機械学習によるよりスマートなユーティリティ管理

エネルギー、ガス、水道、廃棄物管理などの公共事業では、すでにインフラストラクチャを最適化し、需要と供給のバランスをとるためにスマート デバイスを活用しています。

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現在、よりスマートなユーティリティが登場し、テクノロジーによって推進される複雑な市場のエコシステム全体が生まれています。彼らは機械学習の使用から大きな恩恵を受けています。特にエネルギー分野とスマートグリッドは、ML と AI の最近の進歩から大きな恩恵を受けるでしょう。

エネルギー部門とそれが依存するインフラは複雑です。その結果、悪天候、需要の急増、リソースの不適切な割り当てなど、さまざまな要因によって引き起こされるメンテナンスの問題、システムまたは機器の故障、管理上の課題に悩まされることがよくあります。

実際、米国の電力網のエネルギーの 61% ～ 86% が、電力網の過負荷と混雑により無駄になっていると推定されています。

データの課題

スマートグリッドは豊富なデータを提供し、その多くは発生した問題をオペレーターが優先順位付けするのに役立ちます。しかし、膨大な量のデータがグリッドを絶えず通過することを考えると、このデータを収集して集約することは大きな課題です。たとえば、数十億のさまざまなデバイスや電力網内の数百万のソースから送信される信号について考えてみましょう。

その結果、オペレーターにとって、この膨大な量のデータに対応することは非常に困難な作業となり、洞察が失われ、障害やさらに悪いことに停電につながることがよくあります。

このデータを正しく収集することは、課題の一部にすぎません。データが収集され整理された後、そのデータを活用することは、データ サイエンティストにとって常に頭痛の種となります。グリッドが効果的に動作するために必要な洞察を発見するには、さまざまなアルゴリズムを構築する必要があります。したがって、正確性を確保するためには継続的にメンテナンスする必要があり、関係者には多大な時間とリソースの投資が必要になります。

自動化がどのように役立つか

他の多くのビジネス アプリケーションと同様に、機械学習の力を活用してデータ管理のプロセスを自動化すると、エネルギー業界に大きなメリットをもたらすことができます。

最も便利なアプリケーションには次のようなものがあります。

• 障害の予測 – 適切なアルゴリズムを使用することで、オペレーターは顧客に届く前にグリッド障害をより正確に予測できます。その結果、エネルギー会社は顧客の不満とそれに伴う経済的損失を回避することができます。
• エネルギー管理 – エネルギー使用量の急増は電力網に大きな問題を引き起こす可能性があります。需要に基づいてエネルギーを適切に割り当てることで、オペレーターはグリッド全体で「負荷管理」を可能にし、必要なときにリソースを節約し、最終的にはより環境に優しく効率的な慣行につながります。
• メンテナンス – 電力網は国の広い範囲をカバーしており、ある地域では強風、別の地域では雷、まったく別の地域では大雨など、同時に複数の異なる気象条件に見舞われることがよくあります。メンテナンス信号を自動的に受信し、メンテナンスが必要な場所を予測する機能により、オペレーターは作業に優先順位を付け、コストを節約し、ダウンタイムを削減できます。

実践的な機械学習

エネルギー分野では、電力網の運用を自動化するために機械学習機能を急速に導入しており、開発チームに新たな要求が課せられています。これらの目標を達成し、ペースを維持するには、開発者は機械学習機能に迅速かつ簡単にアクセスできる必要があります。自動化を可能にするために必要なコードとアーキテクチャの構築に何週間も費やす余裕はありません。

幸いなことに、これを可能にするソリューションがあり、開発者はシステムを中断することなく、機械学習対応アプリケーションを迅速かつシームレスにテストできます。機械学習をアプリケーション開発者に委ねることで、チームはより早く価値を獲得できます。

機械学習をデータ管理プラットフォームに組み込むことは、開発者がそれを使用できるようにする 1 つの方法であり、最終的にはデータ サイエンス チームがイノベーションに多くの時間を費やし、構築と保守に費やす時間を減らすことができます。

業界が進化するにつれて、機械学習 (ML) の運用も導入され、よりスマートなグリッド、より効率的なオペレーター、そしてより満足した顧客が実現します。