エネルギー AI ( 人工知能 ) IoT 事例 を 紹介 します

この記事では、 エネルギー ( 電力 ) 業界 での AI IoT  活用 事例 を紹介します。

 

目次

電力  業界 について

電力 業界 の 課題

エネルギー業界 での AI 活用 事例 を紹介

エネルギー業界 での AI 活用 事例 を紹介 まとめ

 

 

エネルギー ( 電力 ) 業界 について

エネルギー iot 事例
エネルギー iot 事例

AI 技術によって、多くのものがインターネット上に繋がるようになってから、電気で制御されるものが増えその必要性も増しています。そのため、社会基盤としての エネルギー の存在は大きくなっており、より安定的な供給が求められています。各国の最大電力を見ても、日本の約16,000万kw中約6500万kWが東京の電力であり、イギリスやイタリア一国以上の規模に相当します(※グラフ1)。

東京の 電力業界 は、世界有数の超過密地域・中央官庁密集地域で60年にわたり、停電回数や停電時間そして送配電ロスが世界トップクラスの水準を誇っています。このような安定的に電力を供給する日本の エネルギー ( 電力 ) 業界は、長期にわたり安定して電気を供給できるよう、設備の点検から補修、交換、改善など様々なメニューを用意しています。また近年の  エネルギー ( 電力 ) 業界では、過去の蓄積データをもとに IoT ・ AI を活用したモデルの作成から、電力系統合監視システム 等への組み込みを行い効率化を追求しています。

 

エネルギー  ( 電力 ) 業界 の 課題

エネルギー iot 事例
エネルギー iot 事例

現在の エネルギー ( 電力 ) 業界が抱えている課題は大きく下記の2つが挙げられます。

 

1. 安定的な 電力 の供給

2. 電力 ネットワークの効率化・低コスト化

 

安定的な 電力 の供給

今後、 電気自動車 ( EV )などの乗り物が当たり前の時代になり、生活にはコンピューターや各種通信デバイスなどの使用が増え、それを支えるサーバーにも膨大な電力が必要になります。また、一番の問題とも言える環境問題に対応するために、再生可能 エネルギー ( 電力 ) の使用率を高めていかなくてはなりません。

そんな社会を支えるインフラとなるのが、電気やガスなどの エネルギー ( 電力 ) 業界です。今後の東京圏の人口増を考えても、さらに安定的・効率的な電力供給を行う必要があります。また、東京をアジアの中心的な金融都市にするためにも、現状と同等かまたはそれ以上に安定した 電力 インフラ (※グラフ2)が求められています。

 

エネルギー ( 電力 ) ネットワーク の 効率化 ・ 低コスト化

※参考:東京電力HP(2013年度実績値

 

日本の経済・産業の中心である東京・東京圏の 電力 インフラ の重要性を考えると、安定的な供給と共に、 電力 ネットワーク の 効率化 ・ 低コスト 化が必要です。 電力 の託送料金(電力を送るための送配電ネットワークの利用料金)を低い料金水準に設定することで、徹底的なコストの削減を行い、同時に電力ネットワークの最高率化を図ります。コストの削減は、建設工事費の見直しや スマートメーター の活用、電力料金の課金の見直し等によって取り組み、国際的な電力の託送料金を目指します。

 

エネルギー ( 電力 ) 業界 での IoT ・ AI  を紹介

 

クラウド を プラットフォーム とする 人工知能 ( AI )・ IoT を活用した 架空送電線診断システム

従来は、 エネルギー ( 電力 ) の架空送電線の安全性確認の際、通常、保守作業員によるスコープを用いた地上からの点検や、実際に鉄塔に昇り専用の器具で送電線にぶら下がっての点検を行っていました。また、山間部など保守作業員が容易に確認できない一部の架空送電線については、ヘリコプターで撮影したVTRを、作業員がスローモーション再生で点検を行っており、当該作業に長時間がかかっていました。

そのため、『 架空送電線診断システム 』では、点検品質の向上と、さらなるコスト削減を目的とした効率的な安全性確認を実施しています。この 電力 業界 の 事例 では、 架空送電線 の メンテナンス を人ではなく AI に任せることで、人員の削減とコスト削減を可能にしています。

 

