मैप पर किसी भी जगह को चुनो और Pulse बताएगा कि वहाँ फास्ट-चार्जिंग की कितनी डिमांड होगी। कोई अस्पष्ट “अच्छा” या “बुरा” नहीं — एक वास्तविक संख्या: अनुमानित kWh प्रति बे प्रति दिन, महीने के हिसाब से ब्रेकडाउन के साथ और उन व्यक्तिगत इनपुट फीचर्स तक पूरी व्याख्या के साथ जिन्होंने नतीजे को प्रभावित किया।

मॉडल तीन चरणों में काम करता है, जो एक-दूसरे से गुणा होते हैं।

चरण 1 — डिमांड बेस

एक पैरामीट्रिक मॉडल किसी देश और महीने के लिए सामान्य रूप से मौजूद फास्ट-चार्जिंग डिमांड का अनुमान लगाता है। इसमें तीन चीज़ें शामिल होती हैं:

तापमान — ठंडा मौसम प्रति km ऊर्जा खपत बढ़ाता है और रेंज एंग्जायटी को ज्यादा तीव्र बनाता है। नॉर्वे में जनवरी, जुलाई की तुलना में प्रति BEV लगभग 70% ज्यादा फास्ट-चार्जिंग डिमांड पैदा करता है।
BEV फ्लीट शेयर — सड़कों पर ज्यादा इलेक्ट्रिक कारों का मतलब ज्यादा चार्जिंग सेशन। मॉडल देश और वर्ष के अनुसार लॉग-स्केल्ड BEV पेनेट्रेशन का उपयोग करता है।
देश का बेसलाइन — ड्राइविंग कल्चर, हाईवे डेंसिटी और चार्जिंग की आदतें देशों के बीच संरचनात्मक रूप से अलग होती हैं। एक नॉर्वेजियन BEV ओनर, समान तापमान और फ्लीट शेयर पर भी, फिनिश ओनर से अलग तरह से पब्लिक फास्ट-चार्जिंग इस्तेमाल करता है।

डिमांड बेस को देखे गए स्टेशन-स्तरीय उपयोग डेटा पर ट्रेन किया गया है। यह जवाब देता है: इस देश में, इस महीने में “नॉर्मल” कैसा दिखता है? आउटपुट प्रति बे प्रति दिन kWh में एक संख्या है — आमतौर पर मार्केट और सीज़न के आधार पर 40 से 120 के बीच।

चरण 2 — लोकेशन स्कोर

डिमांड बेस तुम्हें मार्केट के बारे में बताता है। लोकेशन स्कोर इस खास जगह के बारे में बताता है। यह एक मशीन लर्निंग मॉडल (gradient-boosted trees) है, जो कई श्रेणियों में 20 स्थानिक फीचर्स का मूल्यांकन करता है:

ट्रैफिक — सरकारी AADT (वार्षिक औसत दैनिक ट्रैफिक) डेटा से निकला कंपोज़िट ट्रैफिक स्कोर, जिसे सड़क की निकटता और प्रकार के आधार पर वेट किया गया है। इसमें हाईवे ट्रैफिक प्रतिशत और अधिकतम रोड AADT भी शामिल है। यह सबसे मजबूत प्रेडिक्टर है।
कॉम्पिटिशन — 5 km, 10 km और 25 km के भीतर मौजूदा DC फास्ट-चार्जर, साथ ही निकटतम कॉम्पिटिटर की दूरी। ज्यादा कॉम्पिटिशन का मतलब है कि हर स्टेशन गुजरती डिमांड का छोटा हिस्सा कैप्चर करता है।
पॉइंट्स ऑफ इंटरेस्ट — 1 km और 5 km के भीतर फ्यूल स्टेशन, भोजन, पार्किंग और अन्य सुविधाएं। इसमें रिटेल POI सबकैटेगरी शामिल हैं: मॉल, ब्रांडेड फास्ट-फूड रेस्तरां, चेन स्टोर और रिटेल डेंसिटी। ये फुटफॉल, ठहरने के समय और ड्राइवरों को आकर्षित करने वाली लोकेशन के प्रॉक्सी हैं।
एक्सेसिबिलिटी — निकटतम फ्यूल स्टेशन, फूड आउटलेट और किसी भी POI तक दूरी। मौजूदा ड्राइवर इंफ्रास्ट्रक्चर के पास की लोकेशन उस ट्रैफिक को इनहेरिट करती हैं।

मॉडल को 4,083 स्टेशनों में देखे गए चार्जिंग उपयोग के 33,934 स्टेशन-महीनों से अधिक डेटा पर ट्रेन किया गया है। यह सीखता है कि स्थानिक फीचर्स का कौन-सा संयोजन उच्च या निम्न उपयोग का अनुमान देता है — फिर उसे किसी भी नए पॉइंट पर लागू करता है।

