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が、もしそのすべてが止まってしまったらどうなるだろうか。電気は主に化石燃料と石炭を燃やすことで供給されているが、どちらも限られた資源であり、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、化石燃料と石炭を電気に使うことは気候変動の一因となり、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、何兆ドルもの損害と人体への危険をもたらす3。そのため、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。可能性のある解決策は？太陽光発電だ。
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、太陽からの電力は1時間ごとに地球に到達し、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、難しいことである。太陽エネルギーの急速な拡大と普及は、送電網の拡大、太陽光発電システムや太陽光発電所の建設にかかる高いコスト、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、そして政府は、人工知能（AI）のような新興技術の助けを借りて、太陽光発電の影響力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。
大量の環境データや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適な太陽光発電の条件や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、後に開発を継続するための理想的な位置づけを見つけ、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、AirworksAutomate6は、政府、エネルギープロバイダー、土地開発業者が太陽光発電所の理想的な場所を特定し、AIの助けを借りて開発を加速させるのを支援する。 AirWorksのAIアルゴリズムは、さまざまなGSDレベルで何千エーカーもの地理空間データを処理し、トレーニングする。同社のモデルは、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します。
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によって問題に直面する。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時分析し、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、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。国の制御室で使用されるこのシステムは、ESOが雲の動きを日単位ではなく時間単位や分単位で予測するのに役立つ。これにより、太陽電池の予測精度が最大50％向上する可能性がある。予測が改善されれば、ESOは化石燃料の予備エネルギーを削減することができ、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。
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・グリッドに統合することは、複雑な取り組みになる可能性がある。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。太陽光発電システムの統合は、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、
太陽光発電の正確な予測は、予測と生産稼働時間を改善し、エネルギーシステムと蓄電の拡大に役立つ。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、一方向の送電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。企業は、双方向の電力フローと情報交換を行う、よりインテリジェントな電力網としてスマートグリッド（S.G.s）を開発している。
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8を組み合わせることで、ユーティリティ企業に正確な太陽光発電予測を提供している。Solar Predictorは、過去のデータ、天候パターン、その他の関連要因に基づいて太陽光発電量を正確に予測する。この機能により、エネルギー・プロバイダーは、太陽光発電資産の活用を強化し、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意思決定を行うことができます。
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。両技術が進化を続ければ、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増幅させることで、AIは電力会社や政府の発電コスト削減と、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目標の達成を支援することができる。
Ambiqの貢献
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で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。Ambiqは、AIが可能なコネクテッド・エッジ・デバイスのエネルギー消費量を市場のどの製品よりも最大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���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。
参考文献
1 化石燃料はいつ枯渇するのか？| フェアプラネット | 2023年4月30日
2 温室効果ガス排出源｜米国環境保護庁｜2023年10月5日
3 地球を温暖化する温室効果ガスについて知っておくべき5つのこと｜国連ニュース｜2022年1月8日
4 太陽エネルギーの有望性：21世紀の低炭素エネルギー戦略｜国連｜2007年
住宅所有者が知っておくべき太陽エネルギーの 5つの 事実と統計｜2023年4月19日
6 エアワークス｜2023
7 AIに太陽を：非営利団体、英国送電網の太陽エネルギーを予測｜2023年2月24日
8 BluWave-ai｜2023年
