Branthwaite Brow, Kendal
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今回はChatGPTと将来の配電網について意見交換しました。
私：
配電網へのブロックチェーン技術適用の今後の方向性について教えてください
ChatGPT:
配電網におけるブロックチェーン技術の適用には、いくつかの方向性が考えられます。以下に、代表的な方向性をいくつか紹介します。
電力取引の透明性の向上
ブロックチェーン技術を用いることで、電力取引における透明性が向上する可能性があります。例えば、電力の売り手と買い手が、取引情報をブロックチェーン上に記録することで、データの改ざんや不正な操作を防止し、信頼性の高い取引を実現することができます。
電力需要と供給の調整
ブロックチェーン技術を用いることで、電力需要と供給をリアルタイムに把握し、調整することが可能になります。例えば、分散型電源を利用したエネルギー取引が可能になることで、余剰電力を売り手から買い手へ転売することができます。
電力網の安定性の向上
ブロックチェーン技術を用いることで、電力網の安定性を向上することができます。例えば、電力網上の発電所や消費者が、ブロックチェーン上に情報を共有することで、電力網の負荷バランスをリアルタイムに調整し、電力供給の安定性を確保することができます。
これらの方向性はあくまでも一例であり、実際にはさまざまな方向性が考えられます。今後、ブロックチェーン技術を用いた配電網の改善・効率化が進むことが期待されます。
私：
２番目の「電力需要と供給の調整」にブロックチェーン技術利用する場合ですが、需給バランスをリアルタイムに調整するには、現在のブロックチェーン技術では処理が遅すぎると思うのですが、いかがでしょうか？
ChatGPT:
確かに、現在のブロックチェーン技術には処理速度が遅いという課題があります。しかし、この問題に対する様々なアプローチが研究されており、実用化されることが期待されています。
具体的には、以下のような技術が注目されています。
シャーディング
ブロックチェーン上の処理を分割し、分散処理することで、処理速度を向上させる技術です。
サイドチェーン
ブロックチェーンとは別に、処理速度の速いサブチェーンを構築し、そこで処理を行うことで、処理速度を向上させる技術です。
ハイブリッドチェーン
複数のブロックチェーン技術を組み合わせることで、処理速度の向上を図る技術です。
これらの技術を用いることで、現在のブロックチェーン技術では処理が遅いという課題に対処することができます。また、将来的には、ブロックチェーン技術自体の進化により、より高速で処理能力の高いシステムが実現されることが期待されています。
私：
需給バランスをリアルタイムで処理するためには、同時並行処理能力を上げても無駄な気がします。その意味でサイドチェーンが気になりますが、現在リアルタイム処理で有望なサイドチェーンにはどのようなものがあるでしょうか？
ChatGPT:
現在、リアルタイム処理に適したサイドチェーンとして、いくつかのプロジェクトが進められています。以下に代表的なものをいくつか挙げてみます。
Lightning Network（ライトニングネットワーク）
ビットコインに対応する決済チャネルの実装を行い、高速でスケーラブルなトランザクション処理を実現する技術です。ライトニングネットワークは、ビットコインのブロックチェーンを利用しつつ、オフチェーンでトランザクションを処理することにより、処理速度を高めています。
Plasma（プラズマ）
イーサリアムのサイドチェーン技術で、イーサリアムのスマートコントラクトを実行する分散型アプリケーションの処理速度を向上させることができます。プラズマは、複数のサイドチェーンをツリー構造で連結することで、高速で安全なトランザクション処理を実現します。
Raiden Network（レイデンネットワーク）
イーサリアムに対応する決済チャネルの実装を行い、高速でスケーラブルなトランザクション処理を実現する技術です。レイデンネットワークは、イーサリアムのブロックチェーンを利用しつつ、オフチェーンでトランザクションを処理することにより、処理速度を高めています。
これらの技術は、現在開発が進められており、将来的にはより高速かつ安全な処理が可能になると期待されています。ただし、ブロックチェーン技術の進化はまだまだ続くため、今後も新たな技術が生まれ、より高度なリアルタイム処理が実現される可能性があります。
私：
どうもありがとう。配電網の需給バランス処理を行う上で、どのブロックチェーン技術が一番有効でしょうか？
