再生可能エネルギーが導入される前は、送電網のディスパッチャーは基本的に予測可能な火力発電を扱っていた。風力や太陽光発電が増加すると、発電側の変動が不規則になり、人間の頭脳や経験に頼ったシフト編成がますます困難になったため、AIが自然とディスパッチの「頭脳」としての役割を担うようになった。
1. 電力網においてAIはどのような役割を果たしているのか
第一に予測です。風力・太陽光発電の出力予測や負荷予測を行い、「明日はどれくらいの電力を発電し、どれくらいの電力を消費するか」を正確に算出します。第二に最適化です。数え切れないほどの調整可能な資源の中から、最適な運用方法を見出します。第三に早期警報です。設備の故障が近づいていることを事前に通知します。第四に集約です。分散した屋根設置型太陽光発電、電気自動車、エネルギー貯蔵システムを一つにまとめ、仮想発電所として統一的に運用します。
| セクション | 伝統的な作り方 | AIの活用 |
|---|---|---|
| 出力予測 | 経験＋統計 | 機械学習の高精度 |
| スケジューリング | 経験則 | グローバル最適化 |
| デマンドレスポンス | 統一指令 | パーソナライズ、リアルタイム |
| 設備管理 | 定期点検 | 予知保全 |
2. 1kWhあたりの電力を無駄にしない方法
予測が正確であれば、風力・太陽光発電の廃棄電力を最小限に抑えることができる。調度が最適化されれば、安価な電力を先に供給し、高価な電力を後に供給する。さらに、デマンドレスポンスや車・電力網の連携を組み合わせれば、電気自動車は谷間時間帯に充電し、ピーク時間帯に逆放電を行うため、一台一台の車が移動式充電器となる。テスラの「Autobidder」は、こうした仕組みが海外で実用化された好例だ。
3. 単なる飾りではない
新エネルギーの普及率がますます高まるにつれ、電力系統は「安定電源＋調整可能な負荷」から「変動電源＋柔軟な負荷」へと変化しており、AIのような膨大なデータをリアルタイムで処理できるツールがなければ、システムの運用調整はほぼ機能しなくなる。国家電網や南方電網は近年、AIを活用した運用調整を推進しており、その方向性はすでに明確になっている。
1度の電力を最大限に活用するためには、特定の発電機1台ではなく、自ら思考するネットワークが必要なのです。