AI를 이용해 전기를 생산할까? 머신 러닝, 풍력 에너지의 가치를 끌어올리다

Super Neuro에서

장면 설명:풍력 발전 시나리오에 머신 러닝을 적용하는 방법을 소개합니다. 풍력 발전을 예측하고 시기적절하게 전력 공급 규모를 조정합니다. 풍속과 풍향을 모니터링하고, 적절한 시기에 날개 방향과 간격을 조정하는 등 효율성을 크게 향상시키는 다른 응용 분야도 있습니다.

키워드:신경망, 재생 에너지, 날씨 예보

AI 지원 발전으로 풍력 에너지 활용

지난 10년 동안 풍력 발전은 점차 높은 평가를 받는 청정 에너지원으로 자리 잡았습니다. 글로벌 풍력 에너지 협의회(GWEC)는 최근 전 세계 풍력 에너지 활용도 꾸준한 성장을 이루고 있으며, 2014년 이후 매년 50GW 이상의 새로운 풍력 발전 용량이 추가되고 있다고 밝혔습니다.

매년 전 세계에서 생산되는 50GW의 풍력 발전은 홍콩 크기의 5개 도시가 실시간으로 필요로 하는 전기를 충당하기에 충분합니다. 그러나 풍력 발전의 불안정성으로 인해 그 활용 잠재력이 아직 충분히 개발되지 않았습니다.

그렇다면 이 새로운 재생 에너지원에 AI를 주입하면 무슨 일이 일어날까요?

딥마인드  그리고Google작년부터 우리는 풍력 발전 분석에 머신 러닝 알고리즘을 적용하려고 노력해 왔습니다.전력 수요와 전력 공급의 불일치로 인해 발생하는 전력 낭비와 고장을 해결하기 위해 풍력 발전을 사전에 예측하여 전력 공급 권장 사항을 제공합니다.

DeepMind 시스템은 지역 날씨 예보와 터빈의 과거 데이터를 사용하여 신경망을 훈련시키고, 발전량 예측을 36시간 전에 실시하도록 구성되어 풍력 발전소 운영자에게 실제 전기 수요를 충족하는 방법에 대한 더 많은 데이터 기반 평가를 제공합니다.

알고리즘은 아직 개선 중이지만 Google은 머신 러닝이 "이로 인해 풍력 에너지의 가치가 약 20% 증가했습니다."그들은 이 최적화를 미국 중부의 풍력 발전소에 적용했습니다.

"풍력 변동성을 완전히 없앨 수는 없지만, 최대한 정확하게 예측할 수는 있습니다. AI 기술을 활용하면 풍력 발전단지 운영에 효과적인 조언을 제공할 수 있습니다. 머신러닝을 통해 풍력 발전단지 운영자는 전력 생산량과 수요를 더욱 스마트하고 빠르며 데이터 기반의 평가로 연결할 수 있기 때문입니다."

"트렌드를 따라갈 수 있는" 발전기

2007년에 설립된 Envision이라는 회사 역시 AI 기술을 활용해 풍력 에너지 사용을 홍보하고 있습니다.

Envision이 스마트 풍력 터빈을 설계하고 제조하기 시작했을 당시, 풍력 에너지를 관리하고 생산하는 일은 복잡하고 어려운 일로 여겨졌습니다. 이 과정은 항상 행운에 달려 있기 때문이죠.

Envision의 해결책은 디지털화로 전환하는 것입니다. 그들은 AI 아이디어를 사용하여 데이터에서 솔루션을 찾으려고 노력했습니다. 각 발전기에는 500개 이상의 센서가 설치되어 있습니다. 운영, 발전, 유지관리 등에 대한 데이터를 수집합니다.

수집된 데이터가 축적됨에 따라 새로운 패턴과 통찰력이 나타나기 시작합니다.풍속과 풍향 등의 요소를 모니터링하고 풍력 터빈 날개 간격을 실시간으로 적절히 조정함으로써 풍력 발전소는 생산량을 약 15% 늘릴 수 있습니다.

Envision은 또한 풍속 모델링과 전반적인 상황 정보도 탐구했습니다. 또한, 사용자의 요구 사항을 관리, 기록, 예측하고 시뮬레이션 테스트를 위해 풍력 터빈의 "디지털 모델"을 만듭니다.

Envision은 경험이 쌓이면서 완벽한 디지털 전략과 솔루션을 개발했습니다. 이제 그들은 사물 인터넷(IoT), 빅 데이터, 인공지능, Azure 클라우드를 결합하여 기업 데이터에 포함된 잠재력을 최대한 활용하고 있습니다.

이러한 기술의 지원을 바탕으로 Envision과 같은 회사는 에너지 산업에서 AI를 주도하고 있습니다.

사랑으로 움직이는 하드코어 플레이어(AI)

풍력 발전 산업은 지난 몇 년 동안 인공지능과 같은 기술로부터 큰 혜택을 누렸습니다. AI 기술의 도입 덕분에 사람들은 에너지 생산과 활용에 대한 더 정확한 예측을 할 수 있게 되었고, 투자 수익률도 더 높아졌습니다.

그렇다면 머신러닝은 무엇을 하는 것일까요?

첫째, 머신러닝의 개입은 까다로운 문제, 즉 전력 생산과 전력 수요를 일치시켜야 한다는 문제를 해결합니다.

그렇지 않으면 정전이나 시스템 장애와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. AI는 이러한 가치를 데이터를 통해 예측하려고 시도하고 있는데, 이는 서두에서 언급한 DeepMind와 Google의 실험 시나리오와 같습니다.

반면, 머신 러닝 기술을 사용하여 장비를 모니터링하고 유지하는 것도 전력망의 신뢰성과 견고성을 보장하는 중요한 수단이 되었습니다.

실시간 모니터링 외에도 머신 러닝 기술을 사용하여 예측적 유지 관리를 달성할 수도 있습니다.예를 들어, 발전기의 남은 서비스 수명을 예측하는 주된 목적은 정상적인 작동을 보장하고, 정전이나 가동 중단을 방지하고, 유지 관리 활동과 주기를 최적화하여 유지 관리 비용을 줄이는 것입니다.

사용자에게는 날씨 예보나 풍력 터빈 성능 등 정확한 데이터를 제공하는 것이 중요합니다. 매일 생산되는 전기량을 정확히 아는 것은 공급업체가 공급 및 전환율 측면에서 최상의 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google의 블로그 게시물에서는 "머신러닝을 사용하면 풍력 발전을 더 예측 가능하고 가치 있게 만들 수 있습니다."라고 밝혔습니다. 또한, "우리는 이 시도를 탐구하고 싶으며, 이 깨끗한 에너지를 최대한 활용하기 위한 새로운 아이디어를 개발하기 위해 전문가들과 협력하고 싶습니다."라고 밝혔습니다.

우리는 사람들에게 자원이 부족하고 재생 불가능하다는 사실을 종종 상기시킵니다.

하지만 인공지능이 도입되면서 자원 활용의 효율성을 개선하는 더 많은 방법이 발견되었습니다. 이는 인간 사회의 급속히 증가하는 에너지 수요에 큰 축복이 됩니다. 인공지능의 지속적인 활용을 기대해 보자. "러브 AI"는 전기를 생산합니다.