AIはマイクログリッドのエネルギー管理を効率化できるか(AI×環境)【論文】

   

再生可能エネルギーと新しい電力網

世界経済の発展の加速に伴ってエネルギー需要が増加しており、再生可能エネルギーを統合した新たな電力網が必要とされている。

エネルギー需給の不均衡を解消するためには、エネルギー管理技術を活用する必要がある。信頼性を確保しながらマイクログリッド(分散型の電力供給)による理想的な経済性を実現するためには、再生可能資源の発電挙動のダイナミクスを無視することはできない。実世界データのエネルギー管理を改善するためには、再生可能エネルギーを含む需要と供給を効率よく予測、管理する必要がある。

パキスタンにあるコムサット情報科学大学のAqdas Nazら研究者は、マイクログリッドにおける発電量と需要量の予測とエネルギー管理の効率化という課題に着目し、グレイウルフ最適化自動回帰統合移動平均法(GARIMA)と、カッコウ探索自動回帰統合移動平均法(CARIMA)を試みた。

結果、効率を上げることはできたのだろうか?続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間:Aqdas Nazについて
パキスタンのコムサット情報科学大学・コンピュータサイエンス学科の工学修士。専門分野は機械学習やスマートグリッド

エネルギー管理を3~4割増しの効率化に成功

Aqdas Naz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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