電力部門のデジタル化におけるダイナミックなイノベーション

電力業界におけるデジタル化の急速な導入は、変化する市場の需要に対応するための新しいアイデア、製品、またはプロセスの継続的な開発と導入というダイナミックなイノベーションの顕著な例です。 ここで、POWER は、「バズワード」の下で頻繁に伝えられているものの、世代から消費者に至るまでの電力分野で、いくつかの複雑なデジタル概念がどのように実用的な影響を与えているかを検証します。

デジタル化（ビジネス モデルと運用を、より接続されたデータ主導型で多用途かつ効率的な環境に変革する包括的なプロセス）は、エネルギー転換が進むにつれて電力セクターの手段として確立されています。 これまでのところ、そのプロセスには、さまざまなアプローチを伴う、多種多様で複雑かつ急速に進化するデジタル テクノロジが含まれています。

電力セクター自体が非常に複雑であり、発電事業者、送電・配電会社、規制当局、幅広い消費者など幅広い利害関係者が存在することを考えると、最新の動向に追いつくのは簡単ではありません。 ここで、POWER は、基礎となるデジタル テクノロジーと新たな概念をいくつか特定し、電力関係者がそれらをどのように使用している (または使用しようとしている) かを示しています。

少なくとも 2 年前、電力専門家は人工知能 (AI)、つまり人間の介入なしに大規模なデータ セットから迅速に学習し、問題を解決し、新しいデータに継続的に適応する機械の機能が誇大広告であるとほぼ確信していました。 しかし、コンピューティング システムの進歩により、AI とそのサブセットである機械学習の重要性がますます高まっており、効率と利用、予測、学習システムのアルゴリズムとパターン認識、エネルギー源の管理と輸送などが主要な用途となっています (補足記事を参照) 。 AI の可能性は、エネルギー貯蔵、不確実性分析、廃水処理、排出制御、バイオ燃料生産、エネルギー サプライ チェーン管理、再生可能エネルギー、リスク評価、デマンド レスポンスでも開花しています。

1. テヘラン大学の研究者が作成したマップは、エネルギー分野における人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の関係を図解しようとしています。 青色はエネルギー効率と利用における AI アプリケーションをカバーします。 黄色は ML とそれに関連する予測手法をカバーします。 緑色は学習システムのアルゴリズムとパターン認識をカバーします。 赤はエネルギー源と消費者をカバーします。 出典: エネルギー戦略レビュー、2023 年 1 月

使用例は無限にあるように見えます (図 1)。 2023 年 1 月、AI を活用した電力マーケティング担当者は、再生可能エネルギーの購入を合理化し、ビジネスおよび産業の顧客に予測可能性と自動化を提供する Gridmatic Retail を発表しました。 もう 1 つの企業である Imperium Predictive Analytics は、短期、中期、長期の期間を予測するアルゴリズムを使用してポートフォリオをヘッジする際に、消費者が調達戦略に関してより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう AI を利用しています。

Imperium創設者のルーカス・グライムス氏は、このサービスの重要な価値は、簡素化されたプロセスを通じて市場の透明性を提供し、より多くの利害関係者が実用的なデータに基づいて評価し意思決定できるようにすることだと述べた。 しかし、グライムズ氏は、AI、特に予測分野における最大の課題は引き続き「データ取得とデータ検証」を中心に展開していると指摘した。 データの精度も別の懸念事項であると同氏は指摘した。

OpenAI が 2022 年 11 月にリリースした ChatGPT は、人工知能 (AI) 大規模言語モデル (LLM) に基づく商用チャットボットであり、生成 AI が人間とデータのインターフェースに大きな変化をもたらす可能性があるという認識が広く認識されるようになりました。 また、生成型 AI はすでに多くの業界に変革をもたらしていますが、データの自動化、開発、通信、分析を支援するなど、電力セクターにとって大きな可能性を秘めている可能性があると複数の専門家が示唆しています。

Cognite の最高技術責任者である Geir Engdahl 氏は POWER に次のように説明しました。「非常に価値のあるものとなるのは、深いドメイン知識とデータの組み合わせ、そしてそのタスクを実行できるシステムです。つまり、システムにはすべての配管が備わっています。データ操作は、実際の発電所の操作からシステムに継続的に流れ込み、検査命令の作成やルートの実行など、システム内で価値のあるタスクを実行する能力を備えています。利用可能なすべてのデータを使用して原因を分析します」と彼は言いました。 「この『データ運用』とChatGPTや同様の大規模言語モデルの組み合わせは、これらの業界のナレッジワーカーの働き方を大きく変えることになると思います。」

