クラホマ州、AIが平野を予測する場所：ニューラルネットが風力タービンの電力予測を高速化

Googleとアルファベット傘下のDeepMindとの最新の協力関係によれば、新たに開発されたAIシステムは、風力発電所の発電量を最大36時間先まで予測することができ、電力網管理者が電力供給の面で事前に計画を立てるのに役立つという。

両社は今週、米国オクラホマ州の風力タービンファームの発電量を予測する機械学習システムを共同で開発したと発表しました。このシステムは、気象パターンと過去のタービンデータ（おそらく教師あり学習技術を用いて）を解析することで発電量を予測するように訓練されたニューラルネットワークに基づいています。ニューラルネットワークのアーキテクチャや実際の結果に関する詳細な情報は提供されていないため、この広報資料は鵜呑みにしないでください。

「これらの予測に基づいて、私たちのモデルは、丸一日前に電力網への最適な時間ごとの供給コミットメントを行う方法を推奨します」と両社は述べた。

これにより、風力タービン発電所は、一定量の電力を電力網に供給するタイミングをスケジュールし、価格モデルをより適切に把握できるようになります。また、このシステムはタービンのメンテナンスや停止のスケジュール設定にも役立つ可能性があります。

「機械学習により、送電網への時間ベースのコミットメントがないベースラインシナリオと比較して、風力エネルギーの価値が約20％向上しました」と彼らは付け加えた。

念頭に置いておいてほしいのは、この基準は現実には実際には存在しないということだ。風力発電所の運営者は少なくとも何らかの予測を行っている。そのため、20% の増加は、現場の運営者が手動またはヒューリスティック ベースの予測エンジンを使用する精度によって損なわれる。

このモデルは、EDF Renewable Energyがオクラホマ州に所有する93基の風力タービンによって発電された700メガワットの風力発電に適用されました。グレート・ウェスタン・ウィンド・プロジェクトとして知られるこの風力発電所は、同社の唯一の顧客であるGoogleに約225メガワットの電力を供給しています。

Googleは、チリ、スウェーデン、オランダなど世界各地の企業と提携し、2.6ギガワット以上の電力を収集することで、再生可能エネルギーで発電された電力のみで事業を運営しています。オフィスとデータセンターの電力供給にグリーンエネルギーを使用するという目標は、2016年に初めて提案され、1年後の2017年に達成されました。

GoogleとDeepMindがエネルギー効率向上のために協力するのは今回が初めてではありません。DeepMindの機械学習ソフトウェアは、Googleのデータセンターの冷却システムを制御することで、同社の電気代削減に貢献しました。また、Androidスマートフォンのバッテリー消費を抑える機能の開発にも取り組んでいます。®