Электромобили и спрогнозирование энергопотребления: возможности федеративного обучения

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматриваются современные методы прогнозирования спроса на электроэнергию для зарядки электромобилей, с акцентом на применение технологий федеративного обучения.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Телеграм канал

Прогнозирование потребления энергии электромобилями, выполненное на случайно выбранных зарядных станциях из тестовых наборов Данди, ФЕУП, Боулдера и Пало-Альто, демонстрирует эффективность как статистических, так и методов машинного обучения в предсказании нагрузки.

Оценка эффективности различных методов временных рядов, включая федеративное обучение, для прогнозирования энергопотребления электромобилей с учетом конфиденциальности данных и оптимизации энергоэффективности.

Прогнозирование энергопотребления электромобилей представляет собой сложную задачу из-за множества непредсказуемых факторов и растущих требований к конфиденциальности данных. В работе ‘On Electric Vehicle Energy Demand Forecasting and the Effect of Federated Learning’ исследуются различные методы прогнозирования временных рядов, от статистических моделей семейства ARIMA до алгоритмов машинного обучения, таких как XGBoost и нейронные сети GRU и LSTM, в контексте централизованного и федеративного обучения. Полученные результаты демонстрируют превосходство градиентного бустинга (XGBoost) по точности и энергоэффективности, а также перспективность федеративного обучения для достижения баланса между этими параметрами и защитой данных. Сможет ли федеративное обучение стать ключевым элементом в создании устойчивой и эффективной инфраструктуры для зарядки электромобилей будущего?

Растущий Вызов Энергетического Спроса

Мировое потребление энергии демонстрирует устойчивый рост, обусловленный двумя ключевыми факторами. Во-первых, стремительное увеличение численности населения планеты автоматически влечет за собой повышение общего спроса на энергию для обеспечения базовых потребностей. Во-вторых, все более широкое распространение электромобилей оказывает значительное влияние на энергетическую нагрузку. Несмотря на экологические преимущества, массовый переход на электротягу создает новую, неравномерную нагрузку на электросети, требующую постоянного увеличения генерирующих мощностей и совершенствования систем распределения. Эта тенденция подчеркивает необходимость разработки и внедрения эффективных стратегий управления энергетическими ресурсами для обеспечения стабильного и устойчивого энергоснабжения в будущем.

Точный прогноз энергетического спроса имеет решающее значение для обеспечения стабильности энергосистемы, эффективного распределения ресурсов и смягчения последствий выбросов парниковых газов. Неверные прогнозы могут привести к перегрузкам сети, отключениям электроэнергии и неэффективному использованию энергетических мощностей. Более того, точное понимание будущего спроса позволяет оптимизировать инвестиции в новые источники энергии, включая возобновляемые, и снизить зависимость от ископаемого топлива. Таким образом, развитие надежных методов прогнозирования энергетического спроса является ключевым фактором для перехода к устойчивой и надежной энергетической системе, способной удовлетворить растущие потребности современного общества и одновременно минимизировать воздействие на окружающую среду.

Традиционные методы прогнозирования энергопотребления сталкиваются со значительными трудностями при анализе данных, связанных с электромобилями. Непредсказуемость и неравномерность процессов зарядки — когда пики потребления резко возрастают и сменяются периодами низкой активности — создают «рваный» характер нагрузки, который плохо улавливается стандартными алгоритмами. Кроме того, современные наборы данных становятся все более сложными и разнородными, объединяя информацию из множества источников — от метеорологических сводок до поведенческих моделей пользователей. Это требует разработки принципиально новых подходов к прогнозированию, способных эффективно обрабатывать гетерогенные данные и обеспечивать высокую точность предсказаний, что критически важно для поддержания стабильности энергосистемы и оптимизации распределения ресурсов.