ChatGPT:
配電網の需給バランス処理に最も有効なブロックチェーン技術は、現在のところはっきりとした答えはありません。それは、配電網の需給バランス処理には、膨大な量のトランザクションが必要であり、処理速度が極めて重要になるからです。現在のブロックチェーン技術は、処理速度が遅いという問題があるため、需要と供給のバランス調整に適用するためには、技術の改良や、新しい技術の開発が必要になる可能性があります。
ただし、ブロックチェーン技術は、その信頼性やセキュリティの高さから、配電網の需給バランス調整に適しているとされています。今後も、ブロックチェーン技術の進化によって、処理速度やスケーラビリティが向上することが期待されており、需要と供給のバランス調整により効果的に適用される可能性があります。
私：
なるほど、よくわかりました。では、ブロックチェーン技術を離れて、現在のいろいろなAI技術の中で、配電網の需給バランス処理に必要な機能とパフォーマンスを満たす技術としては、どのようなもの、あるいはどのようなAI技術の組み合わせが考えられるでしょうか？
ChatGPT:
配電網の需給バランス処理に必要な機能とパフォーマンスを満たすためには、以下のようなAI技術の組み合わせが考えられます。
ディープラーニングによる需要予測
ディープラーニングを用いた需要予測モデルは、需要の予測精度が高く、短時間で多くのデータを処理できることが特徴です。これにより、リアルタイムでの需要予測が可能になり、需給バランスの調整に役立ちます。
強化学習による制御システムの最適化
強化学習を用いた制御システムの最適化は、状態空間の複雑性が高い場合でも、最適な制御パラメータを求めることができます。これにより、配電網の制御システムを最適化し、需給バランスの調整を効果的に行うことができます。
ナレッジグラフによる配電網の可視化と分析
ナレッジグラフは、配電網の可視化と分析に役立つ技術です。配電網に関する膨大なデータを統合し、可視化することにより、配電網の状況をリアルタイムで把握し、需給バランスの調整に役立ちます。
以上のようなAI技術の組み合わせが、配電網の需給バランス処理に必要な機能とパフォーマンスを満たす可能性があります。ただし、AI技術の導入には、大量のデータや高度な技術が必要であり、実装の難易度が高いことに留意する必要があります。
私：
どうもありがとう。今後、配電網に利用される技術は？
ChatGPT:
さまざまな技術が導入されることが期待されています。以下にいくつか例を挙げます。
電力市場の進化
電力市場の進化により、需要家と発電事業者との間で、直接電力の取引ができるようになることが期待されています。これにより、需要家は需要量に応じた適切な価格で電力を購入し、発電事業者は需要家の需要に合わせて電力の供給量を調整できるようになります。
IoT技術の導入
IoT技術により、配電網に接続された機器やセンサーから得られるデータを活用し、配電網の状況をリアルタイムで把握することができます。これにより、需給バランスの調整や障害の早期発見・修復が可能になります。
可変リアクタ技術の導入
可変リアクタは、電力の送電路に設置される装置で、電圧や電流の調整が可能な技術です。これにより、配電網の電圧や周波数の制御がより効率的に行えるようになり、需給バランスの調整が容易になります。
蓄電池技術の進化
蓄電池技術の進化により、需要家が自己消費するために蓄電した電力を、需給バランスの調整に活用することができます。また、蓄電池を利用したバックアップ電源としての役割も期待されています。
以上のように、配電網には、さまざまな技術が導入されることが期待されています。これらの技術の組み合わせにより、より効率的かつ安定的な電力供給が実現されることが期待されています。
私：
今後、配電網には、従来の「負荷」の他に多くの太陽光発電からの逆潮流や、EV充放電という変動要素が加わり、それらには自然変動や人間の生活パターンなどディープラーニングでもつかみきれない変動があるのではないかと思うのですが、どうでしょうか？
ChatGPT:
そのような変動要素が配電網に加わることは確かに予想されます。従来の負荷とは異なり、太陽光発電やEV充放電などは、天候や気温、季節、または人々の生活パターンに応じて変動するため、より複雑な予測と制御が必要となります。ただし、ディープラーニングなどのAI技術は、適切にトレーニングされ、必要なデータが提供される限り、このような変動要素を扱うことができます。また、AI技術とブロックチェーン技術を組み合わせて、より信頼性の高い予測と制御が可能となる可能性もあります。