カスタム設計の生成 AI プログラムから得られる最大の利点は、自動監視によってアラームがトリガーされた機器の特定などのタスクにおいて、資産パフォーマンス管理のすべての段階に適用できる可能性があるとエングダール氏は示唆しました。 「この業界の知識をすべて総合して、非常に賢い提案を行うことができます」と彼は述べました。 「もちろん、人間が常に関与し、実際に何をすべきか最終決定を下します。」

さらに、生成 AI モデルはドキュメントへの参照を提供したり、ナレッジ グラフへのデータのオンボーディングを支援したりできます。 「これが意味するのは、たとえば文書や図面などの非構造化データを取り込むときに、そのデータからさらに多くのコンテキストを引き出すことができるということです。」 たとえば、このモデルは特定の種類の文書を識別でき、作業者が詳細な「人間の言語」を通じて、文書に関する特定の詳細を迅速にクエリして取得できるようになります。 しかしエングダール氏は、このモデルには「幻覚」、不作為による嘘、データセキュリティ、知的財産保護などの欠点や欠陥があると警告した。

効率的なデータ分析とリアルタイムの意思決定のために大量のデータを保存および処理できる手段であるクラウド コンピューティングも、電力分野で勢いを増しているようです。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は最近、高度な分析に基づくクラウド テクノロジーとデータ駆動型ソリューションを提供するために、いくつかの公益事業者と有利な契約を締結しました。 たとえば、Duke Energy は 2022 年 11 月に、AWS 上で新しいスマート グリッド ソフトウェアとサービスを構築し、電力会社が将来のエネルギー需要を予測し、特定するのに役立つカスタム構築アプリケーションのスイートであるインテリジェント グリッド サービスを拡張するための「複数年にわたる戦略的コラボレーション」を開始しました。電力網を更新する場所と方法。 この電力会社は、情報技術とグリッド分析のワークロードを AWS に移行することにも同意しました。

デューク・エナジー社の上級副社長兼最高情報責任者のボニー・ティトーン氏は、「当社のデジタル進化はクリーンエネルギーへの移行の基礎となる」と述べた。 「たとえば、将来のエネルギー需要を正確にシミュレートし、送電網への投資を計画するには、何億もの電力潮流計算を実行する必要があります。従来の IT (情報技術) ハードウェアを使用した場合、このプロセスには数週間かかります。AWS が提供するクラウドテクノロジーを使用することで、 Duke Energy 向けに開発中ですが、同じシミュレーションを 15 分以内に実行することを目指しています。」

一方、ロボット工学の進歩により、発電所の運用と保守が大幅に促進され、困難な運用と保守業務が再構築されようとしています。 自律ロボット検査は、困難または危険な環境の処理に適したさまざまなロボット群ですでに使用されています。 Consumers Energy と National Grid は、同社の象徴的な犬のような機敏なロボットであるボストン ダイナミクスの Spot を個別に使用して、同社の重要な変電所の資産を検査し、熱スキャンとゲージの読み取りを自律的にキャプチャしています。 一方、オンタリオ・パワー・ジェネレーションとデューク・エナジーは、原子力発電所の検査任務にスポットを使用している。 スポットは水力発電所や鉱山地域にも導入されており、地震活動、岩石の安定性、または有毒ガスの存在のリスクにより危険な地域を評価しています。

2. Gecko の TOKA 4 ロボットはボイラーをスケールし、人工知能を活用したソフトウェア プラットフォームを強化するために超音波データを収集します。 提供: Gecko Robotics

ピッツバーグに本拠を置く Gecko Robotics も、同社のロボットへの関心が高まっています。 マルチアングル超音波スキャンと視覚カメラを備えた同社のクライミング TOKA シリーズ ロボット (図 2) は、タンク、ボイラー、スクラバー、配管、壁の厚さ、孔食を検査できます。 電力セクターの老朽化した資産を考慮すると、この事業は特に重要な成長を遂げています。 「私たちは企業を、非常に直線的または信頼性が低い事後対応型メンテナンスからプロアクティブなメンテナンスに移行させるビジネスを行っていますが、さらにそれを超えた取り組みを行っています」と Gecko Robotics の CEO 兼共同創設者である Jake Loosararian 氏は POWER に語った。