В связи с растущей сложностью данных и непредсказуемостью нагрузки на энергосистемы, разработка инновационных подходов к прогнозированию энергопотребления становится критически важной задачей. Традиционные методы, как правило, не способны эффективно обрабатывать разнородные источники информации — данные о погоде, привычках пользователей, ценах на электроэнергию, а также специфику зарядки электромобилей. Новые алгоритмы, использующие машинное обучение и искусственные нейронные сети, позволяют учитывать множество факторов и адаптироваться к меняющимся условиям, обеспечивая более точные и надежные прогнозы. Такой подход не только способствует стабильной работе энергосистем, но и позволяет оптимизировать распределение ресурсов и снизить выбросы парниковых газов, что является ключевым шагом к устойчивому энергетическому будущему.

Представленная схема демонстрирует структуру разработанного нами фреймворка [Fed]EDF для прогнозирования.

Продвинутое Прогнозирование Временных Рядов для EDF

Прогнозирование временных рядов является основой современной системы управления энергоснабжением (ЭДС), предоставляя инструменты для анализа исторических данных потребления и предсказания будущих потребностей в энергии. Этот процесс включает в себя выявление закономерностей и трендов в данных о потреблении электроэнергии за определенный период времени, что позволяет операторам ЭДС более эффективно планировать производство, распределение и хранение энергии. Точность прогнозов напрямую влияет на стабильность энергосистемы, снижение затрат и оптимизацию использования ресурсов. Анализ исторических данных, включающий в себя информацию о пиковых нагрузках, сезонных колебаниях и влиянии внешних факторов, позволяет создавать модели, способные предсказывать будущий спрос с высокой степенью достоверности.

Статистические модели временных рядов, такие как ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) и SARIMA (Seasonal ARIMA), служат основой для прогнозирования, позволяя анализировать исторические данные и выявлять тренды. Модель ARIMA описывает зависимость текущего значения временного ряда от его прошлых значений и ошибок, а SARIMA расширяет эту модель, учитывая сезонность. Для повышения точности прогнозов и включения влияния внешних факторов, таких как температура или экономические показатели, применяется модель SARIMAX. В SARIMAX добавляются экзогенные переменные ( $X$ ), позволяющие учесть дополнительные факторы, влияющие на прогнозируемый временной ряд, что делает её более гибкой и адаптивной к различным сценариям.

Алгоритмы машинного обучения, такие как XGBoost, LSTM и GRU, обеспечивают повышенную гибкость и точность при анализе сложных временных рядов. В отличие от статистических моделей, требующих предварительных предположений о структуре данных, эти алгоритмы способны самостоятельно выявлять нелинейные зависимости и долгосрочные зависимости в исторических данных. XGBoost, основанный на градиентном бустинге, эффективно обрабатывает большие объемы данных и устойчив к переобучению. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) — рекуррентные нейронные сети, специально разработанные для обработки последовательностей, что позволяет им учитывать временную структуру данных и прогнозировать будущие значения на основе прошлых наблюдений. Использование этих алгоритмов позволяет значительно повысить точность прогнозирования энергетических потребностей по сравнению с традиционными статистическими методами.

Оптимизация алгоритма XGBoost с использованием функции потерь Pinball (также известной как квантильная потеря) значительно повышает его способность к прогнозированию квантилей временных рядов. В отличие от традиционных функций потерь, ориентированных на среднюю ошибку, Pinball Loss позволяет напрямую оценивать условные квантили прогнозируемого распределения. Это особенно важно для прогнозирования энергетической нагрузки (EDF), где учет неопределенности и вероятности различных сценариев имеет критическое значение. Практические результаты демонстрируют, что XGBoost, оптимизированный с Pinball Loss, превосходит другие модели прогнозирования по точности, особенно при оценке верхних и нижних квантилей, что обеспечивает более надежное планирование и управление энергосистемой. Данный подход служит эталоном для оценки точности прогнозов энергетической нагрузки.

Методы федеративного обучения позволяют точно прогнозировать потребление энергии на случайно выбранных электрозарядных станциях из тестовых наборов данных Данди, ФЕУП, Боулдера и Пало-Альто.