私：
「適切なトレーニング」だけでなく、予測値に関して、気象データやイベントなど様々な変動の元となるデータをIOTがとりこみ、調整することも必要ではないかと思います。
ChatGPT:
その通りです。配電網には、太陽光発電やEV充放電などの変動要素に加え、天候や気温などの気象情報、人々の生活パターン、社会的イベントなど様々な要因が関わります。これらの要因を正確に把握するためには、IoTセンサーなどのデバイスを配電網に設置し、リアルタイムでデータを収集し、適切な処理を行うことが必要です。そして、これらのデータをAI技術に入力し、適切なモデルを構築することで、より正確な予測と制御が可能となります。そのため、配電網のデータ収集と処理システムには、IoT技術も重要な役割を果たすことになります。
私：
ところで、配電網につながるPVやEV充放電器など非同期型電源が増えると、系統内の慣性力低下が問題になってくると思うのですが、現在（送電網の系統慣性低下対策ではなく）配電網の慣性低下対策としてどのような研究がなされているのでしょうか？
ChatGPT:
配電網における慣性低下の問題に関しては、以下のような研究が行われています。
スマートインバーターの導入
スマートインバーターは、再生可能エネルギー源（太陽光発電や風力発電）を電力系統に接続するための装置で、周波数変動を検知し、自動的に出力を調整することができます。このため、配電網内の慣性力低下を抑制することができます。
蓄電池の導入
蓄電池は、発電量が多い時に電力を貯め、需要が高まった際に放電することができます。これにより、系統内の電力バランスを維持することができます。また、蓄電池により、電力系統における周波数変動を抑制することができます。
人工的な慣性力の供給
非同期型電源の接続が増加することにより、電力系統の慣性力が低下し、周波数変動が発生する可能性があります。このため、人工的な慣性力を供給することにより、周波数変動を抑制することができます。人工的な慣性力の供給には、電力電子デバイスを利用することが考えられます。
これらの研究により、配電網内の慣性力低下に対する対策が進められています。ただし、配電網における非同期型電源の接続が増加するに伴い、今後も新たな対策が必要になってくると考えられます。
私：
どうもありがとう。１番目の「スマートインバーター」は、Grid-Forming Inverter（GFM)のことだと、思いますが、GFMを実現する技術しては、現在どのようなものがあり、また、その他の現在研究開発中の技術としてはどのようなものがあるでしょうか？
ChatGPT:
正解です。Grid-Forming Inverter（GFM）は、従来のInverterとは異なり、電力系統を安定させるための機能を持っているため、注目されています。
GFMを実現する技術としては、現在、高性能な制御技術、高速で正確な電力制御、電力系統との同期、そして安定した運転を維持するための適切なフィードバック制御などがあります。また、従来のInverterが電力系統の周波数や電圧を制御していたのに対し、GFMは電力系統自体を制御することができるため、より高度な技術が必要になります。
その他、現在研究開発中の技術としては、以下のようなものがあります。
マイクログリッド制御技術：小規模の電力系統を制御する技術で、自立型のエネルギーシステムとして注目されています。
電力システムのAI技術：AIを活用して、電力系統の状態や需要予測、太陽光や風力発電の発電量予測などを行い、よりスムーズな運用を実現する技術です。
電力系統のセンシング技術：電力系統内の様々なデータを収集することで、系統の状態や問題を早期に検知することができる技術です。センサー技術の進歩により、より高精度なデータが取得できるようになり、より効果的な制御が可能になっています。
私：
３番目のセンシング技術というのはPMU（Phasor Measurement Unit）のことですか？
ChatGPT:
はい、そうです。PMUは配電網のセンシング技術の一つとして利用されることがあります。PMUは、高速かつ精度の高い電力システムの測定を行うことができ、過電圧や周波数の異常を検知することができます。これらの情報は、電力網の状態を監視し、需要と供給のバランスを維持するために役立ちます。
私：
PMUが高速かつ高精度に電力システムの測定を行えても、それを監視センターに伝える通信速度が遅いと、センター側での最適制御が難しいと思います。今後PMUを用いた需給バランス制御では、どのような通信技術が有望でしょうか？
