「電力需要」はAIで予測することができる(AI×環境)【論文】

   

厳しい気候の農村部の電力を守ろう

アラスカの農村部のコミュニティの多くは、州全体の配電網がないため、独自の独立した電気マイクログリッドを運営している。これらの孤立したコミュニティでは、再生可能なエネルギー源を取り入れることで、電力供給の多様化を図るところも多い。

再生可能エネルギー源のマイクログリッドへの統合は経済的に有利であるが、気候環境はアラスカでは大きく変化するのでリスクと不確実性も伴う。よって、コミュニティの電力負荷を予測する予測モデルを作り、リスクと不確実性を減らすことが求められている。

アメリカにあるアラスカ大学のM. Cenekら研究者は、厳しい自然環境下のアラスカにおける電力負荷予測の研究は進んでいないという課題に着目し、2つのモデルを組み合わせて気候環境の不確実性を現象し電力負荷を予測することを試みた。

結果、電力負荷を予測することはできたのだろうか?続きを読んでみよう。

2つのモデルを組み合わせた電力負荷を予測

M. Cenekらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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