ソーラーが賢くなる：AIがクリーンエネルギーを拡大する方法

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私たちは電気という便利なものに囲まれて快適な生活を送っている。電力は主に化石燃料と石炭の燃焼によって供給されているが、どちらも資源に限りがあり、化石燃料は今世紀中に枯渇すると予想されている¹。その上、化石燃料や石炭を電力に使用することは気候変動の原因となり、²⁰²¹²年には温室効果ガス排出量の25％を引き起こす。

温室効果ガスは地球上に熱を閉じ込め、干ばつ、ハリケーン、山火事などの悪天候や自然災害を引き起こし、何兆ドルもの損害をもたらし、人間の健康にも危険を及ぼす³。このため、再生可能でクリーンな代替エネルギー源を見つけることが重要になっている。可能な解決策は？太陽光発電。

太陽エネルギーは、発電の際に温室効果ガスや二酸化炭素を排出しない⁴^。また、1時間ごとに太陽から地球に届く太陽光発電の電力は、地球の1年間の電力需要を支えるのに十分な量である⁵。では、なぜこのクリーンなエネルギー源が化石燃料に取って代わっていないのだろうか？

太陽エネルギー導入の課題

この自然で完全に再生可能な電力を効率的かつ効果的に利用することは難しい。太陽エネルギーの急速な拡大や普及は、送電網の拡大、ソーラーシステムや太陽光発電所の建設コストの高さ、既存の送電網との統合といった課題によって遅れている。

研究者、電力会社、新興企業、政府は、人工知能（AI）のような新たな技術の助けを借りて、太陽光発電の影響を拡大する方法を模索している。ここでは、AIがすでに太陽エネルギーの拡大を加速させているいくつかの方法を見ていこう。

ソーラー用地の選定

環境条件は、太陽光発電と蓄電能力に大きな影響を与える可能性がある。個々のソーラー・システム・プロジェクトには、地理的条件や立地条件に特有のさまざまな課題がある。

大量の環境データと地理的データを分析することで、AIはエネルギー会社が最高の太陽光条件と資源を提供する場所や敷地を特定するのに役立つ。 AIはまた、その後の継続的な開発のための理想的な位置付けを見つけ、既存のグリッドシステムとの接続のしやすさを検証することもできる。

その一例として、Airworks^Automate6は、政府、エネルギープロバイダー、土地開発業者が、AirWorksのAIアルゴリズムによって、さまざまなGSDレベルの数千エーカーの地理空間データを処理し、トレーニングすることで、太陽光発電所の理想的な立地を特定し、開発を加速できるよう支援します。彼らのモデルは、ドローン、航空機、LiDARなどのソースからのデータを処理し、クライアントがプロジェクト管理に使用できるサイトプランを提供することができる。

太陽エネルギー性能

雲、タイミング、惑星の位置が地球に届く太陽光発電のレベルに影響を与えるため、太陽光発電所やシステムは天候や需要と供給のミスマッチの問題に直面する。例えば、突然の雲に覆われると、太陽光発電の発電量が著しく低下するため、送電網運営者はバックアップとして化石燃料発電所にエネルギーを過剰生産させる。 AIは膨大な量の環境データを一貫して常に分析し、予測精度を向上させ、新しい状況や変化する状況に対してリアルタイムで調整を行うことができる。

英国では、同国の電力システムを運営するナショナル・グリッド電力システム・オペレーター（ESO）が、非営利団体オープン・クライメート・フィックスと提携し、雲の動きとソーラーパネルの正確な位置を照合するAIを搭載した追跡システムを構築している⁷。国家管制室で使用されるこのシステムは、ESOが雲の動きを数日単位ではなく、数時間単位、数分単位で予測するのに役立つ。これにより、太陽光発電の予測精度が最大50％向上する可能性がある。予測精度が高まれば、ESOは化石燃料の予備エネルギーを削減し、二酸化炭素排出量を削減しながら効率を向上させることができる。

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グリッド・インテグレーション

太陽光発電システムを既存のエネルギー・グリッドに組み込むのは、複雑な作業である。太陽光発電による電力は断続的であるため、サービスの中断や送電網の停止を避けるためには、エネルギー貯蔵と供給の必要性を慎重に検討し、計画することが重要である。ソーラーシステムの統合は、化石燃料への依存を減らし、二酸化炭素排出量を削減する上で極めて重要な要素である、

正確な太陽光発電の予測は、予測と生産稼働時間を改善し、エネルギーシステムとストレージの拡大に役立つ。 AIは膨大な量の複雑なデータを正確に評価・分析し、予測能力を使って革新的な代替案を提案することができるため、統合のための貴重な技術となっている。

従来の送電網は、一方向の電力フローと情報伝達を行うため、拡張性、効率性、再生可能エネルギーの統合に限界があった。スマートグリッド（S.G.s）は、双方向の電力流通と情報交換を行う、よりインテリジェントな電力網として、各社が開発を進めている。

BluWave-ai社のSmart Grid Optimizerの一部であるSolar Predictorは、機器の仕様、気象観測、予測のルールベースのモデリングと時系列の機械学習予測を組み合わせることで、電力会社に正確な太陽光発電予測を提供している⁸。ソーラー・プレディクターは、過去のデータ、天候パターン、その他の関連要因に基づき、太陽光発電量を正確に予測します。この機能により、エネルギー・プロバイダーは、太陽光発電資産の利用率を高め、エネルギー配分を計画し、持続可能なグリッド管理のために情報に基づいた決定を下すことができる。

AIとソーラーの明るい未来

AIと太陽光発電という2つの強力な新技術の融合は、クリーンなエネルギー経済への移行にすでに現実的な影響を及ぼしている。両技術が進化し続ければ、その影響は飛躍的に拡大するだろう。世界の既存の送電網における太陽光発電の役割を拡大することで、AIは電力会社と政府の発電コスト削減を支援し、2050年までにネット・ゼロ・エミッションを達成するという世界的な目標を達成することができる。

ambiqはどのように貢献しているか

AIは電力を大量に消費する作業であり、電力を大量に消費する機器を使ってソーラーサイトのような持続可能なエネルギーを作り出すことは直感に反する。 ambiqでは、エネルギーと持続可能性にこだわっています。私たちは、AIが可能なコネクテッド・エッジ・デバイスが、市場のどの製品よりもエネルギー消費を最大10倍低くすることで、1回の充電でより長く動作することを可能にします。

超低消費電力システム・オン・チップ（SoC）と特許取得済みのサブスレッショルド・パワー最適化技術（SPOT®）プラットフォームの使用を通じて、太陽光発電サイトの特定に使用されるような何百万ものスマート・センサやメータに力を与えることで、二酸化炭素排出量を削減します。私たちは、グリーン・エネルギー・デバイスを使用したグリーン・エネルギーの創出を支援します。