世界銀行（ibm.com外部へのリンク）が発行した報告書によると、ほんの数年前まで、インドの農村部では何百万人もの人々が電気を利用することができませんでした。電化が進まなかった理由は1つではありません。むしろ、インフラの老朽化、流通の非効率性、増え続ける人口、需要と供給の絶え間ないギャップなど、さまざまな問題が重なり、人々の生活は暗闇に取り残されていたのです。
この問題に対処するために、インドは2016年に24/7 Power For Allプログラムを開始しました。これは、すべての家庭、企業、その他電力を消費する事業体に24時間電力を供給することを目的としています。このプログラムは、中央政府と州政府の共同イニシアチブとして、エネルギー需給に関する新たな厳格な規制も課しました。
Rachit Kumar Agarwal氏は、エネルギー分野のソリューションを専門とするコンサルティング会社、Mercados Energy Markets India Private Limited, India（Mercados EMI）のマネージング・パートナーです。彼は課題を次のように振り返ります。「州政府は事前に電力を調達する必要がありました。つまり、毎日、毎時間、15分単位で、どれだけの電力が必要かを正確に把握する必要がありました。そのことが問題でした。」
州政府にとって、供給のバランスをとるための鍵は、需要を正確に予測することです。しかし、最近まで、当局はスプレッドシートを使用して手作業で予測を計算していました。何年分もの過去の需要データを分析したものの、計算が間違っていました。予測が高すぎたり、低すぎたりしました。正確性が欠けていたため、配電会社は電力を買いすぎて無駄を生じさせたり、逆に電力が少なすぎて経済的損失をもたらしたりしていました。
予測の向上
電力需要の予測誤差は、過去の10%～15%と比較して、1.8%～6%に改善
成果の向上
天気予報の更新頻度は15分から 7 時間まで
インドの電力規制当局である中央電力規制委員会（CERC）が国内送電網の動作周波数帯を49.9ヘルツ～50.05ヘルツの範囲に狭めたことで、問題はさらに複雑になりました。Agarwal氏は次のように説明します。「周波数をこの範囲内に維持するには、電力会社は需要を正確に推定し、その需要に基づいて正確な電力量を引き出す必要があります。電力量が不足したり、または過剰になったりした場合、罰則が課される場合があります。」
「重要なのは、消費電力を把握し、必要な分だけ購入することです。」
2020年初頭、夏と冬の寒暖差が激しい地域に位置し、インド最大の消費者基盤を持つウッタル・プラデーシュ州とビハール州が、Mercados EMIに助けを求めました。当局は、予測プロセスにAIを組み込むソリューションを求めていたことに加え、過去のデータだけでなく、需要に影響を与えるすべての要因をより詳細に理解したいと考えていました。
結局のところ、エネルギー消費量の予測は天候と大きく関係していることがわかりました。
「6カ月にわたる電力会社との詳細な協議の結果、正確な気象データが需要の予測に非常に重要な役割を果たすことがわかりました」とAgarwal氏は振り返ります。新たな洞察を得て、Mercados EMIは、IBMのグループ企業であるThe Weather Company®から入手したEnvironmental Data Servicesに基づいて、AIベースの需要予測ソリューション、jouleOSを開発しました。このテクノロジーは、予報担当者が前日のエネルギー要件を予測するのに役立ちます。
それ以来、IBMのソリューションは拡大しています。現在、組織はIBM Environmental Intelligence Suiteを通じてWeather Data APIにアクセスすることができます。IBM Environmental Intelligence Suiteは、The Weather Company Data APIを地理空間分析、視覚化のためのダッシュボード、およびアラート機能と組み合わせて統合したアプリケーション・スイートです。
予測ソリューションを構築するために、Mercados EMIはまず需要を正確に把握するモデルを開発しました。このモデルは、州の過去の需要データと、The Weather Company History on Demandデータ・パッケージの過去の気象パターン・データを組み合わせたものです。
「前年度の需要データは既に持っていました。必要としていたのは、過去の気象パターンでした」とAgarwal氏は付け加えます。「例えば、ある瞬間に5,000メガワットの需要があった場合、その瞬間の天候パラメーターはどうだったのでしょうか。そして、気象パラメーターが変化すると、需要はどのように変化しましたか。」
これらの質問に答え、最終的に政府のデータ解像度要件を満たすため、Mercados EMIは、The Weather CompanyのEnhanced Forecast DataとIBM Environmental Intelligence Suiteプラットフォームの予測エンジンを適用しました。「気象データに関しては、IBMから多大な支援を受けました」とAgarwal氏は付け加えます。「これにより、1時間単位、15分単位、7時間単位という時間的なデータだけでなく、半径500×500メートルの地理的なデータも得られました。」15分単位という予報は大幅な改善を示しています。以前は、各州は一般に公開されているオープンソースのデータベースから3時間の時間枠で気象データを入手していたからです。
このモデルとMercados EMI独自のAIエンジンを組み合わせることで、配電会社は1日先の電力需要をより正確に予測できるようになります。Mercado EMIは現在、自社のPower Portfolio Optimizationソリューション・スイートでjouleOSテクノロジーを提供しています。
現在、ウッタル・プラデーシュ州とビハール州の両州がこのシステムを採用しており、マディヤ・プラデーシュ州と南インドの州も間もなくこのシステムを採用する予定です。
州の需要予測の精度は、ほぼすぐに向上しました。手作業の場合の誤差は10％～15％程度でした。しかし、IBMの気象データを重要なインプットとして使用することで、Mercados EMIは初期エラー率をわずか5%～6%に抑えました。日によっては、1.8%と低く、これは98.2%の精度に相当します。
Agarwal氏は、このソリューションの成功要因として気象データを挙げています。「祝日や特別な日、日曜日など、他の情報も得ています。しかし、それは主に天候であり、需要方程式の係数は、天候が予測において非常に重要な役割を果たすことを示しています。」
Mercados EMIは、前日の需要予測に加え、リアルタイム需要予測にもThe Weather Companyからの気象データを使用しています。リアルタイム市場は、数時間ブロック前に電力を取引するために、2020年6月にインドの電力取引所によって開始されました。これを受けて、Mercados EMIは2021年1月に、ウッタル・プラデーシュ州の電力会社向けにインド初のリアルタイム市場エンジンの導入に成功しました。このエンジンは、ウッタル・プラデーシュ州の配電会社が特定の配電時間帯の需要を予測し、リアルタイム市場で電力を売買するためのものです。
「つまり、午前10時17分に午後2時の需要を予測したいと思えば、それができるということです」とAgarwal氏は結論付けています。「これは、非常に高い精度で、最大7時間先まで対応する詳細レベルの需要予測です。これはインド初のソリューションとなり、私たちはIBMを気象ソースとして正式に採用しました。」
デリーに本社を置くMercados EMIExternal外部リンク（ibm.com外部へのリンク）は、電力、石油・ガス、再生可能エネルギー分野のソリューションを専門とする国際的に認められたコンサルタント会社です。そのサービスと専門知識は、電力市場設計、需要予測、電力ポートフォリオの最適化、政策と規制、電力会社管理、市場シミュレーション、ビジネス戦略、送電網モデリングの分野に及んでいます。Mercados EMIは2008年に設立されました。
脚注
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2021年1月
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