Gecko は、ロボットによって可能になった多面的な検査から収集された AI を利用したデータ分析も提供しています。これは、一部の発電所顧客にとって非常に貴重であることが証明されています。 「私たちは何万もの資産に関するデータを収集し、所有しています。私たちは、いくつかの高度なソフトウェアを使用して、私たちが実現すると考えているものについて洞察を与えることができ、データセットから明らかに問題の一部を予測しますが、また、現在だけでなく将来にわたって、問題を解決するために設備投資を慎重に行うことができるため、シャットダウンの頻度を延長することができます。」

米国国立標準技術研究所 (NIST) によって定義されているように、モノのインターネット (IoT) は、消費者レベルのデジタル デバイス (スマート アプライアンスやセルラー デバイスなど) の相互接続で構成されます。 対照的に、産業用 IoT (IIoT) は、産業、製造、ビジネス プロセスにおけるセンサー、計器、機械などのデジタル デバイスの相互接続 (安全性、パフォーマンス調整、アクセス制御、設備制御、セキュリティ、メンテナンスなど) をカバーします。 。

IIoT は、「物理環境と対話するプログラム可能なシステムまたはデバイス」であるオペレーショナル テクノロジー (OT) を強化するための情報および通信テクノロジーの統合でも注目に値します。 たとえば、OT システムには、計装および制御 (I&C) システム、監視制御およびデータ収集 (SCADA) システム、および分散制御システムが含まれます。 従来の OT は通常、有線ネットワークを介して相互接続しますが、IIoT デバイスは、WiFi、セルラー、衛星、Bluetooth、無線周波数識別などの幅広い無線テクノロジーを使用して広域をカバーできます。 NIST は、IIoT デバイスは従来のプロセス制御を置き換えるのではなく、さまざまなセンサーの追加監視やデータ分析モデルの適用を通じて産業プロセスを強化することを目的としていると述べています。

テクノロジーの進歩と、電源コンポーネントのコスト削減、利便性、効率、信頼性、持続可能性を強化する取り組みにより、IIoT デバイスは急増しています。 数百の例のうちの 1 つにすぎませんが、競争力のある発電大手である NRG Energy の予知保全チームは、最近、継続的なワイヤレス資産監視を追加しました。これにより、より頻繁なデータが提供され、発生中の故障の早期検出が可能になり、発電所の設備の状態をより適切に評価できるようになります。

IIoT デバイスに関連してよく挙げられるハードルは、ワイヤレス ネットワークが停止する可能性があり、特にレガシー インフラストラクチャと統合する場合、導入に費用がかかる可能性があることです。 この面での具体的な進歩は、特に無線通信システムである 5G の統合です。 コネクテッドインダストリーとオートメーションのためのアライアンスである5G-ACIAは、特に5Gは、ワイヤレス等時性リアルタイムモーションコントロール、重要なプロセスを監視するためのセンサーシステム、拡張現実と仮想現実アプリケーションへの道を切り開いたと指摘した。 一方、高帯域幅、低遅延の接続の利点には、プラントの安全性とセキュリティだけでなく、メンテナンス アプリケーションの拡張も含まれます。

「ジオフェンシング アプリケーションは、労働者と公衆のセキュリティと安全のために使用できます。労働者が避けるべきエリアに入ると、ウェアラブル センサーが警報を発する可能性があります」と、ノキアのグローバル エネルギー プラクティス責任者のドミニク フェルフルスト氏は述べています。 。 「この種のアプリケーションは遠隔のプラントでも使用でき、現場での不正な活動を中央のセキュリティチームに警告します。人間が作業するには危険すぎる可能性がある制限された現場で人間の活動をさらに制限するには、遠隔制御ロボットを使用できます。ネットワーク上でアクティブ化してメンテナンス活動を自動化します。」

ただし、IIoT システム、特に本質的なセキュリティ機能を含まない市販のデバイスに関連するサイバーセキュリティ リスクも、広く懸念されています。 イスラエルを拠点とする Waterfall Security Solutions の CEO、Lior Frenkel 氏によると、IT/OT 統合に関連するサイバーセキュリティ リスクに対処するために、多くの電力会社に新しいソリューションが導入されています。 フレンケル氏は、ウォーターフォールの単方向ゲートウェイを強調しました。これは、リモート アクセスを保護し、リアルタイムの産業ネットワーク監視を可能にするファイアウォールの「進化的な代替品」です。

