要約:

  • エネルギー省はAIとMLを使用して電力需要を予測し、電力購入コストを削減するパイロットプロジェクトを実施。
  • Googleマップを活用して、作物パターンと年間の時期に基づいて需要を予測し、太陽光や風力発電量、市場の交換レートも予測。
  • エネルギー省はQ Next社と提携し、6か月間のパイロットプロジェクトを実施。省エネ効果により一部が報酬として支払われる見込み。
  • 電力需要は平均で1日10,000 MWであり、エネルギー省は他州に電力を供給している。風力発電や熱発電などの発電量も安定している。
  • 370 MWのYelahanka複合サイクル発電所と11.5 MWのBidadi廃棄物エネルギー発電所が近日中に稼働予定。

感想:

エネルギーセクターにおけるAIとMLの活用は、電力需要の予測や省エネに向けた革新的な取り組みである。パイロットプロジェクトの成功により、効率的な電力の売買が可能となる見通しであり、再生可能エネルギーの利用も促進されている点が注目される。

元記事: https://www.thehindu.com/news/national/karnataka/energy-department-to-use-ai-and-machine-learning-for-electricity-load-management/article68464095.ece