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機械学習 – 誇大広告か、それとも千載一遇のチャンスか？

機械学習の時代が到来し、エネルギーはこの技術の応用に最も適した分野の一つとして頻繁に挙げられ、バリューチェーン内の全てのプレーヤーに数多くの利益をもたらしています。しかし、なぜ機械学習が重要なのか、そして、まさにこの画期的な技術を導入すべき好機なのでしょうか。

電力消費を適切な発電量に合わせることは非常に重要です。余剰電力は、蓄電技術の利用などによって他の形態に変換しない限り、貯蔵することができないからです。その難しさは、リアルタイムのエネルギー需給の非線形性と変動性にあり、外部要因の変化の影響を非常に受けやすいためです。エネルギー需要の過小評価も過大評価も、系統の需給バランスに影響を与え、停電を引き起こす可能性さえあります。

系統を綿密に監視することには、明らかに具体的なメリットがあります。機械学習の登場により、エネルギー消費量の将来予測はますます可能になっただけでなく、精度も増してきています。機械学習がエネルギー分野に大きなチャンスをもたらすことは間違いありません。しかし、機械学習とは何でしょうか。

機械学習とは何か？

本質的に、機械学習は人工知能（AI）の一種で、ソフトウェアが明示的にプログラムされていなくとも学習する能力を持つというものです。このソフトウェアは、アルゴリズムと統計モデルを用いて作られます。機械学習が機能するためには、信頼できるデータが必要であり、それを処理し、そこから学習します。人間の学習と同様のプロセスですが、その速度と拡張性がはるかに大きい点が異なります。

エネルギーの需供予測には、次のような変数を考慮することが重要です。

• カレンダーデータ：季節、時間、法定休日など
• 気象データ：気温、湿度、降水量など
• 企業データ：電力価格、需要。電力消費量の履歴情報、設備の健全性と需要。
• 社会データ：その国が実施している経済的・政治的な要因。

機械学習技術は、ビッグデータと既存の知識を基に、モデル化されたすべてのシナリオから最も可能性の高い結果を判定し、イベント毎に事後チューニングを行い、将来の意思決定を改善させます。個々の事象とそれが電力需給に与える影響の相関関係を理解できることから、当て推量を構造化され、根拠に基づいた、反復可能なアプローチに置き換えられます。

総合的なアプローチ

大規模なエネルギー利用者が、AI技術を活用したインテリジェントなエネルギー管理戦略から得られる利点には次のようなものがあります。

価格の最適化と取引：インテリジェントなエネルギー管理システムは、企業が購入するエネルギーの低価格帯を最適活用するために、消費現場のスケジュール調整の方法を判断するのに役立ちます。商工業は、敷地内の発電設備や蓄電設備を利用して、エネルギー供給への常時アクセスを確保し、停電リスクを最小化し、余剰エネルギーを系統に売り戻して利益を得ることができます。ある紙製容器包装業界の世界的企業は、敷地内にある2台の熱電併給設備を使って、未使用の電力を電力事業者に売却しました。同社は、資本支出や業務プロセスへの影響なしに、直ちに月平均1万ポンド程度の追加収益を得ることができました。

需要家側のアクション：大規模なエネルギーユーザーが需要を変更したり、エネルギーを生成したり、貯蔵したりする能力を持つ場合、インテリジェントなエネルギー管理によって、エネルギーの最終利用者は、運用設備に組み込まれているか、自家発電や蓄電によるものかに関わらず、敷地内の調整力を活用して一連の系統需給調整サービスに参加することができます。企業は送電網を支えることにより金銭的なインセンティブを得ることができるため、収益機会を得られることになります。英国のあるケータリング業者は、インテリジェントなエネルギー管理戦略の一環として、デマンドサイドレスポンスにより年間30万ポンドの収益を上げています。

高度な設備資産管理：敷地内設備の予測保守、ベンチマーク、性能分析のすべてを企業のインテリジェントエネルギー管理システムに組み込んで、コスト削減と運用効率の向上を図ることができます。GridBeyondが実施した広範囲の調査では、故障を早期発見した場合、保全費と生産損失は約8000ポンドになることが分かっています。事後保全では約48000ポンドにもなるため、500%のコストダウンになります。 しかし、総合的な戦略構築を成功させる鍵は、正確なデータの投入と、アルゴリズムをプログラムする経験豊富なソフトウェア開発者とエンジニアを抱えることにあります。

GridBeyondのトレーディングと最適化の責任者であるPaulo Sobralは、最近のインタビューで次のように述べています。

機械学習とロボット取引を組み合わせれば、真の利益をもたらすことができます。しかし、そのリスクは？

リスクと報酬

予測に依存するもの全てがそうであるように、潜在的リスクもあります。

エネルギー消費者が、テクノロジーを導入せずにエネルギー取引に参加できることも否定できません。しかし、それには、刻々と変わる市場参加要件を満たすための本格的な社内通信システムや、専任の専門家リソースが必要となるでしょう。また、このような仕組みを用意しても、企業がその潜在能力をフル活用してリターンを得ることはまず不可能でしょう。そこで、鍵となるのがテクノロジーです。

GridBeyondでは、機械学習を利用して、生産拠点と市場から得られるすべての関連データを照合します。そして、Pointプラットフォームが最も有利な市場への参入を自動化するため、お客様は何もする必要がありません。また、エネルギー市場と運用に対して総合的なアプローチをとっています。そのため、取引も一つの要素ですが、このプラットフォームはこの高度な技術を活用して、お客様のプロファイルを需要調整サービスや動的設備最適化プログラムに投入することも可能です。

貴社設備の可能性についてご質問がある場合は、 当社までお問い合わせください。また、GridBeyondのインテリジェントなエネルギープラットフォームが提供する補完的なサービスの詳細については、エネルギーサービスのパンフレットをダウンロードしてください。