研究者は人工知能を使用して電力需要を予測します

過去数十年にわたって、エネルギー消費を予測するためのより正確な方法の模索は、サプライヤーや送電網管理者にとって無駄な作業でした。なぜなら、ほとんどの送電網は依然として、主に以下を参照する予測モデルに依存しているからです。消費履歴や天気予報など。

道路と鉄道の交通データは活動と密接に相関しているため、送電網管理者は、都市や町のどのエリアが電力を必要とし、どのエリアがそれほど電力を必要としていないかをよりよく理解できるようになります。テストでは、AI モデルを従来のエネルギー消費予測モデルと組み合わせて、エネルギー消費が発生する 2 ～ 6 時間前に正確な予測を行いました。

リアルタイム モデルは、自然災害や別のパンデミックの後など、危機の際にも精度を提供できます。交通データと鉄道データにより、行動が変化したかどうかを迅速に特定し、都市のさまざまなエリアにエネルギーを振り向けることができます。

電気自動車の台数が増加するにつれて、交通機関と電力需要との関係はさらに緊密になるでしょう。これは、電力使用量を予測する上で交通データがさらに重要になる可能性があることを意味します。

風力発電と太陽光発電が全国送電網に氾濫する中、エネルギー供給の変動がより顕著になっているため、送電網運営者が電力不足や停電を回避するには消費量を最も正確に予測することが重要です。エネルギー需要の増大に伴い、過去の予測モデルでは高レベルの精度を維持できない可能性があります。

AI モデルが従来のモデルを補完できるかどうかを判断するための追跡テストで、研究者らは精度がわずかに向上しただけであることを発見しました。現在、人工知能を他のモデルに組み込んで精度を高めることができるようです。

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