AIで「電気料金の最適化」を実現する為に予測できること(AI×環境)【論文】

   

スマートテクノロジーを利用した電力系統負荷の軽減

何種類もの再生可能エネルギー源が使用されるようになり、エネルギー貯蔵や、負荷軽減、送電網管理を自動化するためのスマートグリッドテクノロジーへの需要が高まっている。

スマートグリッドでは、需給の変動に伴い価格がリアルタイムで変動するようになる。しかし、現状では中小規模のエンドユーザは市場から除外されており、固定料金システムのままである。これでは、ユーザにとっては総エネルギー量のみが重要となり、エネルギー源の種類を最適に分配することに意識が向かない。とはいえ、エネルギー源や価格の変動を一般的な顧客が自分で管理するのは難しい。

米国にあるUniversity of UtahのMoatazら研究者は、こうした状況に着目し、電気料金が需給量に応じたマーケットプライスによって決定されるシステム構築を目指し、いくつかの異なる機械学習手法を使いながら一つの都市全体の電力需要予測を試み、アルゴリズムごとの性能を比較した。結果、外生的入力を利用した非線形自己回帰ニューラルネットワークモデルを用いたときに、最も高い正確さで電力需要予測をすることができることが判明した。

電力価格変動メカニズム構築のための、電力需要予測技術の開発

Moatazらの研究のポイントは以下の通りだ。

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