घने कॉम्पिटिशन डेटा वाले क्षेत्रों में पूरा 20-फीचर मॉडल चलता है। कम कॉम्पिटिशन डेटा वाले क्षेत्रों (नए मार्केट, ग्रामीण ज़ोन) में केवल ट्रैफिक और POI फीचर्स का उपयोग करने वाला अलग बेसलाइन मॉडल काम संभालता है। दोनों को स्थानीय कॉम्पिटिटिव डेंसिटी पर आधारित sigmoid फ़ंक्शन से ब्लेंड किया जाता है — ताकि कम डेटा वाले क्षेत्रों में मॉडल अनुमान गढ़ने के बजाय भरोसेमंद तरीके से काम करे।

आउटपुट एक ही संख्या है: लोकेशन स्कोर। यह डिमांड बेस पर मल्टीप्लायर की तरह काम करता है। 3.0 के स्कोर का मतलब है कि यह लोकेशन देश/महीने के बेसलाइन से तीन गुना डिमांड आकर्षित करेगी। 0.5 का मतलब आधी।

चरण 3 — ऑपरेटर एडजस्टमेंट

लोकेशन स्कोर जानबूझकर ऑपरेटर-ब्लाइंड है — यह जमीन को मापता है, उस पर खड़े ऑपरेटर को नहीं। लेकिन किसी खास प्रोजेक्ट के लिए डिमांड फोरकास्ट बनाते समय तीसरा फैक्टर जुड़ता है: CPO एक्जीक्यूशन फैक्टर। यह एडजस्ट करता है कि कोई ऑपरेटर लोकेशन की क्षमता को वास्तविक सेशनों में कितनी अच्छी तरह बदलता है (नीचे “CPO एक्जीक्यूशन स्कोर क्या है?” देखें)। डिफ़ॉल्ट 1.0 है, यानी प्लान-केस एक्जीक्यूशन।

गुणन श्रृंखला

अंतिम डिमांड अनुमान सरल है:

                                kWh / EVSE / day  =  डिमांड बेस  ×  लोकेशन स्कोर  ×  CPO फैक्टर
                            

एक उदाहरण: नॉर्वे में जनवरी की एक साइट, जिसका लोकेशन स्कोर 1.5 है और एक्जीक्यूशन प्लान-केस है:

डिमांड बेस (नॉर्वे, जनवरी, −5°C, 25% BEV)	81 kWh/बे/दिन
लोकेशन स्कोर	× 1.50
CPO एक्जीक्यूशन फैक्टर	× 1.00
अनुमानित डिमांड	122 kWh/बे/दिन

जुलाई में यही लोकेशन (15°C) कम डिमांड बेस (~52 kWh) देगी, जिससे 78 kWh/बे/दिन होगा — 38% की मौसमी गिरावट, जो हमारे वास्तविक डेटा से मेल खाती है।

मार्केट के बीच स्कोर अलग क्यों होते हैं

लोकेशन स्कोर एक ग्लोबल स्केल का उपयोग करता है। 2.5 के स्कोर का हर जगह एक ही मतलब है: स्थानीय डिमांड बेस का 2.5×। लेकिन स्कोर को प्रभावित करने वाले स्थानिक फीचर्स (ट्रैफिक डेंसिटी, कॉम्पिटिशन, POI कवरेज) देशों के बीच बहुत अलग होते हैं, इसलिए स्कोर का डिस्ट्रिब्यूशन हर मार्केट में अलग है।

नॉर्वे के स्टेशन का median स्कोर लगभग 1.0 है। जर्मनी का लगभग 2.5 है। नीदरलैंड करीब 3.0 पर है। यह कोई खामी नहीं — यही सिग्नल है। घने, उच्च-ट्रैफिक मार्केट जिनमें भरपूर सुविधाएं हैं, ज्यादा स्कोर देते हैं क्योंकि ये फीचर्स वास्तव में अधिक डिमांड का अनुमान देते हैं। नॉर्वे में 1.5 औसत से ऊपर है नॉर्वे के लिए; नीदरलैंड में वही स्कोर औसत से नीचे होगा। दोनों सही हैं।

व्याख्येयता

हर स्कोर के साथ पूरा SHAP (SHapley Additive exPlanations) ब्रेकडाउन मिलता है, जो ठीक-ठीक बताता है कि किन फीचर्स ने स्कोर को ऊपर या नीचे किया और कितना। तुम देख सकते हो कि कोई लोकेशन खास तौर पर इसलिए हाई स्कोर करती है क्योंकि निकटतम सड़क पर 18,000 AADT है और 200 मीटर के भीतर फ्यूल स्टेशन है — सिर्फ इतना नहीं कि उसका स्कोर हाई है। निवेश के फैसलों में यह अहम है: तुम्हें सिर्फ क्या नहीं, क्यों जानना होता है।

इंजन के हर हिस्से का अपना डीप-डाइव है: डिमांड मॉडल, लोकेशन स्कोर, और CPO एक्जीक्यूशन स्कोर।

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