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

コンラッド・ウルフェンシュタイン

4年前

再生可能エネルギー分野における人工知能 – @shutterstock | モニカド

私が「人工知能」（AI）というまだ若い学問に触れたのは33年前。 AIプログラミング言語LISPとPrologに取り組みました。大学のネットワークを通じてインターネットにも触れました。同時に、衛星テレビ市場も活況を呈していました。ここから、今日の太陽光発電に至るまで、イントラロジスティックスの分野で開発を続けました。

一汽ウルム(応用指向知識処理研究所) は 1987 年に設立されました。 DaimlerChrysler AG、Jenoptik AG、Hewlett-Packard GmbH、Robert Bosch GmbH などの企業が関与しました。私は 1988 年から 1990 年まで研究助手としてそこにいました。

その一方で、AI は医学、法律、マーケティング、コンピューターゲームなど、さまざまな分野に活用されています。最もよく知られているのは、Google Translate や Deepl などの機械翻訳です。株価の動向を分析および予測するとき、または検索エンジンに溢れる情報を処理するとき。

人工知能は、行動パターンの自動化を扱うコンピューターサイエンスの分野であり、そこから意思決定の補助を導き出し、最良の場合には独立した自律的なプロセスを継続することができます。これは主に、大きすぎるデータや無秩序ではあるが管理できない量のデータを管理および調整する必要がある場合に使用されます。

必ずしも成功するとは限りません。たとえば、自動評価システムが女性に不利になった。

また、機械翻訳であっても、よく見ると眉をひそめたり笑ったりしてしまうような粗雑なブロックが含まれていることもよくあります。

したがって、人工知能を使用することはそれほど簡単ではありません。問題は実際にはデータの量ではなく、適切な割り当てです。アマゾンはこれまで主に男性を雇用していたため、AIは女性のパフォーマンス不足があると結論付けた。実際、男性が多い職業に就く女性の割合が低いのには社会学的理由があるという事実にはあまり注目されていない。

人工知能の根本的な問題: アルゴリズムのプログラミングと初期データは、それを開発して利用できるようにする開発者自身の主観的な作業によって決まります。個人の感情や意図による客観性の欠如、開発者の解釈や認識の誤りはAIに引き継がれ、AIが学習して拡張していきます。さらに、物事とプロセスの間のつながりに関する知識 (重要な資格) の欠如を追加すると、円は閉じます。

詳細はこちら:人工知能をシンプルに

したがって、AI が効率的なシステムに発展する前に、多くの開発時間と挫折する勇気が必要です。

「エネルギー転換の推進力としての人工知能 (AI)」や「物流が人工知能からどのように恩恵を受けるか」などの見出しがメディアでヒットしますが、それに費やす必要のある開発と努力の量は反映されていません。とりわけ、経済的な収益が目に見えるようになるまでのコストです。

人工知能はこれまでエネルギー業界で主にタスクの監視や予測に使用されてきました。

スマートグリッド – インテリジェントな電気

しかし、再生可能エネルギーによる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を大規模に制御するようになることが明らかになっています。

人工知能 (AI) / 人工知能 (AI) – スマートグリッド – インテリジェントパワーネットワーク – @shutterstock | モニカド

これまでは集中発電を備えた電力網が主流でしたが、傾向は分散型発電システムに移行しています。これは、太陽光発電システム、太陽熱発電所、風力タービン、バイオガスプラントなどの再生可能資源からの生産に当てはまります。これにより、主に負荷制御、配電網の電圧維持、およびネットワークの安定性の維持の分野で、構造がさらに複雑になります。中規模から大規模の発電所とは対照的に、小型の分散型発電システムは、低電圧ネットワークや中電圧ネットワークなどの低電圧レベルにも直接電力を供給します。

スマート電力網の構築

インテリジェントな電力網は、発電、蓄電、ネットワーク管理、消費の相互作用を通じて、すべてのアクターをシステム全体に統合します。発電所（貯蔵を含む）は、消費されるのと同じ量の電気エネルギーが常に生産されるようにすでに制御されています。インテリジェント電力網には、この制御に消費者だけでなく、分散型の小規模エネルギー供給者や蓄電装置も含まれるため、一方では消費量が時間と空間でバランスが取れ（スマート電力/インテリジェント電力消費）、他方で非分散型になります。 - 使い捨て発電システム (風力エネルギーや太陽光発電システムなど) と消費者 (照明など) をより適切に統合できます。