「サイバーセキュリティにおいて、OTネットワーク、生産ネットワーク、制御ネットワークのリスクは新しいものである。市場としてはおそらく5年前のものだ」と同氏は述べた。 「5 年前に変わったのは、脅威がテロベースの国営からランサムウェアに移行したことです。」

フレンケル氏によると、ウォーターフォール社のアプローチはサザン社などの大手電力会社が導入しているもので、基本的には制御ネットワークと外部世界との間に通常接続されているファイアウォールを取り除くことを目的としている。 フレンケル氏が注目している他の新興セキュリティ技術には、ネットワークを遠隔監視できる侵入検知技術などがある。 しかし、現在では監視もサービスとして利用できるようになったと同氏は指摘した。

デジタルツールは、より大規模な電力システムのいくつかの側面も再構築しています。 気象条件に基づいてソーラーパネルの出力を予測できる機械学習に加えて、分散型エネルギーリソースを組み合わせてグリッドサービスを提供する仮想発電所を促進するいくつかのテクノロジーが登場しました。

デジタル技術はまた、マイクログリッド、大規模なグリッド上で独立して動作できる小規模の自己完結型エネルギー システム、およびハイブリッド発電所の構築も可能にしています。 ユニークな例としては、国立再生可能エネルギー研究所 (NREL) とアイダホ国立研究所 (INL) が 2023 年 1 月に、ESnet が運営する光ファイバーケーブルとデジタル リアルタイム シミュレーターを使用して、INL の原子力と NREL の再生可能エネルギーを仮想的に同期できることを実証しました。

配電の面では、電力会社は「モデリングツールに知識を組み込むダウンラインデバイスや、一般的な混雑時の電力品質問題を解決するための運用機能」にさらに投資したいと考えていると、電力・公益事業担当副社長兼ゼネラルマネージャーのサリー・ジャクミン氏は述べた。 AspenTech のオープン システム インターナショナル (OSI) ビジネス ユニット。 そして送電側では、再生可能エネルギーによる送電網全体の電圧と周波数の安定性を確保するために、動的安定性解析による発電資産の監視と制御がますます重要になっていると彼女は述べた。

デジタル技術は、再生可能エネルギークレジットやその他のエネルギー商品のより効率的かつ透明性のある取引を可能にする新しいエネルギー取引プラットフォームも生み出しています。 これらの取り組みの鍵となっているブロックチェーンは、カーボンフリー エネルギーを 24 時間年中無休で調達および供給する取り組み (24/7 CFE) にも役立つことが証明されています。

たとえば、サードパーティベンダーであるCleartraceは、2020年から英国のJPモルガン・チェース（JPM）と協力し、ブロックチェーンベースのエネルギー追跡技術を使用してJPMのエネルギー使用量を監視しています。 この技術は、24 時間 365 日の電力購入契約の一環として、JPM の電力消費量をデジタルでリアルタイムに再生可能発電と照合します。 Cleartrace のプラットフォームは、NextEra、Iron Mountain、Brookfield Properties、Brookfield Renewable でも使用されています。

3. Terafab のデジタル的に強化された建設モデルは、自動化を活用することで、太陽光発電所の建設を加速し、建設コストを削減し、建設作業員が重い太陽光パネルや鉄骨構造物を（多くの場合厳しい気象条件で）持ち上げる必要がある物理的安全上のリスクを排除することを約束します。空調管理された組立ラインで。 このレンダリングは、「自動化されたデジタル フィールド工場」にある Terabase Terafab を示しています。 提供：テラファブ

最後に、デジタルの進歩もサプライチェーンを強化し、建設を変革しています。 5月、デジタルおよびオートメーションのソリューション企業Terabase Energyは、太陽光発電所建設のための世界初の自動デジタルフィールド工場を発表した。 2023 年秋に導入予定の包括的な Terafab システム (図 3) は、プロジェクト サイトのデジタル ツイン、高度なサプライ チェーンおよび在庫管理システム、オンサイトのワイヤレス デジタル コマンド センター、現場に導入された自動組立ライン、および特殊なシステムを組み合わせたものになります。ローバーの設置はシームレスな24時間365日の運用に移行すると、同社はPOWERに語った。

—ソナル・パテルPOWER 上級副編集者 (@sonalcpatel、@POWERmagazine) です。

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