找到充电桩，却没空位？这个轻量模型，破解数百万车主“里程焦虑”
你是否曾经在驾驶电动汽车时，突然感到手心冒汗，只因屏幕上的电量显示不断下降，而下一个充电站却似乎遥不可及？这种被称为“续航焦虑”的情绪，并非个别车主的心理作用，而是全球数百万电动汽车用户共同面临的实际困境。
智能导航+充电预测 出行更安心
Google设计了一种电动汽车导航方案，该方案会根据电池剩余电量和目的地信息，将充电站纳入导航路线中，从而有效缓解驾驶者的续航焦虑。这是一种新的、轻量级且高效的预测模型。这种模型能够回答这样一个核心问题：“从现在起几分钟后，某个充电站是否有可用的电动汽车充电端口？”
Google发现，最复杂的模型并不总是最好的解决方案。通过协同设计模型和部署基础设施，我们成功开发出了一个高效预测系统，而这一系统所采用的仅仅是简单的线性回归方法。
该模型的简洁性正是它的优势所在——它能够利用那些容易获取的数据特征，同时依然能够实现比基础模型更优的性能。研究表明，将直观的实际情况与机器学习技术相结合，确实能够带来显著的业务运营效益和用户体验提升。
轻量预测模型 高效更精准
Google的目标是尽可能提升模型的预测能力，同时尽量减少特征集的大小——也就是模型用于进行预测的那些具体、可测量的数据点。这样就能确保系统部署的速度更快、延迟更低。在测试了多种架构之后，包括决策树和简单的神经网络，最终发现线性回归模型才是完成这项任务时性能最佳且最稳定的选择。
利用充电网络提供的实时可用性数据来训练该模型.根据特定的模型特征和权重设定，该模型能够计算出从当前时间起若干分钟内实际可用的充电端口数量。Google从加利福尼亚州和德国这两个地区随机选取了大型充电站的充电端口作为训练样本。
模型特点
该模型将一天中的具体时间作为关键信息元素（即“特征”）。它会对每个小时或每个时间段进行单独处理。例如，“上午9点”就是一个特征，而“下午5点”则是另一个特征。
模型权重
所谓的“权重”，就是线性回归算法在训练过程中所学到的具体数值。这些数值决定了一天中每个特定时间对最终预测结果的影响程度。
- 正数权重意味着在那个时间段内（例如上午7点），各个端口的使用率往往会上升，即端口的占用情况正在增加。
- 负权重意味着在那个时间段内（例如下午5点），各个端口的使用情况会趋于缓解，即占用率会下降。
- 重量为零或接近零意味着在那个时间段内（例如凌晨3点），端口的状态几乎没有发生变化。
这些“小时特征权重”是模型学习得来的系数，它们用于量化一天中每个小时电动汽车充电站使用率的变化趋势。本质上，该模型能够将当前可用的充电站数量与未来可用的充电站数量之间的差异，表达为这些“小时特征权重”的函数形式。
为一天中每个时间段所计算出的特征权重具有很高的参考价值，因为这些权重直接反映了港口占用率变化的速率。如下图所示，与工作人员的排班安排相关的变化趋势十分明显且具有可预测性。
对于30分钟的时间跨度而言，每个小时的特征权重反映了充电口占用率在每个30分钟时间间隔内的变化速率
对于60分钟的时间跨度而言，每个小时的特征权重反映了充电口占用率在每个60分钟时间间隔内的变化速率
需要注意的是，该模型只有在对当前状态的变化幅度较大时才会进行更新——例如在高峰时段，或者车站规模较大时（更多的出入口会加剧预测值的变化），而这些情况显然正是发布更新后预测结果的合适时机。
如何量化“更好一点”的预测价值？
Google的评估方式力求严谨，并能真实反映实际使用情况。对于30分钟和60分钟这两种时间跨度，选择了100个随机选取的站点作为评估对象，对这些站点的占用状况进行了为期一周的监测——每天48次、每隔30分钟就检测一次占用情况。
该模型是针对一个表现极为出色的基准方法进行测试的——那就是“保持当前状态”这种做法。这种基准方法简单地认为：在未来小时分钟内，可用端口的数量将会与当前的数量完全一致。
虽然这个预测模型很简单，但要想超越它却非常困难，尤其是在较短的时间范围内。数据显示，在美国东海岸，没有任何一个充电口会在30分钟的时间内改变其状态。由于大多数情况下充电口的状态都不会发生变化，因此最简单的预测方式——即状态保持不变——在大多数情况下都是正确的。正因如此，要为这种预测模型增加实际的预测价值就变得极其困难了。
Google选择了两个关键指标来评估该模型预测空闲端口数量的准确性：均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）。当 MSE/MAE 的比值大于或等于1时，说明该模型能够准确回答用户最关心的那个二选一问题：“我能否找到至少一个空闲端口？（是/否）”
高峰时段预测错误率降低达40%
评估结果表明，线性回归模型相比“保持当前状态”这一基准方案具有显著的优势，主要体现在它能够准确识别那些虽然发生频率不高、但却至关重要的高入住率变化时刻。
从那些拥有至少6个充电接口的充电站中选取了测试样本，这些充电站的充电周期为30到60分钟，属于城市环境中常见的充电情况。使用该模型来预测某个充电站内是否至少有一个充电接口处于可用状态。评估的重点在于充电站的规模以及一天中的不同时间点——在这些情况下，该模型的预测结果会与基准情况产生差异，尤其是那些充电需求变化较为剧烈的大型充电站。
下表显示了在做出错误预测的时间段内，整体时间中所占的比例。而“错误预测”在这里实际上就相当于该问题中的平均绝对误差值。这些错误预测主要发生在变化幅度最大的两个时间段：上午8点和晚上8点。
关于至少有一个可用端口的情况，不同时间窗口内错误率的对比分析（30分钟到60分钟的时间范围）
总之，通过使用回归模型，高峰时段错误预测的数量减少大约20％，晚高峰时段，这一减少幅度则达到了大约40％。
地区差异 因地制宜
不同地区的充电行为模式存在显著差异。例如，加州和德国虽然整体趋势相似，但变化幅度不同，因此采用分地区独立训练模型的策略，而非简单合并数据。这种因地制宜的方法，使预测更贴合当地用户的真实使用习惯，也为未来拓展至更多区域提供了可行路径。
智能预测铺就电动出行未来之路
这一轻量级的线性回归模型，能够有效预测电动汽车充电站的可用情况，直接提升了用户体验：减少里程焦虑，路线选择更加合理，为电动出行的持续发展奠定了基础。从“续航焦虑”到“充电自由”，通过数据与智能，一步步化解电动汽车用户的核心痛点，这不仅是一项技术突破，更是推动绿色出行普及的重要一步。
相信，未来的电动汽车充电，将像今日的手机导航一样——智能、可靠、触手可及。
