EM-Power Europeで予測、監視、AIといったエネルギー移行のための群知能が多数展示

ドイツ、ミュンヘン&プフォルツハイム--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） --エネルギー移行には、私たちが使用するエネルギーの生成技術を変えるだけでなく、電力網の更新も必要となります。現在、十数か所の大規模発電所の代替となる膨大な数の発電所がすべて電力網に供給を行っています。ドイツだけでも数千の風力発電所と260万台を超える太陽光発電システムが設置されており、これらの数は急速に増加しています。但し、これらの発電能力は天候に依存します。無風の日や曇りの日には、エネルギー供給が需要と一致しない可能性があり、ボトルネックが発生したり、最悪の場合、停電につながるおそれがあります。送電網周波数を安定した50.2Hzに保つために、電力網運営会社は発電量の予測を必要とします。人工知能（AI）は、この非常に複雑な情報を処理し、エネルギー システムに統合するのに役立ちます。

何百万もの太陽光発電設備、ウォールボックス、ヒートポンプ、家庭用蓄電システム、そしていつか電力網に電力を供給できるようになる自動車用バッテリーなど、今日の電力網システムはすでに非常に複雑になっており、デジタル化されたシステムがなければ電力会社や電力網運営会社はコントロールを失うことになるでしょう。いつ、どこで、どれだけの電力が生産され、電力網に供給され、消費者が必要としているのかを知れば知るほど、供給と需要をより正確に一致させることができます。また、不足分を補う費用を回避できれば、収益性も高くなります。発電量がバランスグループ内の消費を賄えない場合、電力網運営会社は調整コストを支払わざるをえなくなります。風力発電所や太陽光発電所に関連する天気と発電量の予測が正確であればあるほど、企業はより成功を収めます。バッテリーや電気自動車やヒートポンプといった制御可能な消費機器により自己消費を最適化したいと考えている個人は、電気を何に使用すべきかを判断するための予測も必要となります。建物のエネルギー管理についても同様です。

エネルギー業界向けの天気予報

エネルギー マネジメントおよび統合型エネルギー ソリューションの国際見本市であるEM-Power Europeでは、世界中の企業がデジタル化コンセプトや、将来の最適化された電力網に向けた革新的な技術やサービスを紹介します。「機械学習とAIは、放射線量の予測において重要な役割を果たしています」とスイスの天気予報プロバイダー、メテオテスト（Meteotest AG）のエネルギー・気候部門責任者のヤン・レムンド氏は説明します。同社は、物理モデルと衛星画像に基づく自己学習アルゴリズムを組み合わせることで、雲の動きを予測しています。「数時間先は非常に高い精度で予測可能ですが、期間が長ければ長いほど、予測の精度は低くなります」とレムンド氏は言います。彼の会社は日射量と温度データを収集し、それにより各PVの監視や制御ソフトウェアに統合可能な分析、プロファイリング、予測を行っています。企業は、専用ソフトウェアを使用して日射量を計算するための基礎として天気予報を使用したり、そのような計算結果を購入したりすることができます。電力網運営会社は、日射量予測により、生産量と需要の予測に基づき電力網の供給バランスをとります。

ドイツ南部の監視および予報の専門会社であるメテオコントロール（Meteocontrol）は、さまざまな天気予報プロバイダーのデータに基づき収量計算を行っています。同社はまた、灰や砂などのエアロゾルが雲の形成にどのような影響を及ぼしているかも調査しています。「2021年3月3日と4日、当社の研究プロジェクト『PermaStrom』は、この問題がいかに重要であるかを実証しました」とメテオコントロールのCEO、スタイン・スティーブンス氏はのてています。「あの2日間、ヨーロッパにサハラ砂漠の砂塵が大量に飛来してきました。最適化された予測によって、ドイツだけでエネルギーの調整コスト約300万ユーロが節約されました。

スマート アプリケーションとAIを電力網システムに統合することで、デジタル群知能が生まれます。発電量と消費量の予測を従来の発電所の発電能力と組み合わせることで、電力網運営会社は電力網と変圧設備がいつ、どこで最大容量に達するかを予測できます。これにより、必要な予防措置を講じることができます。

プロシューマー：過小評価されたキープレイヤー

プロシューマーは、将来のエネルギー システムにおいて重要な役割を果たすことになります。たとえば、個人は電気自動車から余剰電力を電力網に供給することができ、その安定性に大きく貢献できます。ハイブ・パワーは、Vehicle-to-Gridと呼ばれる、車のバッテリーから電力網への電気の断続的な供給のために使用可能なソフトウェアをすでに提供しています。ここでも人工知能が役立ちます。このソフトウェアは、車両がいつ使用されているか、いつ使用されていないかを学習し、余剰電力がある場合に電力網に供給を行えるようにします。プロシューマーは、この方法で年間最大1000ユーロの収入を得ることができます。

建物向けのスマートテクノロジー

建物のエネルギー管理にとっても、天気と発電量の予測は重要です。ヒートポンプは、太陽が出ているときに蓄熱装置にエネルギーを蓄え、夕方にはそのエネルギーを暖房回路に供給します。適切なソフトウェアを使用すると、ヒートポンプはエネルギー管理システムによって提供される収量予測を動作スケジュールに適用できます。これにより、1時間以内に太陽から十分なエネルギーが期待される場合、ヒートポンプが電力網からの電力を使用して熱エネルギーの貯蔵を行うのを回避できます。また、太陽光発電による割合を最大化する方法で電気自動車の充電タイミングを調整することも可能です。ソーラーログ（Solar-Log）のシステムも同じ原理に基づいています。蓄電池やヒートポンプや充電ステーションなどの負荷を柔軟に調整することで、オフィスビルや産業施設において電力の最適な自家消費を可能にします。

前述の企業以外にも、6月14日から16日にかけてミュンヘンで開催されるEM-Power Europeで、気象および発電量予測、電力網との接続、監視および分析ソフトウェアに関するソリューションを多数の出展者が紹介します。来場者は、EM-Powerフォーラムのセッション 「予測と監視で常に一歩先を行く」(“Forecasting &Monitoring: Immer einen Schritt voraus sein”)で、予測および監視システムの可能性について詳しく学ぶことができます。

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