再生可能　自然エネルギー「推進」　総合スレ36

607 ：名無しさん＠お腹いっぱい。：2016/07/19(火) 12:33:26.25 ID:???.net

再生可能エネルギーをより効率的に活用するための鍵は「ビッグデータ」と「機械学習」
http://gigazine.net/news/20160719-renewables-revolution-machine-learning/
ドイツでは国内の電力需要の3分の1を再生可能エネルギーでまかなっています。
また、ドイツ政府は2050年までに少なくとも国内の電力需要の80％を再生可能エネルギーで供給するとしています。
問題となるのは、無風や曇りの日、つまりは風力発電や太陽光発電による発電量が求められる電力量を下回る場合に、送電オペレーターが他の発電施設に対して足りない分の電力をどれくらい要求すれば良いか、という点だそうです。
また、異常に風の強い日や日差しの強い日、つまりは風力発電や太陽光発電による発電量が予測されていた電力量を上回る場合に、他の発電施設から供給してもらう電力量を即座に減らし、無駄な出費を防ぎ再生可能エネルギーを有効に活用することも求められます。

「EWeLiNE」プロジェクトでは、集めた風力や日光強度に関するデータをさまざまな大気観測データとかけ合わせることで、48時間後までの発電量を予測しています。
さらに、研究チームでは予測データを実際の発電量と比較し、機械学習により予測精度を向上させる試みにも取り組んでいるそうです。

しかし、現状では観測データをリアルタイムで送電オペレーションに反映させることはできない模様。
ただし、2年以内に観測データをリアルタイムで解析し、自動で送電量を調節可能なシステムの開発が「EWeLiNE」プロジェクトで計画されています。
また、このアプローチが成功するであろう、という兆候もあります。