解決策

ここでの解決策は、架空送電線の VTR 撮影データを IoT ・ AI に分析させることで、人員削減と良質な情報が得られることを目指します。膨大なデータの処理は、人員では個人により結果の質が異なるため、 IoT ・ AI に分析させることで一定レベルの質の情報をアウトプットさせるようにします。

・これまでに蓄積してきた架空送電線の VTR 撮影データや点検技術を IoT ・ AI に学習させ、深層学習させる。

・ドローンで撮影した架空送電線のVTRデータから異常を自動判定できるようにする。

・これまで作業員が確認していたVTRによる点検作業を IoT ・ AI が行い、異常検知の高度化と、点検作業時間の短縮を目指す。

 

効果

ここでの効果は、架空送電線の分析を IoT ・ AI に任せることで、人員の削減と精度の高いアウトプットが得られました。そのため、人員はより必要な業務に取り組むことができ、コストの削減とシステムの効率化に繋がります。また人員の疲労も軽減することができ、社員のやる気アップにも繋がります。

・電力設備のメンテナンスが容易になることでコスト削減が可能、電力の安定供給に繋がる。

・ドローンで撮影した架空送電線のVTRデータから異常を自動判定でき、人員が不要になり、人はより効率的な仕事に取り組める。

・VTRによる点検作業を AI が行うことで、精度の高いアウトプットが得られるため、異常検知の高度化と、点検作業時間の短縮に繋がる。

 

人工知能 ( AI ) ・ IoT で 電力 ネットワーク を 最適化 する

電力業界 では、 IoT ・ AI を活用した 電力ネットワーク の 最適化 が行われています。過去の発電機設備の稼働データやメンテナンスデータ・ベテラン作業員のノウハウなど、過去数十年分の データ を AI により解析し、稼働率を上げることで電力ネットワークを最適化します。

従来の電力メーターからスマートメーターを活用し、人件費の削減や情報の収集・分析により電力需要の予想、より効率的な電力の供給が可能です。このように、 IoT ・ AI を使用した電力ネットワークの最適化」は、発電効率の向上と更なるコスト削減を目的とした効率的な電力ネットワークを実現します。

 

解決策

発電設備における発電量の予測や、スマートメーターの情報を解析し消費電力量を予測、発電所における燃料の燃焼効率の最適化を行い、効率的な電力インフラの運用を目指します。スマートメーターで電力量の予想をすることにより、貯蓄電力と発電電力の使い分けを行い、省エネ化と安価で 電力 を供給できるようにします。

発電機の燃焼効率の最適化には、温度測定用 IoT センサーと ローカル5G 回線を使用した ビッグデータ の収集・解析を行い 、 IoT ・ AI からの結果を反映して作業員が運用します。また発電機のトラブル等は、パソコンや外出先のタブレットやスマートフォンでモニタリングし稼働率アップを目指します。

・スマートメーター による情報の 収集 ・ 解析

・火力発電所 における燃料の燃焼効率の 最適化

 

効果

火力発電所における発電機の燃焼効率を IoT ・ AI により最適化することで、運用コストの削減が可能になります。また、発電機のトラブルを事前に知る事ができるため、人員の削減に繋がり人はより必要な業務に取り組むことができます。また、メンテナンス要員の疲労を軽減することができ、コストの削減と業務の効率化にも繋がります。

・発電機の燃焼効率を 人口知能 ( AI )・ IoT で分析することにより、燃焼効率の 最適化 を行い、より少ない燃料で多くの 電力 を発電することができる( 省エネ化 )。

・ IoT センサー によって発電機の燃焼管理を行う事により、トラブルを事前に防ぐ事ができメンテナンスが容易になる。結果的にコスト削減と電力の安定供給にも繋がる。

・発電設備の異常を自動判定することによって、メンテナンス要員が不要になり、人はより効率的な仕事に取り組むことができる。

・スマートメーターの情報を活用することにより、電力の需給状況をコントロールすることができ、省エネ効果が期待できます。

 

エネルギー ( 電力 ) 業界 での IoT ・ AI 活用 事例 を紹介 まとめ

今回取り上げたのは、送電線のメンテナンスについてですが、 エネルギー ( 電力 ) 業界 の インフラでは発電機などにも同様の IoT センサー や AI による故障監視システムが取り入れられています。これにより、従来と比べて人員の削減とコスト削減を可能にし、電力の安定供給に繋がります。

