気候変動との戦い: AIはエネルギーソリューションをリードできる

AI と機械学習をエネルギーと組み合わせることで、再生可能エネルギーの導入を加速することができます。

新型コロナウイルス感染症は私たちを圧倒し、人々の生活や暮らしを停止させたかもしれないが、世界が直面している最大の問題ではない。

人類の存在そのものを脅かす、さらに大きな危機が私たちの目の前に迫っています。それは気候変動です。エネルギー変換プロセスを高速化するには、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) をエネルギーと統合することが必要になっています。 AIはエネルギー管理だけに限ったものではありません。これは、持続可能な開発目標に沿って気候変動と闘うための効果的なツールとなり得ます。

エネルギー部門を運営するには、一般的に大規模なインフラが必要です。また、大量のデータも生成されます。 AI は、このデータを洞察に変換し、効率を向上させ、コストを削減できます。石油・ガスから再生可能エネルギーまで、大手エネルギー企業は業務の効率化に AI を活用しています。米国とドイツでは、効率性向上のためにすでにこうした AI システムを導入している。

たとえば、ゼネラル・エレクトリックは AI 分析プラットフォームを使用して風力タービンのパフォーマンスを監視しています。 Googleの子会社DeepMindは、米国内の700メガワットの風力発電設備容量に機械学習アルゴリズムを適用している。

インドはラストマイルの電化を実現するために再生可能エネルギーの導入を加速させている。エネルギーミックスにおける再生可能エネルギーの割合を増やすと、送電網の安定性など、多くの新たな問題が生じます。同国はエネルギー需要の管理においても課題に直面しているが、AI アプリケーションによってこれを最小限に抑えることができる。

人工知能の応用

グリッド インフラストラクチャと安定性: 近年の再生可能エネルギー源 (RES) の使用の増加とその開発により、電力システム オペレーターに深刻な課題が生じています。たとえば、太陽と風に頼ると電力網が不安定になります。曇りの日にはエネルギー需要を満たすのに十分な電力が生成されなかったり、晴れた日に発電量が需要を上回ったりすることがあります。

AI を統合することで、このパターンを事前に予測し、それに応じてアクションを自動化してグリッド調整を行うことができます。リアルタイム制御と高度な負荷制御システムを備えたグリッド自動化により、運用の柔軟性が向上します。スマートグリッドとスマートメーターは AI システムの主な機能です。

現在の発電用エネルギーミックスは非常に多様です。かつては石炭が主流でした。近年では、他のいくつかのソースも追加されています。太陽光と風力エネルギーの割合が大幅に増加しました。現在、再生可能エネルギー源は全体の4分の1を占めています。

これにより、ハイブリッドエネルギーシステムを導入する可能性も生まれます。特に、マイクログリッドや独立して動作できるマイクログリッドの構築に適しています。ハイブリッドエネルギーシステムは、さまざまな再生可能エネルギー発電機とバッテリーストレージシステムを統合したものです。この統合は、AI システムを使用してシームレスに実現できます。

エネルギー貯蔵: これは再生可能エネルギーの不可欠な部分であり、特にグリッドに依存しないエネルギー源と無停電電源装置について話すときに重要です。太陽光発電であれ風力発電であれ、両方の主要なエネルギー源（主にエネルギーミックス）は、気象条件に応じて稼働するという制限があります。

人工知能はエネルギー貯蔵システムにおいて多くの用途があります。バッテリーの遠隔監視とメンテナンスもその一つです。エネルギー貯蔵がよりスマートになればなるほど、再生可能エネルギーシステムの効率は高まります。

同様に、データを収集することで、予測分析はパフォーマンスをより深く理解し、起こりうる障害を予測するのに役立ちます。エネルギー貯蔵に AI を導入すると、バッテリーの稼働時間が長くなり、ROI が向上します。バッテリー診断とバッテリー管理は、AI がバッテリー運用に大きな影響を与えることができる主要な分野です。

送電および配電

インドのエネルギー需要が増加するにつれて、配電会社は、ある地点で生成された余剰エネルギーをエネルギーが不足している地点にうまく移送する迅速な対応モデルを導入する必要があります。予測分析を使用すると、このような計算を事前に行うことができます。 AI を統合することで、エラーが削減され、予測可能性が向上し、これらのプロセスの自動化のバランスが取れます。

現在、電力供給は主に中央電力網に依存しています。電力網が分散化されるにつれて、多くの小規模発電所が分散型電力網インフラを形成し、共同でエネルギー需要を満たすようになります。

人工知能はこれらのシステムの管理において重要な役割を果たすでしょう。これにより、エネルギーの送配電 (T&D) 中の損失も削減されます。 AI システムの導入は、インドにおける送電および配電損失の主な原因である電力盗難を監視するためにも重要です。

AIを統合したエネルギーインフラは複雑なシステムになります。 AIには意思決定の力があるため、懸念も生じます。 AI システムによる決定は推論に基づいて行う必要があります。

機械学習は複雑なプロセスであるため、特定の決定が行われた理由を理解するのは難しい場合があります (説明可能な人工知能 (XAI) と呼ばれる概念)。これは新しい研究分野であり、研究者や AI に熱心な起業家にとって、さらなる探求の余地を生み出します。 AIの決定を説明できないことも、自動運転車にとって大きな障害となっている。ブレークスルーが達成されれば、電力網は人間の介入なしに完全に自律的になることが可能になるでしょう。

スマートホームとスマートビル

現在、インドの都市の建物や住宅には、スマートソリューションやスマートシステムの導入が進められています。スマートビルディングのコンセプトには大きな可能性があり、ソリューションは建設段階自体に導入できるため、コストを削減できます。暖房、換気、空調（HVAC）は、AI がエネルギー節約とスマートな運用に役立つ分野の 1 つです。エンドユーザーの電気代を大幅に削減できます。

新しいテクノロジーは、エネルギー管理の正確な応用の最前線にあります。スマート システムにより、最終消費者が自分の消費パターンを認識するようになり、意識的な電力消費が可能になります。これにより、AI がディストリビューターとエンドユーザーの両方に役立つ可能性が開かれ、両者に利益をもたらすエネルギー管理のインタラクティブ モデルが作成されます。 （キャシーが編集）