ChatGPT:
確かにPMUのデータを効果的に活用するためには、高速で信頼性の高い通信が必要です。現在、高速かつ安定した通信を提供する技術として注目されているのは、5G通信や光ファイバー通信、または衛星通信などです。
特に、5G通信は低遅延・高信頼性の通信が可能で、PMUのデータ通信に向いているとされています。5Gは通信速度が速いだけでなく、端末数が多い場所でも高い通信品質を保つことができます。そのため、5Gを使ってPMUデータを収集し、最適制御に利用することが考えられます。また、光ファイバー通信や衛星通信も、高速かつ信頼性が高いため、PMUデータの通信に適しています。
私：
配電網としては、５Gの無線電波が及ばない地域が含まれていると思いますが、そのような地域はどうすればよいと思いますか？
ChatGPT:
確かに、配電網全体において、5Gの無線電波が及ばない地域が存在することは考えられます。そのような場合、有線通信が必要になります。例えば、光ファイバーや有線LANなどが考えられます。ただし、有線通信の場合には、通信インフラの設置コストが高くなり、配電網によってはその費用が妥当かどうか検討する必要があります。また、無線通信であっても、5Gに加えて4GやWi-Fiなどの既存の無線通信技術を併用することで、通信範囲を広げることができる場合があります。
私：
そうですね。その場合、中央監視側で全体最適制御を行うためには、結局、一番通信速度の遅いレベルに足を引っ張られるのではないでしょうか？
ChatGPT:
はい、そのような状況では、通信速度の遅い地域に配備されたPMUからのデータを取得することが遅れ、最適制御に必要な情報の遅れや不正確さが発生する可能性があります。このような場合、可能であれば通信速度を改善する技術や、地域に応じた適切な制御戦略の導入などが検討される必要があるでしょう。
私：
地域に応じた適切な制御戦略にはどのようなものがあるでしょうか？
ChatGPT:
地域に応じた適切な制御戦略としては、以下のようなものが考えられます。
分散型制御
地域ごとに独立して制御を行い、必要な場合には近隣地域との通信を行うことで最適な制御を実現する方法です。これにより、通信遅延などの問題を回避しながら、地域ごとの特性を生かした最適制御を行うことができます。
ローカル制御
配電網内の個々の機器に制御機能を持たせ、その機器内でのみ制御を行う方法です。この場合、各機器が自己組織化され、近隣機器との通信を行いながら、より最適な制御を実現することができます。
ハイブリッド制御
分散型制御とローカル制御を組み合わせた方法です。地域ごとに独立した制御を行いながら、各機器が自己組織化され、近隣機器との通信を行いながら、より最適な制御を実現することができます。
これらの制御戦略を活用することで、地域ごとの特性に応じた最適制御を実現することができます。
私：
ありがとうございます。例えば、2030年時点で、この３つの戦略それぞれの実現可能性と、もし実現できる場合、日本全体にその戦略を展開するとしたらどのくらいの費用が必要か教えてください。
ChatGPT:
それぞれの戦略について、2030年時点での実現可能性と費用については、以下のような状況が考えられます。
１）「集中型制御」戦略
集中型制御は、配電系統を中央で制御するための通信インフラと中央監視制御装置が必要となります。2030年までに、既存の通信インフラの整備や必要なインフラの建設が進み、中央監視制御装置の性能も向上することが期待されます。ただし、中央での制御には大規模なデータ処理能力が必要であるため、そのためのITインフラも必要です。この戦略の費用については、具体的な数字を示すことはできませんが、通信・ITインフラの整備にかかる費用や中央監視制御装置の導入費用が必要になります。
２）「分散型制御」戦略
分散型制御は、配電系統の地域毎に制御を行うため、中央での制御よりも通信インフラの整備や中央監視制御装置の導入費用が低く済みます。ただし、地域毎に制御装置を設置する必要があるため、配電系統全体に対して比較的高いコストがかかります。また、各地域での制御装置の設置場所や制御アルゴリズムの最適化なども課題となります。
３）「市場型制御」戦略
市場型制御は、需要家や発電事業者が電力価格に応じて自律的に行動することで、需給バランスを自然に調整することを目指す戦略です。この戦略の実現には、需要家や発電事業者がリアルタイムな電力価格情報にアクセスできるようなITシステムが必要となります。このためのシステム導入費用や運用コストが必要になります。