AI が産業に役立つ点として、「量的観点」と「質的観点」の2つから見る事ができます。量的観点では、従来であれば人が全てのデータを確認し、知的作業でありながら労働集約的な作業となっていたため、人員の確保と時間の確保に問題がありました。質的観点では、その膨大なデータを人が処理する場合、個人の経験や知識によって情報の質が異なっているという問題がありました。

しかし、 IoT ・ AI によって労働集約的な作業を行うことで、人は本来のより創造的な仕事に取り組めるようになりました。また、情報も一定レベルの質を担保できるようになります。

このような取り組みによって、より効率的で安定的な 電力 の供給が可能です。また、人への負担が減る事で社員の向上心や学習心も向上します。このように、 AI と人が共存することで企業と人の発展に繋がり、今後もさらなる利用が増えると予想されています。

 

参考URL:

https://power.mhi.com/jp/products/storing-wind-and-solar-energy

https://www.accenture.com/jp-ja/insight-utility-energy-ai

https://www.tepco.co.jp/pg/company/press-information/press/2017/1465460_8686.html

 

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7件のコメント

  1. […] 現在の少子高齢化や人材不足によって、ベテラン社員に掛かる負担が増えています。そのため、人工知能(AI)などのテクノロジーによって、人をサポートすることも積極的に取り入れていくことが重要になります。法務業界において、契約書のレビューなどの情報を可視化・共有することができる人工知能(AI)によって、法務担当のサポートが可能です。また法務業界では、過去の蓄積データをもとにAIを活用したモデルの作成から、システムへの組み込みを行い業務の効率化を図っています。 […]

  2. […] IOWN構想は、AIを使用したエネルギー問題への取り組みも視野に入れています。将来的には、電力エネルギーを光ファイバーで伝送する技術の開発が行われています。そして次世代のエネルギー源には、太陽光・風力・地熱・バイオマス、そして次世代の静止衛星を活用する宇宙太陽光発電、太陽がエネルギーを生み出す仕組みを再現する核融合発電などがあります。IOWN構想は、この核融合発電にも協力したいと考えているようです。詳しくは、こちら。 […]

  3. […] 先生:経済産業省の言うように、意識改革は重要だと思います。以前セミナーの数百人規模の開場で、今後AIを導入したいかと聞いたら、導入したいという企業は10社くらいでした。そこには、やる気はあまり感じられませんでした。DXもこのAIのような同じ匂いを感じています。一方で、AIに関して言えば、エネルギー業界・水産業界・法務業界などでの活用が始まっています。時代はデジタルトランスフォーメーション(DX)だけど、レガシーシステムがあるから、システムの置き換えで終わってしまうかもしれないと考えています。そして、このシステムの置き換えだけで、DX銘柄の認定してしまう可能性があります。 […]

  4. […] 製造実行システム(MES)の特徴や口コミ・評判を紹介してきました。日本は、今回のコロナ騒動で行政の処理の遅れや製造業に於いてもテレワークの遅れなどが目立ちました。今後は製造現場でも、このようなMESやIoT・AIを活用した生産が行なわれるはずです。 […]