Федеративное Обучение: Коллективный Подход к EDF

Федеративное обучение (FL) представляет собой подход к машинному обучению, позволяющий обучать модели на децентрализованных устройствах, таких как интеллектуальные счетчики или домашние контроллеры, без необходимости передачи исходных данных на центральный сервер. Вместо этого, локальные модели обучаются на каждом устройстве с использованием его собственных данных, а затем только параметры этих моделей (например, веса нейронной сети) агрегируются и усредняются на центральном сервере. Этот процесс позволяет создавать глобальную модель, обученную на большом объеме данных, при этом сохраняя конфиденциальность данных каждого отдельного пользователя или устройства. Таким образом, FL обеспечивает возможность совместного обучения моделей без компромисса с безопасностью и приватностью данных.

В децентрализованных энергетических системах часто встречается гетерогенность данных и не-IID (не-независимое и одинаково распределенное) распределение данных между отдельными устройствами. Алгоритмы Federated Averaging (FedAvg) и Proximal Federated Averaging (FedProx) разработаны для решения этих проблем. FedAvg усредняет обновления моделей, полученные на локальных устройствах, для создания глобальной модели, эффективно справляясь с различиями в объемах данных. FedProx добавляет регуляризационный член к локальной функции потерь, что позволяет снизить влияние не-IID данных и обеспечить более стабильное обучение в условиях гетерогенности данных, улучшая сходимость и общую производительность модели прогнозирования спроса на энергию.

Федеративное обучение (FL) значительно повышает конфиденциальность данных потребителей за счет децентрализованного подхода к обучению моделей. В отличие от традиционных методов, требующих централизованного сбора данных, FL позволяет обучать модели непосредственно на устройствах пользователей (например, смарт-счетчиках), обмениваясь только параметрами модели, а не самими данными об энергопотреблении. Это минимизирует риски, связанные с утечкой персональной информации и соответствием нормативным требованиям в области защиты данных. При этом, несмотря на децентрализацию, FL обеспечивает высокую точность и надежность прогнозирования спроса на электроэнергию, что подтверждается результатами исследований, демонстрирующими сопоставимые показатели точности с централизованными подходами.

В ходе исследования продемонстрировано, что использование облегченной конфигурации Federated Learning на основе моделей BiGRU позволило снизить энергопотребление на 80.6% при незначительном снижении точности прогнозирования (R² score) на 12.5% по сравнению с централизованной моделью XGBoost. Данный результат указывает на эффективность предложенного подхода для децентрализованных систем управления энергопотреблением, обеспечивая существенную экономию энергии при сохранении приемлемого уровня точности прогнозирования спроса.

Схема демонстрирует адаптацию рабочего процесса экспериментального сравнения EDF для реализации федеративного обучения.

Умная Зарядка и Будущее Управления Энергией

Интеллектуальная зарядка электромобилей опирается на точные прогнозы спроса на электроэнергию (EDF) и гибкое управление нагрузкой (FL) для оптимизации графиков зарядки. Это позволяет существенно снизить пиковые нагрузки на энергосистему и предотвратить её перегрузку. Анализируя данные о потреблении, интеллектуальные системы способны переносить процесс зарядки на периоды низкой нагрузки, например, ночью, или использовать избыток энергии, генерируемой возобновляемыми источниками. В результате достигается более равномерное распределение нагрузки, повышается стабильность сети и снижается необходимость в строительстве новых генерирующих мощностей. Такой подход не только экономически выгоден, но и способствует более устойчивому и экологичному использованию энергии.

Оборудование для зарядки электромобилей играет ключевую роль в реализации стратегий «умной» зарядки и раскрытии потенциала технологии Vehicle-to-Grid (V2G). Современные зарядные станции, оснащенные передовыми коммуникационными протоколами и алгоритмами управления, способны не только оптимизировать процесс зарядки в соответствии с текущей нагрузкой на сеть, но и активно участвовать в балансировке энергосистемы. Благодаря V2G, электромобили могут временно возвращать энергию в сеть в периоды пикового спроса или при недостатке генерации из возобновляемых источников, тем самым повышая стабильность и надежность энергоснабжения. Развитие инфраструктуры зарядных станций, поддерживающих двунаправленный поток энергии, является необходимым условием для широкого внедрения V2G и создания более устойчивой и эффективной энергетической системы будущего.

