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AIと知能の限界:グリッドグレムリンが大混乱を引き起こす前に捕まえる

30 OCT, 2025 Revelo Advanced Metering Management (AMM) Grid Edge Intelligence Blogs

何十年もの間、電力網は穏やかで予測可能であり、重要なのは、電力は発電所から家庭へと一方向に流れていたことです。電力会社は完璧に管理していました。

しかし、今日のグリッドはまったく別の話です。より速く、よりダイナミックで、予測が難しいのです。突然の電力変動から断続的な停電、異常な負荷パターンまで、異常な状況はいつでもどこでも現れる可能性があります。放置すれば、これらのグリッドの「悪魔」はネットワーク全体に急速に広がり、運用を妨げる可能性があります。

What’s Behind the New Complexity?

今日の電力網管理の課題にはいくつかの要因が生じています。まず、これまで以上に多くの 電力を使 っています。電気自動車の充電、電動ポンプによる家庭の暖房、エネルギー消費の多いスマートデバイスの稼働などです。さらに、屋上太陽光発電やバッテリー、さらには電気自動車を通じて地元で電力を生産・蓄電し、これらの分散型エネルギー資源からの電力を電力網に還流することで、需要の複雑化が高まっています。

これは柔軟性や持続可能性の面で素晴らしいこともありますが、一方通行の高速道路から複雑な双方向のエネルギーエコシステムへと変貌し、状況が絶えず変化し管理が難しくなります。このような環境下では、EV充電の一度の急増や太陽光発電の急激な減少がネットワーク全体に波及し、信頼性の問題を引き起こし、運用に大きな混乱をもたらすことがあります。

The Role of AI and Edge Computing

この新たな複雑さに対処するため、電力会社はAI搭載の分析やエッジコンピューティングに目を向けています。Landis+Gyrがこの強力な組み合わせをユーティリティにどう活かしているかをご紹介します。

エッジのリアルタイムインテリジェンス

動的な双方向グリッドの管理には単なる可視性以上のものが必要なため、電力会社は中央集権システムに頼るのではなく、スマートメーター、変圧器、変電所の内部にリアルタイムインテリジェンスを直接組み込むソリューションを必要としています。このリアルタイムで局所的なインテリジェンスは、グリッドに以下を可能にします:

  • 異常を即座に検出・診断する
  • 負荷の急増や分散したエネルギー変動を予測します
  • 地域の需給と需要を自動的にバランス
  • 中央ハブからの指示を待たずに、即時に行動を起こそう

言い換えれば、グリッドのすべての部分が自らを感知し、考え、行動できるようになったのです。

このソリューションの中心には、Landis+Gyrの先進的なIoT対応スマートメーターであるRevelo®があります 。Revoloは高解像度波形データを収集し、電圧品質から負荷挙動、資産性能に至るまで、深く詳細な洞察を提供します。Reveloのデータセンシング機能により、ユーティリティは以下を可能にします:

  • 電圧の低下、サージ、機器の故障などの異常なパターンや「グレムリン」を特定しましょう
  • 故障が起きる前に潜在的な故障を予測しましょう
  • リスク軽減のためのトリガーアラートと自動応答

AIの活用:エッジとクラウドをつなげてエンドツーエンドの洞察を実現する

インテリジェントエッジデバイスが即時の検知と対応を行う一方で、集約されたデータもLandis+Gyrのクラウドベースの分析プラットフォームに送信されます。クラウドでは、高度なAIと機械学習が次の分野に引き継ぎます:

  • メーターからトランスへのマッピングや位相識別 を含む重要なモデルの検証
  • 電力品質の高い基準を監視・維持する
  • パターン検出、容量貢献分析、収益保護、EV検出などの機能を備えた資産の検出や資産の特定
  • グリッドへの影響を評価し、潜在的な解決策を探る

このエッジからクラウドへの統合により、電力会社はより迅速に対応できるだけでなく、より賢く計画を立てることができます。

Staying Ahead of Disruption – and Gremlins

グリッドの需要が複雑になるにつれて、サービス中断のリスクも高まります。日常のグリッドデバイスをインテリジェントエージェントに変えることで、Landis+Gyrは電力会社が混乱に先んじて対応し、ダウンタイムを減らし、顧客により信頼性が高く効率的なサービスを提供できるよう支援しています。Reveloのインテリジェントなエッジコンピューティング能力と高解像度データキャプチャ、そしてAIベースの高度な分析を組み合わせることで、ユーティリティはもはや反応的ではなく、応答性が高く適応力があり、将来に対応できるグリッドを構築できます。

 

著者

  • The Landis+Gyr Team
    Author
    The Landis+Gyr Team

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