2024 年のエネルギー管理における AI のトレンドトップ 10

アクセンチュアのレポートによると、エネルギー分野で AI を活用することで、2035 年までにエネルギー効率が 20% 向上する可能性があるとのことです。

エネルギー管理業界の再編において人工知能はどのような役割を果たすのでしょうか?

近年、人工知能はエネルギーおよび電力業界においてますます重要な技術となっています。さまざまなエネルギー関連の活動を自動化および最適化できるため、運用効率とコストが向上し、エネルギー管理が改善され、環境への悪影響が軽減されます。需要予測は、エネルギー業界における人工知能の応用の最も重要な分野の 1 つです。公益事業会社は、消費者の行動、気象パターン、その他の変数に関するデータを分析することでエネルギー使用量をより正確に予測できる AI システムの助けを借りて、リソースの割り当てと管理を改善できます。

エネルギーの生成と分配は AI の助けを借りて最適化される可能性があります。

たとえば、機械学習アルゴリズムは太陽光発電所や風力発電所からのデータを分析してパターンを識別し、将来のエネルギー生産を予測することができます。再生可能エネルギーの出力は時々不安定になるが、事業者にとっては管理が容易になるかもしれない。エネルギー業界における人工知能の最も重要な応用の一つは、建物のエネルギー管理の分野です。 AI デバイスは、建物のエネルギー使用量を監視および評価し、無駄な動作を特定し、改善のための推奨事項を提供できます。これにより、建物の所有者と居住者は、二酸化炭素排出量を削減しながら、多額の費用を節約できる可能性があります。

エネルギーインテリジェンス

公益事業会社は、機械学習、マシンラーニング、コンピュータービジョンなどの人工知能 (AI) 機能から、需要予測の精度の向上、エネルギーの生産と分配の効率化、故障した機械のトラブルシューティングの迅速化など、さまざまな方法でメリットを得ることができます。コストを削減しながら、施設が提供するサービスの効率と品質を向上させることができます。

エネルギーおよび電力業界の AI 市場は、電力会社がシステムの信頼性とコスト効率を維持しながら、増大する需要を満たすためにエネルギーの生産と配給を最適化するというプレッシャーに直面しているため、恩恵を受けています。

AI は、再生可能エネルギーを統合するグリッドの能力を向上させ、エネルギーの貯蔵と分配を制御することで、再生可能エネルギーの使用に関連するさまざまな問題の軽減に役立ちます。これにより、コストを削減し、エネルギー生産をより持続可能にしながら、電力システムの信頼性と安定性を向上させることができます。

エネルギー分野における人工知能のトップ 10 トレンド

スマートグリッド

スマートグリッドは、エネルギー管理に人工知能を使用することで実現できるアイデアです。 「スマートグリッド」は、発電、送電、使用の効率を最大化するために、既存の電力インフラと人工知能などの最先端技術を組み合わせたものです。

AI アルゴリズムは、スマート メーター、センサー、IoT デバイスからのリアルタイム データを評価し、異常を検出し、機器の故障を予測し、エネルギー フローを最適化できます。人工知能は、エネルギー配分をインテリジェントに制御することで、電力会社が供給と需要の最適なバランスを見つけるのに役立ちます。エネルギーの無駄が削減され、電力網全体の効率が大幅に向上します。人工知能はエネルギー管理業界に大きな影響を与えようとしています。

マイクログリッド

マイクログリッドは、より大規模で集中化されたグリッドから独立して動作できる、電力グリッドの小型バージョンです。マイクログリッド制御システムは、人工知能と機械学習を使用してエネルギーフローを調整し、効率を最大化します。マイクログリッドは、再生可能エネルギーをグリッドに統合し、停電時にバックアップ電力を供給できるため、ますます人気が高まっています。

エネルギー盗難と詐欺の検出

エネルギー盗難は、誰かが電力網から違法に電気を盗むときに発生します。エネルギー統計や使用量を偽って伝えることはエネルギー詐欺とみなされます。 AI と機械学習を使用した自動異常検出により、潜在的な問題をユーティリティに警告できます。そうすることで、エネルギー供給者は資産を保護し、不必要なエネルギーの使用を減らし、節約したお金を懐に入れることができます。

