予測 AI がネットゼロエミッションの達成にどのように役立つか

予測人工知能 (AI) は、履歴データのパターンを使用して将来の結果を予測したり、将来のイベントを分類したりする生産用人工知能のいとこです。専門家らは、この技術を利用して実用的な洞察を提供し、意思決定や戦略開発を支援できると述べている。 予測 AI は、大規模なデータ分析と機械学習アルゴリズムを活用して、履歴データの隠れたパターンと傾向を発見し、将来のシナリオに適用します。過去のパターンを理解することで、将来何が起こるかをよりよく理解し、それに応じて戦略を立てることができます。 予測 AI は、

などのさまざまな分野で応用されています。過去 1 年ほどにわたって、エネルギー資源の生産をより適切に維持および最適化するために、多くの新しくエキサイティングな予測 AI アプリケーションがエネルギー業界に登場するのを見てきました。実際、テクノロジーは非常に急速に進歩しています。課題は、データを有効にするための「正しい」データを提供することです。そして、エネルギー業界の広範なデジタル変革のおかげで、この問題は解決され始めています。

今日、私たちは、資産への損害リスクの評価や予防保守が必要な場合に予測 AI が適用されているだけでなく、エンジニアの派遣をサポートするために気象データや交通データと組み合わせるのが最適であることも確認しています。サイト。これにより、エネルギー システム全体の信頼性が向上します。

需要パターンの変化

実質ゼロ排出へのさらなる移行は称賛に値しますが、エネルギーシステムの供給側と需要側の両方に混乱をもたらします。電気自動車 (EV)、住宅用太陽光発電、電気暖房はすべて需要パターンを変化させています。同時に、送電網上の再生可能エネルギーの増加により、供給能力の変動が生じています。結局のところ、風がなければ風力発電所は特に役に立ちませんし、太陽がなければ太陽光発電所も特に役に立ちません。

さらに、異常気象現象がますます増えています。異常気象現象の数は過去 30 年間で劇的に増加しており、現在では世界の隅々に影響を及ぼしています。これらの気象現象は需要と供給の両方に影響を与えるため、需要と供給のパターンは特に困難になる可能性があります。

現在メディアの見出しの多くは、予測 AI を活用してこれらの新しいパターンを学習し、需要の柔軟性をサポートするモデルを迅速に展開することについてです。ただし、需要と利用可能な供給を一致させることは、従来のエネルギー システムの逆です。

エネルギーシステムで需要と供給の不均衡がいつ発生するかをより適切に予測することで、電気自動車の充電をより適切にスケジュールして、バランスのとれた電力網を確保できます。その報酬は、すべての人にとってより便利な電気です。さらに、充電時期と再生可能エネルギーの供給時期が一致すれば、その需要に伴うCO2排出量も削減できるため、Win-Winとなります。

リスクの削減

もちろん、エネルギー業界が直面する大きなリスクの 1 つは、停電につながる可能性があるエネルギーの不均衡です。需要と供給の不均衡に対処するには、正確に予測する能力が不可欠です。

異常気象は、需要と供給の状況に影響を与えるだけでなく、送電線に損傷を与え、発電所の正常な稼働を妨げる可能性があります。ありがたいことに、Scottish Power が取り組んだプロジェクトなど、システム全体に強化されたインテリジェンスを提供することで、異常気象がいつどこで停電を引き起こすかをより適切に予測することを目的とした革新的なプロジェクトがすでに存在しています。

バランスが重要

バランスの取れたエネルギー システムは、常に顧客の行動を正確に予測できるかどうかに依存しています。しかし、供給者はエネルギー供給を自由に増減できるため、これは常に総計レベルでの話です。しかし現在では、配電網がより活発になり、分散型エネルギー資源によって電力が両方向に流れるようになるにつれて、配電網のバランスがますます細かくなり、局所的な予測可能性の必要性が高まっています。

ありがたいことに、予測人工知能の助けにより、顧客の需要パターンを個々の消費者レベルだけでなく、デバイスレベルでも理解できるようになりました。

まだ広く使用されていませんが、予測 AI は、特に住宅や建物で最大の負荷となることが多い電気暖房や電気自動車などの分野で、需要側の柔軟性をサポートするためにますます使用されています。

建物にエネルギー貯蔵システムが装備されている場合、そのシステムには予測人工知能を活用した最適化アルゴリズムも装備されている可能性が高く、使用パターンを学習してバッテリーの輸出入をスケジュールすることができます。

新しい予測モデルが水準に達していることを確認

GlobalData が発表した最近のレポートによると、予測 AI はすでに再生可能エネルギーの予測、送電網の運用と最適化、分散型エネルギー資産の調整、エネルギー業界の需要側管理を推進し​​ています。大幅な改善。さらに、このテクノロジーは今後数年間で資産の最適化と顧客の細分化を強化する上で重要な役割を果たすと予測しています。

障害の検出と修復、気象パターンのより適切な予測、より正確な使用量監視の提供など、エネルギー業界をより良い方向に変えていることは疑いの余地がありません。今後数年間におけるこの技術の発展の見通しは、楽しみに値します。

未来はエキサイティングですが、まだ新興テクノロジーであり、スケーリング時によく遭遇する課題を克服する必要があります。本当に成功するには、新しい予測モデルのトレーニングに使用されるデータの品質が水準に達していることを保証するために、新しいガバナンス手順を追加する必要もあります。

詳細なログ記録、監査証跡、検証フレームワーク、監視手順を通じて、すべてのトレーニング データの整合性を確認することが重要です。その後、データセットは継続的に評価され、新しい質問が発見されます。

つまり、これはまさにエネルギー業界の将来のデジタル化の焦点です。たとえば、業界は、予測人工知能とオープンデータを組み合わせて、より分散型で柔軟なエネルギー システムをより適切に計画および運用できる、エネルギー システムのデジタル ツインを構想し始めています。

概要

予測人工知能 (AI) は、実質ゼロ排出を達成する上で重要な役割を果たします。まず、AI はビッグデータ分析と機械学習アルゴリズムを通じてエネルギー システムを正確に予測および最適化できるため、企業や政府がより効果的な排出削減戦略を策定できるようになります。第二に、スマートグリッド管理、風力発電や太陽光発電の予測など、エネルギーの生産と利用のプロセスに AI を適用することで、エネルギー利用効率を向上させ、炭素排出量を削減できます。

さらに、AIは輸送、工業生産、建築設計などの分野でインテリジェントな管理を実現し、エネルギー消費と排出を削減することもできます。最も重要なことは、AI はエネルギー変革とイノベーションを促進し、再生可能エネルギーやクリーン エネルギーなどの低炭素技術の開発と応用を促進し、ネット ゼロ排出目標を達成するための技術サポートとパス プランニングを提供できることです。したがって、予測人工知能の広範な適用は、ネットゼロ排出目標を達成するための重要なサポートと保証を提供します。

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