エネルギー産業の変革、人工知能が次の機会となる

世界のエネルギーシステムは、再生可能エネルギーの発電、電気自動車、エネルギー IoT (EIoT) などの変革を遂げつつあり、ますます多様化、統合化、自動化された電力網が生み出されるでしょう。

しかし、それにはコストがかかる。国際エネルギー機関は、世界のエネルギーをより持続可能にするという目標を達成するには、2050年までに約1.3兆ドルのクリーン電力への投資が必要になると述べている。 IEAはこれらの問題について政府や業界と協力しています。

幸いなことに、まだ発展途上の人工知能 (AI) 技術は、この変革を実現するための重要なツールとなり、柔軟な要件を統合し、コストの削減、効率性の向上、信頼性の向上を実現しながら目標を達成するのに役立ちます。しかし、AI はこれらの目標の達成を加速させる可能性を秘めている一方で、変革を成功させるには克服しなければならない大きな障壁が存在します。

再生可能エネルギー源がさらにグリッドに追加されるにつれて、ますます複雑化するシステムのバランスを取り、管理することが大きな課題となります。ある調査では、電力システムのコストは2040年までに6～13%増加すると予測されています。最適化されたシステムを構築するときに AI による意思決定を使用すると、ネットワークのバランスと調整を改善しながら、電力の最適化とエネルギー管理を改善できます。これにより、コスト管理を改善しながら、カーボンニュートラルシステムへの移行がスムーズになります。このバランスは、AI に時間とリソースを投資しなければ達成できません。

今日、私たちが扱うエネルギー領域はますます狭まり、エネルギーバランスの制御もますます局所化しています。システムのゾーン制御を実現するには、より高度な自動化が必要です。たとえば、分散型エネルギー リソースをマイクログリッドまたは仮想発電所構造内の電力ユニットに集約できます。この「システム」は他のローカル「システム」と相互運用する必要があり、グリッドの管理とバランス調整に必要な多様性と複雑さが大幅に増加します。 AI は、自動化によって複雑さを軽減し、将来的には完全に統合された「システム・オブ・システムズ」へと移行する機会を提供します。

管理の複雑さが増すほど、自動化の価値は高まります。当社は、再生可能資源の導入を推進することで、ガソリンやディーゼルエンジン、産業、建物、住宅などからのCO2排出量を積極的に削減し、大気汚染を大幅に削減し、脱炭素化を目指しています。

再生可能資源の性質は断続的で予測が難しく、環境気候（嵐、洪水、その他の自然災害など）の影響を受けやすく、生産活動に影響を与え、システムの安定性を損なう可能性があります。これを実現するには、非常に正確な天気予報と電力生産量を予測する能力が必要です。同時に、建物などの負荷の制御を通じて、電力システムの需要側を予測し、管理します。こうしたニーズに対して、人工知能は需要と供給のバランスを調整するのに役立ちます。

将来の電力網では、AI が、嵐による被害を予測し、被害からの回復のためにどこでエネルギーを生成できるかを計画するなど、私たちが取るべき行動を決定するのに役立つ可能性があります。

たとえば、FedEx のような大手物流会社はすでに AI を使用して、自社の車両群全体のルートを最適化しています。ドライバーがどのくらいの距離を走行しているかがわかれば、それに応じて電気自動車の充電を最適化でき、電気自動車への切り替えが容易になります。これにより、日々の需要（電力）に十分なエネルギーを準備したり、購入した余剰エネルギーを適切な場合に送電網に再販したりする機会が生まれます。このプロセスで AI を活用すると、購入の決定を回避し、運用を最適化し、さらには収益を生み出すことが可能になります。

デジタル化、自動化、経済

脱炭素化を実現するためには、CO2をほとんど排出しないエネルギーシステムへの急速な移行が必要です。デジタル化は、デジタル資産のメンテナンスを事前に正確に予測するなど、複雑なプロセスの自動化を可能にし、エネルギー分野内での情報共有を促進することで、この目標を達成するための要因となります。

AI は、エネルギー分野の膨大な量のデータを素早くふるいにかけ、パターンを特定し、異常に対する最適な対応方法を計算し、適切な措置を講じることもできます。これまで分析されておらず、効果的に対処されていなかった未知の要素を排除することで、エネルギー転換のペースを加速することができ、必要な投資レベルに対して経済的に有利になります。

研究では、2050年までに電力生産の56%が太陽光と風力によって供給されると予測されています。これには、2050年までに太陽光、風力、バッテリーに5.1兆ドル、電力網に14兆ドルの投資が必要になる。再生可能エネルギーをさらに導入すると複雑さが増しますが、自動化によってプロセスを合理化することで運用を改善できます。 2050 年の現実にはこうした投資が必要です。

グリッド機器の寿命を考慮してください。介入しなければ、気候変動による気温上昇により、送電設備や変圧器の寿命が10年短くなり、交換コストが1,880億ドル増加する可能性がある。 AI は、変圧器を最適な動作範囲内に維持することでオペレーターがこの追加コストを回避するのに役立ちますが、これにはデジタル化が必要です。

AI によって投資コストやエネルギー要件がわずかに削減されたとしても、業界と消費者は依然として数十億ドルを節約できることになります。

AIには果たすべき役割がたくさんある

機器、センサーデータ、画像、ビデオ、市場、商品、気象データなどを通じて AI を活用し、エネルギー転換を加速することが重要です。ネットワーク制御システムから発電所、企業の戦略計画まで、自動化は複雑さが最も大きいところで最大の価値をもたらします。

エネルギー業界は、AI 関連の技術ガバナンスに積極的かつ協調的な方法で取り組むことで恩恵を受けるでしょう。今後数年間は、この機会を解き放つための鍵となるでしょう。エネルギー業界は、共通データ標準の採用とデジタル化のより広範な実装を通じて、AI をより幅広く適用する機会に直面しています。