄적인 고해상도 분석을 사용하여 전국 전기차(EV) 충전 인프라의 형평성을 측정하는 환상적인 도구입니다. 이해관계자가 EV 충전 인프라의 형평성 특성을 조사할 수 있도록 시각화 맵을 제공하여 결과를 쉽게 검사하고 이해할 수 있습니다. 예를 들어. 시카고 광역 지역에 적용할 때 아래 그래프는 소득과 인종에 따라 서로 다른 충전 접근성과 관련 EV 채택을 보여줍니다.
그림 8: 시카고 광역 지역에 대한 EVI-주식 모델 결과
사용자 개인정보 보호
커넥티드 차량(Connected Vehicle)이 급속히 증가함에 따라 차량에서 클라우드로 스트리밍되는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 여기에는 배터리 용량, 남은 범위, 실내 온도 조절과 같은 사용자 설정과 같은 차량 지표뿐만 아니라 가속/제동 속도, 비디오 및 오디오 피드, 제동 방지/차선 이탈 센서 활성화와 같은 운전자 행동 지표도 포함됩니다. 이러한 지표는 부당하게 사용될 경우 운전자의 행동 프로필을 생성하고 결과적으로 의사 결정에 편견을 추가하는 데 사용될 수 있습니다.
AI가 이 방대한 양의 사용자 데이터를 처리하여 충전 그리드 배치를 최적화함에 따라 개인 정보 보호가 가장 중요한 관심사가 됩니다. 개인 정보 보호 설계 원칙을 구현하면 AI 기반 충전 인프라가 사용자 개인 정보를 존중하고 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다.
책임 있는 데이터 처리를 위한 개인정보 보호 기술:
- 익명화: 익명화에는 데이터 스트림에서 개인 식별 정보를 제거하거나 암호화하는 작업이 포함됩니다. 특정 개인의 데이터를 분리하면 특정 동인에 대한 지표를 추적하는 것이 훨씬 더 어려워집니다.
- 집합: 집계에는 여러 데이터 포인트를 결합하여 일반화된 요약을 형성하는 작업이 포함됩니다. AI는 개별 운전자 행동 지표를 처리하는 대신 더 큰 데이터 세트에서 집계된 패턴을 분석할 수 있습니다. 이는 개별 운전자의 개인 정보를 보호할 뿐만 아니라 충전 그리드 결정이 특정 사용자 프로필이 아닌 집단적 추세를 기반으로 하도록 보장합니다.
- 차등 개인정보 보호: 차등 개인 정보 보호는 개별 데이터 포인트에 노이즈나 무작위성을 추가하므로 데이터 세트에 대한 단일 사용자의 기여도를 결정하기가 어렵습니다. 이 기술은 데이터 유틸리티와 개인정보 보호 사이의 균형을 유지하여 AI가 운전자의 개인정보를 침해하지 않고 정확한 충전 그리드 최적화를 생성할 수 있도록 합니다.
- 동형암호화: 동형암호를 사용하면 암호화된 데이터를 해독하지 않고도 계산할 수 있습니다. 이 기술을 통해 AI는 암호화된 운전자 행동 지표를 분석하여 최적화 프로세스 전반에 걸쳐 개별 사용자의 개인 정보가 유지되도록 보장합니다. 이는 데이터 기반 통찰력과 개인 정보 보호 사이의 균형을 유지하기 위한 강력한 도구입니다.
전 세계적으로 전기 자동차(EV)의 채택이 탄력을 받으면서 AI가 주입된 충전 네트워크는 유망한 기회와 중요한 책임에 직면해 있습니다. 이들의 사명은 운전자에게 편의성과 신뢰성을 제공하는 동시에 지역 전력망의 탄력성을 보장하는 동시에 형평성과 책임성을 우선시하는 것입니다. 도전 과제는 복잡하지만, 깨끗한 공기와 기후 변화 완화부터 에너지 독립 달성 및 차세대 기술 개발 육성에 이르기까지 잠재적인 미래 이익은 엄청납니다.
이러한 비전을 실현하는 데 있어 AI와 머신러닝의 중추적인 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이러한 기술은 수백만 명의 사용자를 대상으로 대규모로 직렬화되고 개인화된 충전을 조율할 수 있다는 약속을 담고 있습니다. 그러나 대중의 신뢰를 확보하기 위해 이러한 시스템을 구동하는 알고리즘은 접근성과 신뢰성을 향상시키는 동시에 공정성과 투명성 원칙에 중점을 두어야 합니다.
[3] 이기종 전기 자동차를 위한 데이터 기반 스마트 충전 – ScienceDirect
[4] 사용자 만족도를 고려한 Stackelberg 게임을 기반으로 한 태양광 충전소의 전기 자동차에 대한 동적 가격 책정 방식 – ScienceDirect
[5] EVI-Equity: 지분 모델을 위한 전기 자동차 인프라 | 교통 및 이동성 연구 | NREL
스와가타 아쉬와니 분석 및 빅 데이터에 대한 풍부한 배경 지식을 갖춘 노련한 데이터 과학자입니다. 현재 Boomi의 수석 데이터 과학자로 재직 중인 Swagata는 데이터의 힘을 활용하여 혁신과 효율성을 추진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 그녀는 회사의 생성적 AI 이니셔티브를 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 그녀는 또한 SF Women in Data의 챕터 리더로서 다양한 데이터 역할에서 여성을 기념할 수 있는 여성을 위한 풍부한 커뮤니티 구축을 촉진하고 있습니다.
안쿠 르 굽타 지속 가능성, 운송, 통신 및 인프라 영역에 걸쳐 XNUMX년의 경험을 보유한 엔지니어링 리더입니다. 현재 Uber에서 엔지니어링 관리자로 재직하고 있습니다. 그는 Uber의 차량 플랫폼 발전을 주도하는 데 중추적인 역할을 하며, 최첨단 전기 자동차와 커넥티드 차량의 통합을 통해 배출가스 제로 미래를 향해 나아가는 데 앞장서고 있습니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids
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