以上のように、各戦略にはそれぞれの実現可能性や費用面での課題があります。具体的な費用については、現時点での情報や各企業や団体の計画によって異なる
私：
なるほど。ただ、先ほどは「地域に応じた適切な制御戦略」として集中型、分散型、市場型の3つではなく、分散型、ローカル制御、ハイブリッド制御の3つを上げていただきましたが、この3つの地域に応じた適切な制御戦略に関して、同じように2030年時点で、この３つの戦略それぞれの実現可能性と、もし実現できる場合、日本全体にその戦略を展開するとしたらどのくらいの費用が必要か教えていただけるでしょうか？
ChatGPT:
分散型制御は、現在でも実用化されており、実現可能性は高いと考えられます。ただし、今後も技術の改善や導入に伴うコスト削減が期待されています。ローカル制御は、現在も一部で採用されていますが、普及には課題があります。例えば、制御アルゴリズムの設計や現地でのメンテナンスなどが必要であり、運用コストが高くなることが懸念されます。ハイブリッド制御は、分散型制御とローカル制御の長所を組み合わせた制御方法であり、今後の技術進展によっては実現可能性が高まると考えられます。
これらの地域に応じた適切な制御戦略の展開に必要な費用については、具体的な実装方法や導入範囲によって異なります。しかしながら、分散型制御に関しては既に一定の実績があり、ローカル制御に関しては今後の技術進展に期待されることから、比較的低いコストでの実現が期待できます。一方で、ハイブリッド制御に関しては、分散型制御とローカル制御の両方に必要な技術を組み合わせる必要があるため、実現には一定の費用が必要になる可能性があります。ただし、その費用については、具体的な実装方法によって大きく異なるため、詳細な見積もりが必要となります。
私：
ローカル制御と、いわゆるエッジコンピューティングとの関係を教えてください。
ChatGPT:
ローカル制御とは、分散型制御の一種であり、電力システムの一部である各機器や装置が、自律的に制御を行うことで、全体最適を達成する制御手法です。一方で、エッジコンピューティングとは、クラウドに集約されたデータ処理機能を、ネットワークの端に近いデバイスやシステムに持ってくることで、リアルタイムな処理や低レイテンシーの実現を目指す技術です。
これらの関係について、例えば電力システムの場合、ローカル制御によって、各機器や装置が自律的に電力の制御を行い、エネルギーの効率的な利用や需要と供給のバランスを取ることができます。その際、エッジコンピューティングによって、現場で発生するデータを収集し、ローカルで処理し、その結果を素早く分析して、リアルタイムに制御を行うことができます。これにより、全体最適制御を実現するためのコンピューティングパワーの要件を低減し、より高速で効率的な制御が可能になります。
私：
電力システムの場合、エッジコンピューティングはローカル制御を実現するための有望なインフラと位置付けてよいですか？
ChatGPT:
はい、エッジコンピューティングは、ローカル制御を実現するための有望なインフラの一つです。エッジコンピューティングは、ローカルでデータを処理し、分析することで、遅延を最小限に抑え、迅速かつ正確な応答を可能にします。そのため、電力システムにおいて、ローカル制御に必要な処理や分析を、エッジデバイスで行うことで、より迅速かつ正確な制御が可能となります。また、エッジデバイスは、通信回線が不安定な場所でも動作するため、地域によって通信環境が異なる場合でも、信頼性の高い制御が可能となります。
私：
先ほどの、５G電波が届く地域と届かない地域があることと考えあわせると、５G電波が届かない地域はエッジコンピューティングベースのローカル制御を行い、５G電波が届く地域は、IOTセンサーとしてはPMUを配備して監視センターからAIを駆使した集中型制御を行うという組み合わせが良いように思いましたが、いかがでしょうか？
ChatGPT:
そのような組み合わせは、理論的には可能性があります。5Gが届かない地域では、エッジコンピューティングを用いてローカル制御を行い、5Gが届く地域ではPMUを用いて高速かつ高精度な測定を行い、そのデータを中央監視センターに送信してAIによる集中型制御を行うことができます。
ただし、実際には、地域によって最適な制御戦略は異なるため、個別に評価する必要があります。また、実現には、各地域のインフラや技術的な課題、費用などの問題を克服する必要があります。
私：
そうですね。どうもありがとうございました。
ChatGPT:
どういたしまして。また何かありましたら、お気軽にお尋ねください。
本日は以上です。
終わり
