スマートグリッド：再生可能エネルギー分野における人工知能

当時まだ黎明期だった人工知能（AI）分野に初めて触れてから33年が経ちました。AIプログラミング言語のLISPとPrologを扱い、大学のネットワークを通じてインターネットにも触れるようになりました。当時、衛星テレビ市場は急成長を遂げていました。そこからイントラロジスティクス分野でスキルを磨き、最終的に現在の太陽光発電の分野にたどり着きました。

FAW ウルム （応用知識処理研究所）は、人工知能分野における初の独立系研究所として1987年に設立されました。ダイムラークライスラー、ジェノプティック、ヒューレット・パッカード、ロバート・ボッシュなど、多くの企業がこの研究所に関わっていました。私自身も1988年から1990年まで、そこで研究助手として勤務していました。

一方、AIは医療、法律、マーケティング、コンピュータゲームなど、様々な分野に浸透しています。Google翻訳やDeepLなどの機械翻訳は、最もよく知られている応用分野の一つです。AIは株価変動の分析・予測や、検索エンジンに溢れかえる情報の管理にも活用されています。

人工知能はコンピュータサイエンスの一分野であり、行動パターンの自動化を扱います。行動パターンから意思決定支援を導き出し、理想的には独立した自律的なプロセスへと導きます。人工知能は、膨大な量、あるいは構造化されていないにもかかわらず管理不可能な量のデータを管理・調整する必要がある場合に最もよく用いられます。

必ずしも成功するとは限らない。例えば、アマゾンは応募者の評価にAIを使用していたが、 自動評価システムが女性に不利な結果をもたらす。

また、機械翻訳であっても、よく調べてみると眉をひそめたり笑ったりしてしまうような、粗雑な誤りがしばしばあります。

つまり、人工知能は実際にはそれほど単純ではないのです。問題はデータの量ではなく、むしろその解釈の正確さにあります。Amazonは主に男性を採用していたため、AIは女性のパフォーマンスが低いと結論付けました。しかし、男性優位の職業における女性の割合の低さには社会学的な原因があることを考慮していませんでした。

人工知能の根本的な問題は、アルゴリズムのプログラミングとソースデータの質が、それらを開発・提供する開発者の主観的な作業によってのみ左右されるという点にあります。個々の感情や意図による客観性の欠如、そして開発者の解釈や認識における誤りは、AIに受け入れられ、そこから学び、能力をさらに発展させます。これに、物事とプロセス（主要なスキル）の相互関係に関する知識の欠如が加われば、この悪循環は完結します。

詳細はこちら： 人工知能を分かりやすく解説

したがって、AI が効率的なシステムを生み出すには、多くの開発時間と、挫折に立ち向かう勇気が必要です。

「人工知能（AI）がエネルギー転換の原動力に」や「物流は人工知能からどのような恩恵を受けるか」といった見出しはメディアで大々的に取り上げられていますが、これは必要な開発と努力をまったく反映しておらず、財務的な収益性が明らかになる前にコストが最大の懸念事項となっているのです。

これまで、エネルギー業界では人工知能は主に監視や予測のタスクに使用されてきました。

 

スマートグリッド – インテリジェントパワー

しかし、再生可能エネルギーからの電力の割合が増加するにつれて、将来的には AI がエネルギーシステムのプロセスも大規模に制御するようになることは明らかです。

これまで電力系統は集中型発電が主流でしたが、分散型発電設備への移行が進んでいます。これは特に、太陽光発電システム、太陽熱発電所、風力タービン、バイオガス発電所といった再生可能エネルギー源に当てはまります。これにより、主に負荷制御、配電網の電圧調整、そして系統安定性の維持といった分野において、構造が大幅に複雑化します。中規模から大規模の発電所とは異なり、小規模の分散型発電設備は、低電圧・中電圧ネットワークといった低電圧レベルにも直接電力を供給します。.

 

スマートグリッドの開発

インテリジェント電力網は、発電、蓄電、系統管理、そして消費の相互作用を通じて、すべての関係者を包括的なシステムに統合します。発電所（蓄電施設を含む）は、既に電力生産量と消費量が常に一致するように制御されています。インテリジェント電力網は、消費者だけでなく、分散型の小規模エネルギー供給業者や蓄電施設もこの制御プロセスに組み込みます。これにより、時間と場所を問わずバランスの取れた消費パターン（スマートパワー／インテリジェント電力消費）が実現され、ディスパッチ不可能な発電施設（風力タービンや太陽光発電システムなど）と消費者（照明など）のより適切な統合が可能になります。

再生可能エネルギーの割合が増加するにつれ、エネルギー生産の変動をエネルギー消費の変動に合わせることがますます重要になっています。エネルギー貯蔵システムや揚水発電所を用いた電力貯蔵、需要主導型発電（水力発電所やバイオエネルギーなど）、そして広範囲への迅速な配電を可能にする電力網の拡張といった可能性に加え、電力供給に合わせて電力消費を調整するという選択肢もあります。