  5. […] 歴史的に見ても、1820年という時代は フランス の ピアニスト ・ ショパン が10歳の頃でした。今からちょうど200年前ということになります。風のエレメントが200年周期なら、ちょうど今がその時代の転換期でもあります。今のこの状況は、まるでショパンとドラクロワがいた200年前のようです。当時のフランスや欧州の一部では、肺炎が蔓延しており、医学的な議論があったようです。「エレジーをあきらめる時が来たら、医学研究に道を譲る時だ」というようなことが本にも書かれています。   簡単に言うと、「芸術からくる精神性」と「精神分析や最先端医療」のどちらを信じるのか、という議論だったようですね。 まさに、今のコロナウイルスと同じような状況です。この事から見ても、今が200年周期の時代の転換点と言ってもいいのではないでしょうか?「 風の時代 」の話が本当だとしても、嘘くさいとしても、200年前のパリでは世の中が混乱していたことは間違いないのですから(それから約100年後にスペイン風邪が流行しました)。   そう考えると、今から100年後に世界で新たなウイルスが流行しても不思議ではありません。そのため、世界で地球環境を守ろうと叫ばれている部分もあります。大切な事は、現代が100年に一度とも言われる「時代の転換点」だということです。連日、新聞でも環境問題を大きく取り扱っています。今までだったら、日本は少し離れて欧米を見ていられましたが、今回はそうもいきません。世界から日本が取り残されてしまう恐れがあるからです。   巷では、「生き方の本」「正しい睡眠」「正しい運動」「正しい食事」などの情報が増えてきました。しかし、冷静になって考えてみると、これは今まで私たちが数十年前から、誰もが工夫してやってきたことでもあります。冷静さを失って、これらの情報に飛びつく人もいるかもしれませんが、多く人達はすでに健康法も運動法も、食事法も睡眠法も分かっているはずです。   メディアは、「正しい睡眠」のためには、夜はきっぱりと 仕事 をやめて朝やりましょうといいます。しかし考えてみれば、動物や人間は、朝起きて活動することが当たり前です。日本人は、仏教とキリスト教の違いからくる人間観が違うので、人間が生きるための基本である、「衣・食・住」を本当には理解できていないのかもしれません。それは、日本の建築の法律や食事に対する考え方・ライフスタイルを見ても何となく分かります。   欧米(欧米人)というのは、一見進んでいる国のようにも見えますが、人間の生き方の基本である、家族や衣・食・住をとても大切にしているのが分かります。 風の時代 でも、それは普遍だと思います。これは、恐らく理屈ではなく、DNAにそう刻まれているのだと私は思っています。   それに対して、日本は仏教なので、どちらかというと「はかなく散りゆく桜のように、刹那的な存在」として人間を認識しているのだと思います。そのため、欧米人のように、家族や衣・食 ・住をそこまで大切には思っていないようです。そうなると、この「 風の時代 」では、自分探しやオリジナルの生き方を考える時に不利になるかもしれません(アイデンティティを探す旅に出ることになるから)。   それでも、世界で トランスジェンダー / マイノリティ という存在がたくさんいると分かってきたように、日本人の中にも欧米人的な イデオロギー を持っている人がいても不思議ではありません。そういう人は、もしかしたら「 風の時代 」に 生きやすい人 になるかのしれません。過去には、そういう欧米タイプの日本人は、ハッキリと物事を言ったり行動したりしていたので、周りから嫌われる傾向が強かったです。しかし、より自由で個人の社会ではそれもなくなります(日本人と外国人の思想の違い)。     「無知の知」を知っていますか?/ダイヤモンド・オンライン (自分の力で「考える」」ことの必要性)     今後は、会社員から「個の時代」「知恵の時代」「テレワーク」に時代も変化すると新聞に書いてあるように、より 生きやすい人 ・ 社会になることは間違いありません。そして、テレワークならトランスジェンダーの人々も生き方もかわるはずです(家にパソコン(Mac/Windows)があれば、生活を完結することができるので)。そのため「 風の時代 」というのは、ピンチでもありチャンスでもある時代と言えるのではないでしょうか。   2021/4/6追記   この記事で、さんざん「自分探し」「考える時代」というような話をしてきました。ツイッターでも、「僕たちは今まで考えることを放棄してきた」なんてツイートも注目されていました。しかし、僕は昔からそういうことを考えていたので書いただけであって、現実では時間を何よりも大切にしています。そのため、そんなに悩むようなこともないし立ち止まって考えることもありません。むしろその反対の生活をしています。この前の読売新聞の海外の学者の寄稿でも、イデオロギーよりも現実主義と書いてあったように、いくら新しいテクノロジーが登場してもすぐに現実が変わることはありません。 そのため、日本も中国も化石燃料の依存からは簡単に抜けることはできないですし(エネルギーの話)、すぐにクルマがEV(電気自動車)だけになるわけではありません。ガソリン車からEVシフトによる、日本の自動車業界の雇用が約500万人失われる可能性がある、というのもすぐには来ないでしょう。つまり、まだ当分は世間が騒いでいるほどに世の中は変わっていなくて、しばらくは普段の生活ができるでしょう。 […]