Интеллектуальное управление зарядкой электромобилей представляет собой перспективный подход к повышению стабильности энергосистемы, снижению затрат на электроэнергию и продвижению принципов устойчивого потребления. Оптимизируя графики зарядки в соответствии с текущей нагрузкой на сеть и доступностью возобновляемых источников энергии, возможно значительно уменьшить пиковые нагрузки, которые часто приводят к перегрузкам и авариям. Более того, гибкое управление процессом зарядки позволяет использовать электромобили в качестве распределенных источников энергии, способствуя балансировке сети и повышению ее надежности. В конечном итоге, эта стратегия способствует более эффективному использованию энергетических ресурсов и снижению выбросов парниковых газов, приближая нас к экологически чистому будущему.

Исследования показали, что оптимизация процессов зарядки электромобилей с использованием облегченной конфигурации федеративного обучения (FL) позволяет существенно снизить выбросы углекислого газа. В частности, при применении облегченной конфигурации FL, эквивалент выбросов CO2 составляет всего 0.11 г CO2e, что значительно ниже показателя в 0.35 г CO2e, зафиксированного при использовании более сложной, “тяжелой” конфигурации FL. Данное различие подчеркивает потенциал федеративного обучения в качестве эффективного инструмента для минимизации экологического следа, связанного с развитием электромобильного транспорта и потреблением энергии, и демонстрирует, что более эффективные алгоритмы обработки данных могут существенно влиять на устойчивость энергетической системы.

Анализ временных рядов потребления энергии зарядными станциями электромобилей (EVSE) в марте в городах Дунди, ФЕУП, Боулдер и Пало-Альто демонстрирует различия в профилях потребления в зависимости от местоположения.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к оптимизации прогнозирования спроса на электроэнергию для электромобилей посредством различных методов, включая Federated Learning. Этот подход позволяет учитывать распределенные данные, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей. В этом контексте, как однажды заметил Карл Фридрих Гаусс: «Если бы я мог передать только одно сообщение будущим поколениям, это было бы: сомневайтесь во всем». Действительно, статья не просто предлагает готовое решение, а ставит под вопрос существующие подходы к прогнозированию, исследуя компромиссы между точностью, приватностью и энергоэффективностью. Подобная проверка существующих правил и стремление к глубокому пониманию системы, описанные в статье, эхом перекликаются с этой мудростью Гаусса.

Что дальше?

Представленная работа, тщательно взвешивая достоинства и недостатки различных методов прогнозирования спроса на электроэнергию для электромобилей, лишь обнажает глубину нерешенных проблем. Очевидно, что стремление к максимальной точности прогнозов, пусть и достигаемое посредством сложных алгоритмов, таких как Federated Learning, неизбежно сталкивается с компромиссами в отношении конфиденциальности данных и энергоэффективности самого процесса прогнозирования. Настоящая безопасность, как показывает анализ, заключается не в маскировке, а в прозрачности — в понимании, как именно данные используются и какие риски это несет.

Следующим шагом представляется не просто улучшение существующих моделей, а пересмотр самой парадигмы. Необходимо отойти от идеи централизованного сбора и анализа данных, стремясь к созданию распределенных, самообучающихся систем, где прогнозирование осуществляется непосредственно на транспортных средствах и зарядных станциях. Это, несомненно, потребует разработки принципиально новых алгоритмов и протоколов, способных эффективно обрабатывать данные в условиях ограниченных ресурсов и высокой степени неопределенности.

В конечном счете, задача заключается не в предсказании будущего, а в его конструировании. Понимание принципов работы системы энергоснабжения — это первый шаг к ее взлому, к созданию более устойчивой, эффективной и справедливой модели потребления энергии. И этот взлом, как показывает практика, требует не только технических навыков, но и критического мышления, способности ставить под сомнение общепринятые догмы и искать альтернативные решения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.20782.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-26 04:28