「太陽光発電や風力発電は、従来の発電所の稼働と比べて、供給システムを大幅に断片化し、天候に左右されます。さらに、消費は電力供給とより密接に連携させる必要があります。必要な柔軟性は、既存のインフラではまだ実現できません。分散型システムは、リアルタイムのデジタルプロセスと自動化された意思決定によってのみ機能することができます」と、フラウンホーファーIEE所長のクレメンス・ホフマン教授は説明します。ホフマン教授は、デジタル化をエネルギー転換における次のステップの基盤と捉えています。「分散型再生可能エネルギー供給の調整と意思決定プロセスは非常に複雑です。電力、熱供給、モビリティなど、異なるシステムを自動化された意思決定によって大規模に連携させるのは、人工知能（AI）だけです。コグニティブ・エネルギーシステムのためのエコシステムを構築することで、私たちはエネルギー分野におけるAIの応用を推進しています。」

 

分散型エネルギーシステムにはAIが必要

エネルギー分野の様々な分野では、既にAIへの具体的なニーズが存在します。例えば、自動エネルギー取引では、取引戦略を自律的に特定し、売買注文をトリガーするシステムが注目されています。太陽光発電所や風力発電所、充電ステーション、電解装置などは、AIを活用して運用を最適化し、メンテナンスの削減と寿命の延長を実現できます。電力系統分野では、AIは幅広い情報を分析し、危機的な状況を特定し、その解決を支援するために活用されています。

フラウンホーファーIEEは、太陽光、風力、バイオエネルギーによる天候依存の発電量を予測するための人工知能の開発に15年間取り組んできました。また、カッセルでは、EPEXスポット電力取引所向けの自動取引システムの開発も進められています。

 

エネルギー分野におけるAIの研究

「人工知能は、エネルギー転換のさらなる発展にとって重要な技術です。化石燃料を基盤とする中央集権的な発電所産業から再生可能エネルギーを基盤とするエネルギーシステムへの移行は、非常に複雑なプロセスであり、インテリジェントな制御によってのみ管理可能です」と、ヘッセン州のアンゲラ・ドルン科学大臣は述べました。「認知エネルギーシステム・コンピテンスセンターは、エネルギー分野におけるイノベーションに向けた新たなアイデアや研究アプローチを研究者に提供する場を提供します。このセンターの設立を支援できることを大変嬉しく思います。今こそ、研究者の専門知識と産業界の強力なパートナーを融合させることが重要です。」

そのため、カッセルにコグニティブ・エネルギーシステムに関する新たなコンピテンスセンターが設立されます。エネルギーシステムにおける人工知能に関する研究プロジェクトは、学界と産業界からのパートナーを募集しており、ドイツがビジネスおよび研究拠点としてこの分野における世界的なイノベーションリーダーシップを発揮するための絶好の機会を見出しています。このため、ヘッセン州は、フラウンホーファー・エネルギー経済・エネルギーシステム技術研究所（IEE）が運営するこの新たなコンピテンスセンターの設立を支援しています。

AIのこれらの応用分野は、カッセルの新しい認知エネルギーシステムコンピテンスセンターによって研究されており、同センターの設立には、2020年から2022年にかけてヘッセン州政府が総額580万ユーロの資金提供を行っています。

 

K-ES

認知エネルギーシステムコンピテンスセンター（K-ES）は、フラウンホーファーIEEによって2020年半ばから開発が進められており、認知エネルギー経済、認知エネルギーネットワーク、そして認知エネルギーシステム技術の研究を目的としています。開発期間は10年を予定しています。K-ESは、人工知能の研究と教育における国内および国際的なセンターとなることを目指しています。

認知エネルギーシステムコンピテンスセンター（K-ES）は、エネルギーシステムの課題をAIの観点から考察し、認知エネルギー経済学、認知エネルギーネットワーク、認知エネルギーシステム技術の3つの分野で開発を進めています。「認知エネルギーシステムは、利用可能な情報に基づいて自らの状態を自律的に判断し、事前に定義された目標を達成するように学習します。人工知能は人間の知能に対立するのではなく、常に情報交換を行い、サポートします。技術のさらなる発展に伴い、両者は変化していくでしょう」と、IEEプロジェクトマネージャーのアンドレ・バイヤー氏は説明します。

エネルギー分野は、他産業からの知見を活用することも可能です。AIはすでに自動車産業、小売業、保険・金融業界を根本的に変革しつつあります。再生可能エネルギーとセクター間の連携によるエネルギー転換において、最も重要なデジタル化分野は、スマート生産者とスマート消費者、仮想発電所、スマートグリッド技術、そしてリアルタイムのエネルギー管理です。

 

