AIが電気工学においてどのように役立つか

AIが電気工学においてどのように役立つか

現在、私たちは電気業界でのAIの応用について見ていきます。AIの応用は、銀行、Fintech、クラウド、サイバーセキュリティ、ECなどの新しい産業で多岐にわたっていますが、電気業界におけるAIの応用についてどうでしょうか。では、まずは負荷バランスと予測から始めましょう。これは他の産業で行われている需要予測と同様のものです。重要な要素はピークと谷の分析です。電気業界では、ピークと谷は季節によって異なります。電力の負荷が高くなる時期と低くなる時期が必ずあります。さらに、長期的な視点と短期的な視点の両方があります。季節性の要素とトレンド要素です。トレンドは長期的なもので、季節性は短期的なものです。これらの要素をすべて考慮に入れる必要があります。それによって、全体の電力システム計画を行うことができます。負荷をバランスさせなければ、電気業界は顧客の期待に応えることができません。そのため、負荷予測とバランスが適切に行われないと、停電などの問題が発生し、顧客の不満や収益の損失につながる可能性があります。

現在、電力会社は複数の源から電力を購入しています。そのため、負荷バランスと予測は非常に重要です。以前は、エクセルが将来の需要を理解するための主要ツールでしたが、AIシステムを使用した方が負荷バランスと予測がより良い結果をもたらします。AIシステムは、複数の要素を研究し、需要の複数の要因を評価することができます。長期的なトレンドと短期的な季節性を考慮に入れることができます。負荷予測の精度が重要です。もしも予測が正確でない場合、期待されるよりも多くの電力が消費される可能性や、逆に少ない電力が消費される可能性があります。予測の精度が低いと、計画や調達の決定にも影響を与えます。そのため、AIシステムは予測精度を向上させるうえで重要な役割を果たし、負荷バランスと予測プロセスを効率化することができます。

次に、故障診断と自動配電システム管理です。配電について理解するために、画面に表示されている図を見てみましょう。これが電力発電所であり、異なる源から電力を購入する場所です。発電所自体が電力を生産することもあります。次に変圧器があり、それから送電があります。変圧器は再利用され、最終的には家庭に到達するまでに配電の設備があります。これが電気業界の配電の全体像です。故障はこの連鎖のどこででも発生する可能性があります。故障をどのように監視するのでしょうか。故障が発生した後に故障を監視するのでしょうか。事後対応にするのでしょうか。

電力会社や公益事業会社は定期的な予防保守を行っていますが、それだけでは十分ではありません。顧客は停電を経験しています。最善の努力にもかかわらず、アウトリッジがどうしても減らせない場合、どうすれば従来よりもアウトリッジを軽減できるでしょうか。それが予測保守の概念が非常に有益な理由です。先ほどは予防保守という言葉を使いましたが、ここでは予測保守という言葉を使っています。予防保守は定期的な保守であり、一定期間ごとに行われます。予測保守では、電力の送電に関連するさまざまなパラメータをリアルタイムで監視します。何らかの異常や極端なデータがあれば、それを通知して必要な措置を講じます。この機会に、異常値や極端な値をトラックします。配電の異なる領域において迅速に障害を予測できます。予測保守は、障害が発生する前に将来の障害を特定することです。進むにつれて、監視するパラメータが細かくなるほど、将来の障害の特定も細かくなります。パスレベルでパラメータを監視することができれば、特定の変圧器やそのコンポーネントが故障することさえ言えます。トラッキングと測定方法に完全に依存します。細かくなるほど、将来の障害の特定も細かくなります。

AIシステムによって、配電のパフォーマンスをモニタリングし、自動化することが可能です。AIの技術がより洗練され、発展するにつれて、自動化のレベルも高まるでしょう。この技術には、機械学習と深層学習の両方が活用されています。深層学習は画像や動画の分析に使用され、機械学習は構造化データの分析に使用されます。現在は、画像や動画を使用して異常値や極端値を特定するレベルまで活用されていないかもしれませんが、機械学習を使用してパラメータを分析し、潜在的な将来の障害を特定することは既に行われています。予測保守は電気業界で非常に重要な役割を果たしており、ますます普及しています。

次に、電力システムの自動化と制御に関してです。ぼかしロジックは、電力システムの制御と自動化に広く使用されています。ぼかしロジックは、一般的に0と1という2つの値しかないブールロジックと比較して、多値論理と考えることができます。

さらに、詐欺の検出と予防についてです。詐欺はどこで起こり得るかによって、パラメータを追跡するだけでは不十分です。詐欺者は巧妙になってきています。電気業界で発生する詐欺のタイプについて理解しましょう。まずはメーターの物理的な改ざんです。スマートメーターを使用している場合、ハッキングされる可能性もあります。これは電気業界で発生する最も一般的な詐欺の一つです。次に、電気の盗難です。先ほど配電ネットワークを見ましたが、電気はそこで盗まれる可能性があります。それから、請求書の異常値です。意図的に行われる請求書のエラーも詐欺です。請求システム自体に介入することでシステムを操作することもあります。この種の問題が存在するかどうか尋ねると、存在する可能性があります。さらに、未払いの請求書も詐欺の一部です。漏洩は常に発生しているのです。すべての場所で。企業は配電システムの管理に多額の費用を費やしていますが、その費用が詐欺によって失われる可能性があります。AIベースのシステムを使用して詐欺の検出と予防を行うことは、多くの産業で証明されています。AIベースの詐欺検出と予防システムは、詐欺が発生する前に詐欺を予測することさえ可能です。AIを使用して漏洩を予防し、漏洩を予測することは、電気業界において非常に重要な機会です。

以上のように、電気業界では自動化と制御システム、負荷予測などの領域でAIが一部利用されていますが、AIがさらに発展するにつれて、電気業界がAIをより広く活用することになるでしょう。

強調点:

• AIによる負荷バランスと予測により、電力会社は顧客の期待に応えることができます
• AIシステムを使用することで、故障診断と自動配電システム管理が向上します
• 電気業界における予測保守の重要性と将来の障害の特定能力
• ぼかしロジックを使用して電力システムを自動化および制御することの利点
• AIによる詐欺の検出と予防の重要性と可能性

FAQ: Q: AIは負荷予測とバランスにどのように役立ちますか？ A: AIシステムは複数の要素を評価し、季節性とトレンドを考慮して負荷予測を行うことができます。これにより、電力会社は需要に合わせてバランスをとることができます。

Q: AIは予防保守にどのような役割を果たしますか？ A: AIシステムはリアルタイムで異常値や極端値を監視し、将来の障害を予測することができます。これにより、電力会社は予防保守によるアウトリッジを軽減できます。

Q: AIによる詐欺検出と予防はどのように機能しますか？ A: AIベースのシステムはパラメータを監視し、詐欺の可能性を予測します。また、漏洩を予防および予測することもできます。

リソース:

• Udemyのマシンラーニングコース (リンクはコメントセクションに記載されています)