Google、再生可能エネルギーと機械学習の力を借りて風力発電の予測に成功

従来の観点から見ると、目に見えず、実体のない風が新しい日にどのような挙動を示すかを予測することは依然として難しいため、電場の発電能力は一般的に弱いと言えます。

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グーグルのエネルギー市場戦略担当ディレクター、マイケル・テレル氏は「電力市場の主流の運用では、資産の運用を前日に計画する必要がある。この方法でのみ、事業者は市場で理想的な電力販売価格を得ることができる」と語った。

テレル氏はまた、「しかし、いつ吹くかわからない風に対して、どうやって前日に計画を立てられるのか？ また、風向に応じて発電機の風上角度を事前に調整するにはどうしたらいいのか？」と疑問を呈した。

Google は、この解決不可能と思われる問題に対して独自の答えを持っています。

グーグル傘下の人工知能企業ディープマインドは、気象データと米国中部の最大700メガワットの風力発電データを組み合わせ、機械学習を利用して風力発電の効率と総電力供給をより正確に予測し、運用コストを削減している。

「私たちはディープマインドチームと協力して、機械学習を使って公開されている気象データを取得し、それを使って翌日の風力発電量を予測する取り​​組みを進めています」とテレル氏は先週、スタンフォード大学プレコートエネルギー研究所で開催されたセミナーで語った。

嬉しいことに、テレル氏は、予測される解決策によって風力発電所の収益が最大 20% 増加する可能性があると述べています。

米国エネルギー省は、2015 年の Wind Vision レポートで、「風力エネルギー予測の改善」を最優先事項として挙げ、特に風力エネルギーの信頼性向上の必要性を強調しました。 「データを収集し、モデルを開発して、複数の時間スケール（分、時間、日、月、年など）での風の予測能力を向上させる」と報告書は述べている。

Google の目標はさらに広範囲にわたります。インフラ運用からの二酸化炭素排出を完全に排除し、サンフランシスコ市全体の電力消費の最大 2 倍を純粋なグリーン エネルギーに変換することです。

テレル氏は、Google が年間総電力使用量を年間再生可能エネルギー購入量と一致させることで画期的な成果を達成したと述べた。しかし現時点では、Google は自社のすべてのインフラにおいて、1 時間当たりの炭素排出量ゼロの目標を達成できていない。これは Google の次の段階の取り組みの焦点にもなる。テレル氏はこれを「24 時間 365 日のカーボンフリー」目標と呼んでいる。

「私たちはこの目標に向けて取り組んでおり、それに伴う課題を十分に認識しています。再生可能エネルギーが費用対効果に優れていない現状を考えると、炭素排出量ゼロを達成するのは月に行くのと同じくらい難しいことです。」

ロンドンに拠点を置くディープマインドの科学者たちは、人工知能がグーグルと再生可能エネルギー市場全体の運営コストと市場実現可能性を改善し、環境保護の取り組みに貢献する可能性を持っていることを実証した。

DeepMindのプロジェクトマネージャーであるシムズ・ウィザースプーン氏とGoogleのソフトウェアエンジニアであるカール・エルキン氏は、「機械学習の手法を使って風力発電の商業化を促進し、世界の電力網におけるカーボンフリーエネルギーのさらなる普及を促進したい」と述べた。DeepMindの公式ブログ投稿では、彼らは南西発電所地域（カナダ国境から北テキサスまで広がる）にあるGoogleの風力発電所の利益を増やす方法を概念化した。

「天気予報と風力タービンの履歴データを使用してトレーニングされた当社のニューラル ネットワークにより、風力発電の総発電量を実際の発生の 36 時間前に予測できる DeepMind システムを構築できます。これらの予測に基づいて、当社のモデルは、風力グリッドの総発電量を 1 日中および時間ごとに予測できます。」

DeepMind システムは、風力発電を 36 時間先まで予測できるため、発電事業者はより高い利益率で電力網全体に電力を供給できます。