経済のための概念と応用

K-ES（エネルギーシステム・コンピテンスセンター）設立構想は、フラウンホーファーIEEによって策定されました。この構想は、ヘッセン州政府の連立協定における合意に基づき、現在開発段階が始まっています。主な目標は、イノベーションのためのエコシステムを構築し、専門家コミュニティを構築することです。この新しいコンピテンスセンターは、現在カッセルに建設中のフラウンホーファーIEEキャンパスの一部となり、エネルギーシステムの変革に関する研究ポートフォリオを補完することになります。

最初のステップは、クラウドシステムを備えた施設とITインフラの構築です。その後、産業界と研究機関のパートナー間の交流を促進するデジタルプラットフォームを構築します。初期段階では、科学者の採用と専門知識の育成に重点を置きます。「私たちの目標は、世界中のどこにいても、共通の目標を持つ科学者を結びつけることです」とバイアー氏は述べています。

コンピテンスセンターの正式設立までは、パートナーの獲得と産業界からの応用プロジェクトの獲得に注力します。エネルギー業界との緊密な連携は、この構想の重要な要素です。K-ESは、エネルギー企業向けにコンサルティングやコンセプトスタディからプロトタイプやターンキーシステムまで幅広いサービスを提供しています。「研究者と企業の両方からの応募を歓迎します。このようなエコシステムは、理論と実践のネットワークによって発展していくからです」とホフマン氏は強調します。

 

目標：ドイツで国際的に有名なコミュニティを築く

今後10年間で、K-ESはデータサイエンス、機械学習の進歩、レコメンデーションシステム、デジタルイノベーションマネジメントの分野で約100名の専門家を擁する予定です。現在、フラウンホーファーIEEでは15名の職員がこれらの分野で活動しています。この新しい機関は、ドイツのエネルギー分野における有数のAIコミュニティの一つとなることを目指しています。

AI研究の国際性の高さを反映し、コンピテンスセンターは世界中から訪れる研究者にも参加の機会を提供しています。「専門的なトレーニングインフラ、適切なハードウェアとソフトウェア、そして包括的なモデルとデータリポジトリのおかげで、エネルギーシステムに関する効率的かつ拠点横断的なAI研究を実施できます」と、K-ESの科学ディレクターであるクリストフ・ショルツ氏は利用可能な可能性について説明しています。

世界中でAI開発に向けた集中的な取り組みが進められています。ドイツはこれまで、競合国である米国や中国に比べて、この研究への支出額が大幅に少ない状況です。ドイツ政府は、コロナ関連の経済対策の一環として、2025年までにAIに50億ユーロを投資する予定です。「エネルギーシステムにおけるAIに関しては、ビジネスと研究の拠点であるドイツは、世界的なイノベーションのリーダーシップを発揮する上で有利な立場にあります。そのためには、すべての関係者が協力してこのテーマを推進することが不可欠です」とホフマン氏は述べています。

 

認知システム

認知システムとは、デジタル世界と環境とのインターフェースを備え、物事を知覚・理解し、結論を導き出し、学習する能力を持つデジタルシステムです。認知システムは、人間の問題に対する解決策を自ら開発することができます。また、他のデジタルシステムと相互作用・連携し、文脈を解釈し、適応性も備えています。

認知システムはますます多くの分野で活用されており、例えば自動運転車、インテリジェントパーソナルアシスタント、インダストリー4.0、そしてIoT（モノのインターネット）の基盤技術となっています。こうしたシステムの典型的な特徴は、大量のデータを短時間で処理できることと、上位システム（システム・オブ・システムズ）への統合性です。2020年までに、この技術には世界中で数百億ユーロが投資されました。

認知システムは、利用可能な情報に基づいて、自身と資産の状態を自律的に判断し、適応能力を通じて、事前に定義された目標を自律的に達成する方法を学習します。認知エネルギーシステムは、エネルギー転換における重要な技術です。電力分野における応用としては、系統管理や発電・消費管理などが挙げられます。

コグニティブ・エネルギーシステムのエコシステムでは、様々な市場の役割においてAIへのアクセスが容易になっています。発電所のオペレーター、計量ポイントのオペレーター、バランシング・グループ・マネージャー、そしてダイレクト・マーケターといった人々の業務は、自律的に実行できるレベルまで自動化されています。「エネルギー・アバター」モデル（上記参照）は、太陽光発電システムを備えた住宅所有者が、すべてのプロセスが自動化された場合、いかに容易にエネルギー市場に参加できるかを示しています。エネルギー・アバターは現在、フラウンホーファー研究所（IEE）とIOSB-ASTの共同で開発されています。

エネルギー業界との緊密な連携は、K-ESのコンセプトの一部です。エネルギー企業向けのK-ESのサービスは、コンサルティング、コンセプトスタディ、プロトタイプ、ターンキーシステムまで多岐にわたります。このエコシステムは、理論と実践のネットワークによって発展しています。

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