再生可能エネルギーセクターの改善におけるAI技術の役割

ですから、太陽光発電のような再生可能エネルギーが時間の必要性であることは誰もが知っています。しかし、人工知能（AI）は、再生可能エネルギーの供給を改善するのにどのように役立ちますか？見てみましょう。

世界のエネルギー需要は毎年増加しています。そして、化石燃料は将来私たちのエネルギー需要を満たすことができなくなります。化石燃料からの炭素排出量は、エネルギー消費量の増加により、2018年にはすでに過去最高を記録しています。

一方、再生可能エネルギーは、化石燃料の信頼できる代替手段として浮上しています。従来のソースよりもはるかに安全でクリーンです。技術の進歩により、再生可能エネルギー部門は過去10年間で大きな進歩を遂げました。

ただし、このセクターには、新興技術の助けを借りて対処できるいくつかの課題がまだあります。

AIや機械学習などのテクノロジーは、過去を分析し、現在を最適化し、未来を予測することができます。また、再生可能エネルギー分野のAIは、ほとんどの課題を解決できます。

再生可能エネルギーセクターの課題とAIがどのように役立つか

再生可能エネルギーを生産する上での重要な課題の1つは、天候の予測不可能性です。

太陽と風力は再生可能エネルギーの主要な供給源であり、発電は天候に大きく依存します。

天気予報には効率的なテクノロジーが導入されていますが、気候が急激に変化し、エネルギーの流れに影響を与える可能性があります。再生可能エネルギーのサプライチェーンは、このような脆弱性を抱えています。したがって、予期しない変更に対処できるように、十分に滑らかにする必要があります。

第二に、エネルギー貯蔵技術の最近の発展は非常に有望です。ただし、まだ徹底的にテストされていません。

再生可能エネルギーの需要は将来的にのみ増加します。そして、そのため、再生可能エネルギー企業は、機械学習、AI、IoT、その他の新しいテクノロジーに投資して、生産性を向上させ、不足を克服する必要があります。

スーパーマーケット、工場、オフィス、鉄道などの再生可能エネルギーの大規模な消費者でさえ、AIテクノロジーを使用してデータに基づく意思決定を行うことができます。

AIテクノロジーが再生可能エネルギーセクターをどのように改善できるか

「AIは社会で多くの新しい役割を担っています。同僚になり、家で仮想アシスタントを務め、車を操作するなどです」と、AIのパイオニアであるRanaelKaliouby氏は言います。

電力網は、地球上の複雑な機械の1つです。ただし、可変再生可能エネルギー源の追加により急速に進化しています。

風力と太陽光には固有の変動性があるため、現在のグリッドは、再生可能エネルギーの多様性に対応する上で多くの課題に直面しています。

公益事業業界は、再生可能エネルギーの既存のグリッドへの統合を改善し、再生可能エネルギーをエネルギー供給の同等のプレーヤーにするのに役立つスマートシステムを必要としています。

AIテクノロジーが再生可能エネルギーの信頼性を向上させ、グリッド全体を最新化する方法は次のとおりです。

1。スマートな集中管理センター

エネルギーグリッドは、デバイスやセンサーと相互接続して、大量のデータを収集できます。

AIと組み合わせると、このデータは、より良い制御操作のためにグリッドオペレーターに新しい洞察を与えることができます。エネルギー供給業者に柔軟性を提供し、需要に応じて供給を巧みに調整します。

高度な負荷制御システムは、産業用炉や大型ACユニットなどの機器と一緒に設置でき、電源が少ないときに自動的にオフになります。インテリジェントストレージユニットは、供給の流れに基づいて調整することもできます。

さらに、スマートマシンと高度なセンサーにより、天気と負荷の予測を行うことができ、再生可能エネルギーの統合と効率を全体的に向上させることができます。

2。マイクログリッドの統合の改善

AIは、マイクログリッドの統合と分散型エネルギーの管理に役立ちます。コミュニティレベルの再生可能エネルギー生成ユニットがプライマリグリッドに追加されると、グリッド内のエネルギーフローのバランスを取ることが難しくなります。