再生可能エネルギーの割合が大きくなるにつれて、エネルギー生産の変動とエネルギー消費の変動を調整することがより重要になります。エネルギー貯蔵装置や貯蔵発電所を使用して電気エネルギーを貯蔵する可能性に加えて、需要に応じた発電（例: 発電）も可能です。 B. 水力発電所やバイオエネルギー、広範囲にわたる迅速な配電のための送電網の拡大を通じて、電力消費を電力供給に適応させる可能性もあります。

「太陽光発電や風力タービンによる発電では、供給システムが従来の発電所の稼働よりもはるかに細分化され、天候に左右されやすくなります。さらに、消費は電力供給にもっと密接に基づいていなければなりません。これに必要な柔軟性は、現在のインフラストラクチャ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を通じてのみ機能します」と博士は説明します。クレメンス・ホフマン氏、フラウンホーファーIEE所長。ホフマン氏は、デジタル化がエネルギー転換の次のステップの基盤であると考えています。「分散型再生可能エネルギー供給の調整と意思決定のプロセスは非常に複雑です。人工知能を通じてのみ、電気や熱供給、モビリティなどのさまざまなシステムを、大規模な自動決定を通じて接続することが可能になります。コグニティブエネルギーシステム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での AI の応用を進めています。」

分散型エネルギーシステムにはAIが必要

エネルギー業界のさまざまな分野では、AI に対する具体的なニーズがすでに存在しています。自動エネルギー取引とは、取引戦略を独自に特定し、購入または販売をトリガーするシステムのことです。太陽光発電や風力タービン、充電ステーションや電解装置は、AI を使用して動作を最適化することで、メンテナンスを回避し、耐用年数を延ばすことができます。ネットワーク分野では、さまざまな情報を評価し、危機的な状況を認識し、その解決を支援するためにこの技術が使用されています。

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を予測する人工知能の開発に 15 年間取り組んできました。 EPEX スポット電力取引所の自動取引システムもカッセルで開発されています。

エネルギー産業におけるAIの研究

「人工知能は、エネルギー転換をさらに発展させるための重要なテクノロジーです。化石燃料に基づいて中央で組織された発電所経済から、再生可能資源に基づいた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方法でのみ習得することができます。」コントロール」とヘッセン州の科学大臣アンジェラ・ドーンは述べた。「コグニティブエネルギーシステムコンピテンスセンターは、科学者にエネルギー業界のイノベーションのための新しいアイデアや研究アプローチのためのスペースを提供します。私たちが開発をサポートできることを嬉しく思います。今では、研究者の専門知識と産業界の強力なパートナーを組み合わせることが重要です。」

したがって、認知エネルギーシステムの新しいコンピテンスセンターがカッセルに建設されています。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、科学およびビジネスのパートナーを探しており、このテーマで世界的なイノベーションのリーダーシップを達成するためのビジネスおよび研究の拠点としてドイツには良い条件があると考えています。そのため、ヘッセン州は、フラウンホーファーエネルギー経済研究所およびエネルギーシステム技術 IEE が支援する新しいコンピテンスセンターの開発を支援しています。

カッセルにある新しいコグニティブエネルギーシステムコンピテンスセンターは、AI のこれらの応用分野を研究しており、その開発にはヘッセン州政府から 2020 年から 2022 年の間に総額 580 万ユーロの資金が提供されています。

K-ES

コグニティブエネルギーシステムコンピテンスセンター (K-ES) は、コグニティブエネルギー経済学、コグニティブエネルギーネットワーク、コグニティブエネルギーシステムテクノロジーのトピックを研究するために、2020 年半ばからフラウンホーファー IEE によって設立されました。開発プロセスは10年以上かかります。 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的としています。

コグニティブエネルギーシステムコンピテンスセンター (K-ES) は、AI の観点からエネルギーシステムのタスクを検討し、コグニティブエネルギー管理、コグニティブエネルギーネットワーク、コグニティブエネルギーシステムテクノロジーの 3 つの分野でタスクをさらに開発します。「認知エネルギーシステムは、入手可能な情報に基づいてその状態を独立して判断し、指定された目標を達成するために学習します。人工知能は人間の知能と対立するのではなく、常に人間の知能と交流し、人間の知能をサポートします。テクノロジーが発展し続けるにつれて、双方が変化していきます」と IEE プロジェクトマネージャーのアンドレベイヤー氏は説明します。

エネルギー業界は、他のセクターからの発見に基づいて構築することもできます。 AI はすでに自動車業界、小売、保険、金融部門を持続可能な形で変化させています。再生可能エネルギーとセクター結合によるエネルギー移行において、デジタル化の最も重要な分野は、インテリジェントな生産者と消費者、仮想発電所、スマートグリッド技術、リアルタイムのエネルギー経済です。

