AI は、人々のエネルギー使用量を節約することなく、電力網の負荷を軽減します。

TheConversation

https://theconversation.com/ai-helps-lighten-the-load-on-the-electric-grid-without-skimping-on-peoples-energy-use-234985

私と同僚は、建物のエネルギー使用を電力網がよりクリーンな時間帯に移行できるように支援する人工知能システムを開発しました。

私はエンジニアです スマートビルディングの研究と開発. 。私の研究室は学習する Merlin を作成しました。 人々は家庭でエネルギーをどのように使用しているか サーモスタットなどのエネルギー制御を調整してニーズを満たすと同時に、送電網への影響を最小限に抑えます。このシステムは、一連の建物と居住者を学習し、さまざまな制御とエネルギー使用パターンを持つ建物で使用できます。

システムの魔法の性質を反映するために、アーサー王の伝説的な魔術師にちなんでマーリンと名付けました。人々が自宅でエネルギーをどのように使用しているかに関するデータを自動的に収集し、家庭用蓄電池を充電および放電する機会を特定します。そして、それはあなたが必要とするものに対して常に力を持っている方法でそうします。そのため、エアコンはいつでも利用できると同時に、午後のピーク時などの電力網への負担も軽減されます。

需要が利用可能な発電量を上回った場合、電力会社は通常、顧客にサーモスタットを調整するなど負荷を軽減するよう求めます。それが十分でない場合は、停電が発生する可能性があります。ここでマーリンが登場します。Merlin は家庭でのエネルギー使用をよりインテリジェントに管理することで、エネルギー供給のバランスをとり、電力網の安定性と信頼性を高めます。Merlin は、家庭の通常のエネルギー消費を維持しながら、グリッドによる家庭のバッテリーの使用を管理します。

なぜそれが重要なのか

気候変動に対処するために、社会は太陽光、風力、原子力などの非化石燃料源のみを使用した発電に移行する必要があります。また、すべての家庭用電化製品、または最終用途 (暖房、調理、衣類乾燥) は電化されなければなりません。同様の移行が自動車でも起こっており、内燃エンジン車からバッテリー式電気自動車への移行が進んでいます。しかし、ほとんどの再生可能エネルギー源は派遣不可能であるため、電力会社は必要なときにすぐに電源を入れることができません。

これには、発電所が必要な電力をすべて生成する集中型エネルギー システムから、より分散型または分散型のシステムへの根本的な移行が必要です。分散型システムでは、電力はグリッドの端(たとえば、ソーラーパネルを備えた家庭)で生成され、住宅やオフィスビルはエネルギーをバッテリーに蓄えることができます。

住宅やオフィスビルも、電力網への需要を減らすために、負荷を削減またはシフトすることを積極的に試みています。これは、停電が減り、エネルギーの無駄が減るということを意味します。さらに、エネルギーをより効率的に使用することで、温室効果ガスの排出量を削減できます。

a box mounted on a wall with wires coming out of the bottom
バッテリーストレージは、スマートホームとスマートグリッド管理を組み合わせる重要な要素です。 Jens Büttner/写真提携、ゲッティイメージズより

他にどのような研究が行われているのか

研究者は、建物をよりスマートにし、エネルギー使用をより適切に転換するためのさまざまな方法に取り組んでいます。実際、米国はエネルギー省は、次のような国家ロードマップを作成しました。 このようなグリッドインタラクティブな効率的な建物を開発する 2030 年までに建物のエネルギー効率とエネルギー需要の柔軟性を 3 倍にする。2021年に同省は資金を提供した 官民連携の10プロジェクト それと コネクテッド コミュニティ プログラム グリッドインタラクティブな建物のための技術を開発およびテストする。

国際エネルギー機関は、研究者が取り組んでいるさまざまなプログラムを支援してきました。 よりスマートな建物運用を可能にするソフトウェア アプリケーション, エネルギーフレキシブルな建物 そして、さらに最近では、 建物のグリッド統合制御.

これらすべてのプログラムと開発は、マーリンと同様に、高度な制御システムと、エネルギー使用を最適化するためのスマート テクノロジーの導入の促進に焦点を当てています。

次は何ですか

次のステップは、現実的な条件の下でより多くのコミュニティで Merlin のようなシステムをテストし、さまざまな場所や条件でシステムがどの程度うまく機能するかを理解することです。ユーザーのエクスペリエンスに関するフィードバックを収集し、それらを次のプロトタイプに統合して、人々の家庭のエネルギーを管理する AI システムが確実に受け入れられるようにすることが重要です。私たちは、誰もがよりスマートで環境に優しい住宅の恩恵を受けることができるように、これらのシステムをユーザーフレンドリーで手頃な価格にすることを目指しています。

目標は、すべての地域がチームのようにエネルギーを共有する家を持ち、常に全員に十分な電力があることを確認し、送電網からの電力の使用を最小限に抑えることです。

研究概要 興味深い学術研究を短くまとめたものです。

以下に基づいてライセンスを取得: CC-BY-SA
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