AIを利用した制御システムは、品質と混雑の問題を解決する上で重要な役割を果たすことができます。

3。安全性と信頼性の向上

再生可能エネルギーにおけるAIの最大の目標は間欠性を管理することですが、安全性、効率、信頼性を向上させることもできます。

エネルギー消費パターンを理解し、エネルギー漏れとデバイスの状態を特定するのに役立ちます。

たとえば、AIを利用した予測分析では、風力タービンセンサーからデータを収集して、摩耗を監視できます。システムは機器の全体的な状態を監視し、メンテナンスが必要になったときにオペレーターに警告します。

4。市場を拡大する

AIの統合は、新しいサービスモデルを導入し、より多くの参加を促すことで、再生可能エネルギーのサプライヤーが市場を拡大するのに役立ちます。

AIを利用したシステムは、エネルギー収集に関連するデータを分析し、エネルギー消費に関する洞察を提供できるようになります。

このデータは、サプライヤーが既存のサービスを最適化し、新しいサービスモデルを立ち上げるのに役立ちます。また、小売業者が新しい消費者市場をターゲットにするのにも役立ちます。

5。インテリジェントストレージを備えたスマートグリッド

人工知能とインテリジェントエネルギー貯蔵（IES）の統合は、再生可能エネルギー業界に持続可能で信頼性の高いソリューションを提供できます。

このスマートグリッドは、複数のセンサーから収集された膨大な量のデータを分析し、エネルギー配分についてタイムリーな決定を下すことができます。

これは、マイクログリッドがメイングリッドとの電力交換を継続しながら、地域のエネルギー需要を効率的に管理するのにも役立ちます。

再生可能エネルギー運用を改善するためにAIを使用している企業

人工知能は、再生可能エネルギー部門に革命を起こす可能性を秘めています。以下は、AIを使用してより多くのビジネスを推進している再生可能エネルギーテクノロジー企業の一部です。

1。 Xcel Energy

最大のエネルギープロバイダーの1つであるXcelは、天気予報の課題に対処するためにコロラド州にAIテクノロジーを導入しています。 Xcelは、米国大気研究センターのAIベースのデータマイニング手法を使用して、詳細な天気予報を高精度で生成します。これは、エネルギー管理におけるAIの最良の使用例の1つです。

AIシステムは、地元の衛星、気象観測所、風力発電所からデータを収集して分析を実行します。アルゴリズムは、データパターンを識別し、予測を行うように設計されています。

このような非常に正確な予測により、Xcelのような企業は、エネルギーの利用と保存においてより大きな予防策を講じることができます。

2。ゼネラルエレクトリック

巨大な風力タービンから水力発電機まで、ゼネラルエレクトリックは現在のエネルギーインフラストラクチャの多くの部分を開発してきました。ゼネラルエレクトリックは、AIの力を利用してマシンの状態を予測するPredixと呼ばれるソフトウェアを構築しました。

Predixは、機器のさまざまなセンサーからデータを収集し、詳細な分析を実行して、マシンの障害が発生する前に予測します。このソフトウェアは、GEが再生可能エネルギーの持続可能で信頼性の高いグリッドを構築するのに役立ちました。

3。 PowerScout

カリフォルニア州オークランドを拠点とするこのスタートアップは、AIと機械学習を使用して、消費者教育を改善し、より多くのビジネスを推進しています。 PowerScoutは、業界データとAIを使用して、電力コストの潜在的な節約を実証します。同社は、太陽エネルギー管理に人工知能をかなり独自の方法で使用しています。

AIは、同社が顧客獲得のコストを削減するのに役立ちました。 PowerScoutのAIプラットフォームは、4,500万世帯に接続されている1,000億を超えるデータポイントからデータを収集します。

いくつかのソースからデータを収集し、特定の世帯が太陽エネルギーに投資するかどうかを予測します。また、ソーラー設置業者がマーケティング活動を最も可能性の高い購入者に集中させるのに役立ち、収益の可能性が高まりました。

話そう

AIは人間の可能性により多くの力を提供します。多くの再生可能エネルギー供給業者は、ビジネスを推進するために人工知能に投資しています。

再生可能エネルギーにおける人工知能アプリケーションの多くのアプリケーションがあります。 AI統合システムの主な目標は、予測の課題を最小限に抑え、再生可能エネルギーを中央のエネルギーグリッドに効率的に統合することです。

AIは、再生可能エネルギーのサプライヤーが現在のエネルギー消費と需要に関する効果的な戦略とポリシーを設計するのにも役立ちます。

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