グリッド管理、エネルギー効率、需要応答

持続可能なエネルギー管理はエネルギー効率の向上に大きく依存しており、この点では人工知能が極めて重要です。 AI システムは消費習慣を分析し、エネルギー モデルを構築して非効率性を特定し、無駄を削減するソリューションを提供できます。

AI により、需要応答プログラムでは需要が急増する期間のエネルギー使用量を削減できます。消費者は、AI 搭載のスマート デバイスやホーム オートメーション システムを使用して需要応答の取り組みに参加し、電力網の混雑を緩和し、よりクリーンなエネルギー環境をサポートできます。

エネルギー取引

エネルギー取引は、エネルギーの配送に時間的な敏感性があるため、他の商品取引とは異なります。エネルギー市場の流動性が高まっているため、これはエネルギー供給業者にとって困難であると同時にチャンスでもあります。エネルギー需要を予測し、トレーダーにエネルギー価格に関するリアルタイム情報を提供することは、人工知能と機械学習がエネルギー取引市場をより効率的にする 2 つの方法です。

エネルギー供給業者はこのデータを活用して、エネルギーの購入と販売のタイミングをより適切に決定できます。電力購入契約（PPA）は、ブロックチェーン上で実行できる新しいタイプの金融契約です。ブロックチェーン技術の採用により、取引のスピードアップ、関連コストの削減が可能になり、従来のPPAプラットフォームよりも堅牢で信頼性の高いインフラストラクチャ上に構築されるため、これらの契約の有効性が向上します。

グリッドセキュリティ

電力インフラは複雑であるため、サイバー攻撃に対して脆弱です。

AI と機械学習は、サイバー攻撃を未然に防ぐことで、誰にとっても電力システムをより安全なものにすることができます。データ分析は、エネルギー使用データにおけるサイバー攻撃の兆候を探すために使用されます。人工知能と機械学習は、サイバー攻撃が検出されると、それに対処するために使用できます。

予測分析

予測分析のための AI の使用は、エネルギー管理分野にとって重要な追加要素です。エネルギー消費パターン、気象条件、機器のパフォーマンスを予測することは、大量の履歴データとリアルタイムデータを分析することで AI システムが活躍する分野です。

たとえば、電力会社は AI アルゴリズムを使用してピーク時のエネルギー需要を予測し、発電と配電を改善できます。これにより、コストを節約できるだけでなく、グリッドの信頼性も向上します。人工知能は、エネルギー使用量を正確に予測することで、エネルギー供給者が賢明な選択を行い、リソースの割り当てを最適化するのに役立ちます。

顧客エンゲージメント

顧客とのやり取りを改善するために、エネルギー業界で初めて人工知能と機械学習が使用されています。エネルギー業界の企業は、人工知能と機械学習を適用することで、消費者のニーズをよりよく満たすことができます。データ分析は顧客のエネルギー消費パターンを理解するために使用され、これらのパターンは行動の変化を通じてエネルギー使用量を削減する方法を消費者に知らせるために使用されます。

生産量の増加

エネルギー業界も生産量を増やすために AI と機械学習を活用しています。たとえば、石油・ガス業界では、機械学習アルゴリズムを使用して油井の配置を最適化し、生産量を増やしています。企業は、地震調査やその他の情報源から収集されたデータを分析することで、石油やガスを掘削する場所について、より情報に基づいた決定を下すことができます。これにより、エネルギー効率が向上するとともに、グリッドがよりシンプルかつ効率的になります。

エネルギー貯蔵装置

2030年までにエネルギー貯蔵産業は20倍に拡大すると予想されています。スマートエネルギー貯蔵デバイスをグリッドに統合することは、より効率的なエネルギー管理への一歩です。仮想発電所もこの傾向のもう一つの例であり、エネルギー貯蔵によって実現され、供給が低下した場合でも電力会社がピーク需要を満たすことを可能にします。その結果、エネルギー業界は新しい発電所を建設する必要が減るだろう。