AIを使って発電する？機械学習が風力エネルギー利用の価値を生み出す

超神経質で

シーン紹介:風力発電シナリオにおける機械学習の導入: 風力発電の予測、タイムリーな電力供給規模の調整、風速と風向の監視、タイムリーなブレードの方向と間隔の調整、および効率を大幅に向上させるその他のアプリケーション。

キーワード:ニューラルネットワーク、再生可能エネルギー、天気予報

AIを活用した発電による風力エネルギーの活用

過去 10 年にわたり、風力発電はクリーン エネルギー源として徐々に高く評価されるようになりました。世界風力エネルギー評議会 (GWEC) は最近、世界の風力エネルギー利用も着実に増加しており、2014 年以降、新たな風力発電の埋蔵量は毎年 50 GW を超えていると発表しました。

世界の風力エネルギーの年間生産量は 50 GW で、香港と同じ規模の 5 つの都市のリアルタイムの電力消費を賄うのに十分です。しかし、風力発電は不安定であるため、その利用可能性はまだ十分に活用されていません。

では、この新しい再生可能エネルギーに AI が導入された後は何が起こるのでしょうか?

ディープマインド  そしてグーグル私たちは昨年から風力発電の解析に機械学習アルゴリズムを適用する試みを行っています。風力の強さを事前に予測することで、電力の無駄や故障につながる電力需要と電力供給の不一致の問題を解決するための電力供給に関する推奨事項が提供されます。

DeepMind システムは、地域の天気予報と過去のタービン データを使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、発電の 36 時間前に風力発電量を予測するように構成されており、風力発電所の運営者は実際の電力需要を満たすためのより多くのデータに基づいた評価を提供できます。

アルゴリズムはまだ改良中ですが、Google は機械学習が改良されていると指摘しています。 「風力エネルギーの価値が約 20% 増加しました。」彼らはこの最適化を米国中部の風力発電所に適用しました。

「風力変動を排除することはできませんが、可能な限り正確に予測することはできます。機械学習により、風力発電所の運用者がよりスマートに電力出力と需要のバランスをとることができるため、風力発電所の運用に効果的な推奨事項をもたらすこともできます。」 、より速く、よりデータに基づいた評価が可能になります。」

「トレンドを追う」ジェネレーター

2007 年に設立された企業である Envision も、風力エネルギーの利用を促進するために AI テクノロジーを活用しています。

エンビジョンがスマート風力タービンの設計と製造を開始したとき、風力エネルギーの管理と生成は複雑で困難な問題だと考えられていました。なぜなら、このプロセスは常に天に依存しているからです。

エンビジョンの解決策は、デジタル化に目を向けることです。彼らは AI のアイデアを使用してデータから解決策を見つけようとしています。各発電機には 500 個を超えるセンサーが取り付けられています。運転・発電・メンテナンスに関するデータを収集しました。

収集されたデータが蓄積されると、新しいパターンや洞察が現れ始めます。風速や風向などの要因を監視し、風力タービンのブレードの間隔をリアルタイムで適切に調整することにより、風力発電所は出力を約 15% 増加させることができます。

Envision は、風速と全体的な状況インテリジェンスのモデリングも掘り下げました。また、ユーザーのニーズを管理、記録、予測し、シミュレーション テスト用の風力タービンの「デジタル モデル」を作成します。

経験を積むにつれて、エンビジョンは完全なデジタル戦略とソリューションを開発しました。現在では、モノのインターネット (IoT)、ビッグ データ、人工知能、Azure クラウドを組み合わせて、エンタープライズ データに含まれる可能性を最大限に引き出しています。

これらのテクノロジーのサポートにより、Envision のような企業はエネルギー業界における AI の推進者となりつつあります。

愛（AI）を使って発電するハードコアゲーマー

風力発電業界はここ数年、人工知能などのテクノロジーから大きな恩恵を受けてきました。 AI テクノロジーの導入により、人々はエネルギーの生成と利用についてより正確に予測できるようになり、より高い投資収益率も達成できるようになりました。

では、機械学習は何をしているのでしょうか?

まず、機械学習の介入により、発電量と電力需要が一致する必要があるという厄介な問題が解決されます。

停電やシステム障害などのトラブルが発生する可能性があります。冒頭で述べた DeepMind や Google の実験シナリオなど、AI はデータを使用してこの値を予測しています。

一方で、機械学習テクノロジーを使用して機器の状態を監視および維持することも、電力網の信頼性と堅牢性を確保するための重要な手段となっています。

リアルタイムで監視できるだけでなく、機械学習テクノロジーを使用して予知保全を実現することもできます。たとえば、発電機の残りの耐用年数を予測する主な目的は、通常の動作を確保し、停電やシャットダウンを回避し、メンテナンス作業と定期性を最適化して、メンテナンス コストを削減することです。

ユーザーにとって、それが天気予報であれ、風力タービンの性能運用であれ、正確なデータを提供することが重要です。毎日生成される正確な電力量を知ることで、プロバイダーは供給と変換率の点で最良の結果を得ることができます。

Googleのブログ投稿では、「機械学習を利用することで、風力発電をより予測可能かつ価値のあるものにすることができる」と述べ、「私たちはこの試みを熱心に検討しており、専門家と協力してこの新しいアイデアを最大限に活用するソリューションを開発したいと考えています」とも述べている。クリーンエネルギーの。」

私たちは資源の希少性と再生不可能な性質を人々によく思い出させます。

しかし、人工知能の手法が介入すると、リソースの使用効率を向上させるさらに多くの方法が発見されました。これは、急速に増大する人類社会のエネルギー需要にとって大きな恩恵と言えるでしょう。今後も人工知能の活用が進むことを楽しみにしましょう。 「Love AI」が発電します。