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Google DeepMind、前日に1時間ごとの風力予測AIを開発。風力発電エネルギーの価値が約20%向上

囲碁やゲームよりも読みにくい「風」

Kiyoshi Tane
2019年2月27日, 午後05:50 in Green
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ASSOCIATED PRESS

Alphabet傘下のGoogleとAI開発子会社DeepMindは、風力発電システムに機械学習アルゴリズムを応用し、米国中部にある700メガワットの風力発電設備で実際の発電の36時間前に発電量を予測するAIシステムを構築したと発表しました。

このシステムの予測によって、風力発電システムは1時間ごとに送電網に流す最適な電力を、前日の段階でスケジューリングできるとのこと。これによってこの風力発電設備の有用性は以前に比べ約20%も向上したと発表されています。

地熱発電や太陽光発電といった再生可能エネルギーは、炭素を含んだ化石燃料を使わないため温室効果ガスも排出せず、地球環境にも負担を掛けないエネルギー源として注目を集めています。その中でも風力発電は、風力原動機の低価格化にともなって採用が増加しており、電力供給源としての比重を増しつつあります。

しかし、風力発電の有用性を高める上で、ネックとなるのが出力変動の大きさ。風まかせとはよく言ったもので、風力は時間により変動しやすいため「設定した時間に確実に電力を供給できる」火力発電ほどには社会インフラの主軸とはしにくいわけです。

そこでDeepMindとGoogleは、アメリカ中部の700メガワットの風力発電を対象として、機械学習アルゴリズムの運用をスタート。Googleはアメリカや世界各地で再生可能エネルギープロジェクトに投資していますが、テスト地域の発電施設は、中規模の都市で必要な電力を賄えるほどの発電量です。

ニューラルネットワークの訓練には、一般に利用可能な天気予報と過去のタービンデータを使用したとのこと。これを用いて構築したDeepMindシステムの予測結果は、次のグラフで示されているとおりです。実際の発電量は上下する幅が激しく、AIによる予測は追い切れてはいませんが、少なくとも「大きく増減するタイミング」は捉えているようです。
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まだまだ研究は初期の段階で、アルゴリズムは洗練され続けている最中で発展途上とのこと。それでも、1時間ごとの予測がない場合よりは、風力エネルギーの有用性が約20%も向上したという結論です。

Googleはこうした機械学習アプローチが風力発電のビジネスを強化し、世界の電力網におけるカーボンフリーなエネルギーの採用を推進することを目標とすると述べています。また風力に限らず太陽光やその他の変化しやすい電源を最大限に活用するアイデアを開発し、機械学習の一般的な利用可能性の探究に参加していきたいとのこと。



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