全国科学会議「スマートグリッドにおける制御、自動化、人工知能」で、ディン・ヴァン・チャウ准教授・博士(電力大学学長)は、重要な質問を提起しました。電力網がより深く観察し、より早期に予測し、より柔軟に運用できるようにするには、制御、自動化、AIをどのように組み合わせる必要がありますか?しかし、意思決定プロセスにおいて安定性、安全性、ネットワークセキュリティ、説明責任を確保する必要がありますか?
ディン・ヴァン・チャウ准教授・博士によると、多くのセンサーとソフトウェアを備えたシステムは、スマートグリッドを意味するものではありません。インテリジェンスのレベルは、運用結果によって示される必要があります。より安全、より信頼性が高く、より経済的で、より柔軟で、リソースをより効率的に使用し、事故や異常な条件が発生した場合に優れた耐性と回復力を持つことです。
スマートグリッド構築におけるAIの最も重要な価値の1つは、予測と意思決定を支援するためのビッグデータ分析能力です。AIは、測定システム、センサー、監視装置、気象データ、運用履歴からのデータを分析して、負荷需要、再生可能エネルギー生産量、過負荷のリスク、または異常な兆候を予測する能力を備えています。
再生可能エネルギー分野では、これは特に重要なツールです。太陽光発電、風力発電は気象条件に大きく依存しています。AIは発電能力の予測を支援し、それによって運用部門が需給のバランスを取り、システムの不安定化のリスクを軽減するのに役立ちます。
AIは、デバイスの温度、振動、電流、電圧に関するデータを分析することにより、異常な兆候を認識し、故障が発生する前に故障の危険性を警告できます。これにより、電力供給の中断時間を短縮し、修理コストを削減し、システムの信頼性を向上させることができます。
別の応用方向は、AIとデジタルツイン(Digital Twin)を組み合わせることです。これは、物理システムをシミュレートするデジタルモデルを作成するテクノロジーであり、運用シナリオのテスト、リスク評価、および実際の展開前の最適化を可能にします。
専門家によると、AIとデジタルツインは、物理モデルとデータの組み合わせの方向で開発する必要があり、不確実性を定量化し、異常なデータを検出し、痕跡を留め、人間の介入能力を確保する能力を備えている。
ワークショップでは、科学者たちは「UAVによる送電線路の機器検査の階層的継続学習」に関する研究と、「UAVの応用とインテリジェント電力システムの運用監視におけるAIの問題」に関するソリューションを紹介しました。
これは、より深い監視能力とより迅速な対応能力を備えた電力システムを構築するために、多くの新しい技術を組み合わせる傾向の証拠です。ディン・ヴァン・チャウ准教授・博士によると、AIは物理原理、運用プロセス、および人間の責任に取って代わることはできません。電力業界におけるAIの応用は、技術が支援的な役割を果たし、人間が最終的な責任者である厳格な管理システムを伴う必要があります。
スマートグリッドの構築におけるAIの応用は、もはや遠い未来の話ではなく、電力部門の近代化プロセスにおける緊急の要請となっています。これは、科学技術、イノベーション、デジタルトランスフォーメーションの開発に関する決議57-NQ/TW、同期化されたスマートエネルギーインフラストラクチャの開発に関する決議70-NQ/TW、および大規模な再生可能エネルギー源を統合できるスマートグリッドの構築を目的とした電力計画VIIIの調整の方向性と一致しています。