ビジネスのための概念と応用

K-ES の構造の概念は、フラウンホーファー IEE によって開発されました。この取り組みは、ヘッセン州政府の連立協定の合意に基づいている。現在、建設段階が始まっています。主な目的は、イノベーションのためのエコシステムを構築し、専門家のコミュニティを形成することです。新しいコンピテンスセンターは、現在建設中のカッセル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変革のための研究範囲を補完することになる。

最初のステップでは、オンプレミスと IT インフラストラクチャがクラウドシステムでセットアップされます。その後、ビジネスや研究のパートナーがアイデアを交換できるデジタルプラットフォームが作成されます。最初の段階では、科学者の採用とスキルの構築に焦点を当てます。「私たちの目的は、専門家が世界のどこに拠点を置いているかに関係なく、共通の目標を念頭に置いている科学者を結び付けることです」とバイアー氏は言います。

コンピテンスセンターの正式設立が予定されているまでは、産業界からのパートナーやアプリケーションプロジェクトの獲得にも焦点が当てられる。エネルギー業界との密接な関係がコンセプトの一部であるため、K-ES のエネルギー会社向けサービスには、プロトタイプからターンキーシステムまでのコンサルティングとコンセプトスタディが含まれます。「このようなエコシステムは理論と実践の間のネットワークで繁栄するため、研究者と企業の両方からの申請を同様に歓迎します」とホフマン氏は強調します。

目標: ドイツで国際的に評判の高いコミュニティを築く

今後 10 年間で、K-ES の約 100 人の専門家がデータサイエンス、機械学習の進歩、レコメンダーシステム、デジタルイノベーション管理の分野に取り組むことが計画されています。現在、フラウンホーファー IEE には 15 人の従業員がこれらの主題分野に取り組んでいます。新しい施設の目的は、ドイツのエネルギー業界における AI の主要コミュニティの 1 つになることです。

AI 研究の高い国際性を考慮するために、コンピテンスセンターでは、世界中からの訪問科学者に参加の機会も提供しています。「特別なトレーニングインフラストラクチャ、適切なハードウェアとソフトウェア、包括的なモデルとデータベースのおかげで、エネルギーシステムの AI 研究を複数の場所で効率的に実施できます」と K-ES 科学ディレクターのクリストフショルツ氏は説明します。既存の可能性。

AI の開発については世界中で集中的な取り組みが行われています。ドイツはこれまでのところ、競合国の米国や中国に比べて、対応する研究に費やした額が大幅に少ない。連邦政府のコロナ将来対策の一環として、2025年までにAIに50億ユーロが投資されることになっている。「エネルギーシステムにおける AI に関して言えば、ドイツはビジネスと研究の拠点として、世界的なイノベーションのリーダーシップを達成するための良い条件を備えています。すべての利害関係者が一緒に問題を進めることが重要です」とホフマン氏は言います。

認知システム

コグニティブシステムは、デジタル世界と環境の間にインターフェースを備え、物事を知覚して理解するだけでなく、結論を引き出し、そこから学ぶことができるデジタルシステムです。認知システムは、人間のタスクに対するソリューションを独立して開発できます。他のデジタルシステムと対話および連携でき、コンテキストを解釈し、適応性があります。

コグニティブシステムは、ますます多くの分野で使用されており、たとえば、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、モノのインターネットなどの基礎技術となっています。このようなシステムの典型的な特徴は、大規模なデータを処理できることです。大量のデータを短時間で処理し、上位システム (システムオブシステム) に埋め込むことができます。 2020 年までに世界中で数百億ユーロがこのテクノロジーに投資されました。

認知システムは、入手可能な情報に基づいてそれ自身の状態とその資産の状態を独立して決定し、適応する能力を通じて、指定された目標を独立して達成することを学習します。コグニティブエネルギーシステムは、エネルギー移行のための重要なテクノロジーです。電力業界におけるアプリケーションは、ネットワーク管理や発電と消費の管理の分野にあります。

コグニティブエネルギーシステムのエコシステム内では、市場のさまざまな役割が AI に簡単にアクセスできるようになります。システムおよび測定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、ダイレクトマーケティング担当者のタスクは、独立して実行できる程度に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、すべてのプロセスが自動化された場合に、「住宅建設業者」が太陽光発電システムを使ってエネルギー市場にいかに簡単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 の共同開発中です。