ハイパースケールのデータセンター1基が消費する電力は、100万人都市と同程度に達することがあり、需要は数ミリ秒のうちに急増しうる。
AIは電力の給電計画を最適化し、送電網の混雑を緩和しうるが、それには物理的な送電網インフラに組み込まれたセンシングと制御を高度化する必要がある。
スマート電力革命が本格的に広がる前に、今この時点で送電網を高度化することが極めて重要である。
エネルギー転換は、明確で段階的なプロセスのように聞こえる。化石燃料から持続可能なエネルギー源へと、AからBへ徐々に移行していく。単純な話に見える。
しかし業界の実感としては、むしろ嵐に近い。100年で初めて、私たちは電力の仕組みそのものを書き換えつつあるからだ。かつては大規模で均一だった発電は、いまや無数の変動性のある電源へと分散している。さらに、熱や輸送といった産業全体の電力需要が送電網へと移されることで、電力消費はかつてない勢いで増加しており、その傾向を一層強めている。
その結果、かつては安定的で予測可能、かつ一方向的だった電力の流れは、いまや急激に変動し、動的で、多方向へと変化している。
そして、それらすべてを結ぶ送電網は、何世代も遅れている。その構成要素の多くは寿命の終わりを迎えつつある。さらに懸念されるのは、100年以上前に構想された硬直的で基本的な設計が、この嵐の力学には適合しないことだ。その影響は 接続待ちのボトルネック、電力品質の問題や、ますます頻繁に起こる 停電という形で表れている。
つまり、私たちのエネルギー転換は決して単純ではない。発電と電力利用を段階的に刷新する一方で、それを社会全体に届ける系統そのものも再構築しなければならないのである。
そして、この大規模な刷新のさなかに、大量の電力を必要とするデータセンターを伴うAIが登場した。
AIは解決策になりうるだろうか。
送電網を拡張・近代化する圧力は、AIブームとは無関係に以前から存在していたことは注目に値する。それでもデータセンターは地域の送電網に大きな負荷をかけている。大規模なハイパースケールのデータセンター1基が、100万人都市と同量の電力を消費することもありうる。その「都市」は、予告なしに系統から完全に切り離されることもあり、同期したGPUの断続的な負荷は、数ミリ秒以内に需要をほぼゼロから数百メガワットへと急増させうる。予告なしに系統から切り離されることがあり、また、同期したGPUの断続的な負荷は、数ミリ秒以内に需要をほぼゼロから数百メガワットへと急増させる可能性がある。
データセンターが送電網に与える大きな圧力にもかかわらず、AI自体やその効率化によって、むしろ電力システムの処理を最適化し、送電網の負担を軽減できるのではないかと、多くの人が論じている。
送電網の文脈において、AIはより良く、より賢く、より効率的な電力システムを生み出す新たな方法を見出すかもしれない。これは心強い考えではあるが、現時点でそれを待つことは無意味である。
私たちに必要な将来の電力システム
エネルギー転換の目標から逆算すると、私たちには柔軟な電力システムが必要である。自己修復性を備え、絶えず変化する電源と電力利用の動態のもとでも、折れることなくしなやかに対応するシステムである。
これは、既知の未知、すなわちまだ発明されていない状況や技術であっても、未だ見たことのない電力プロファイルを伴って現れうるものに対応できるものでなければならない。
したがって、真に将来を見据えた強靭な送電網は、光の速さで感知し、判断し、行動して、明かりを絶やさないようにできるものでなければならない。
知能はその構成要素の一つであるが、今日のボトルネックではない。
AIの強みは、大量のデータを処理してパターンを見出すことにある。そのため、資産管理や計画策定、さらにはコンピュータービジョンやドローンのようなツールによる送電網のマッピングを支援し、より良い設計を後押しすることができる。また、給電計画の最適化、混雑の緩和、システム全体における柔軟性の調整においても、大きく状況を変えうる可能性がある。言い換えれば、意思決定の構成要素である。
しかし、システムに組み込まれた補完的なセンシングと制御がなければ、AIは根本的に機会を特定することに限られ、実際にそれを実現することは決してできないだろう。
私たちは今日の電力システムを物理的な解決策で高度化する必要がある。それにより、AIが価値を増幅させる役割を果たせるようになる。
送電網の物理的な課題
発電と電力消費には大きな変革がもたらされてきたが、送電網そのものの技術革新はわずかしか進んでいない。
決定的に重要なのは、システムの動態に関する可視性が限られていることである。私たちは多くの場合、電力を生産する地点や消費する地点で計量データを見ているが、それは入力と出力にすぎない。これだけでも複雑な最適化問題であった。しかし、真に柔軟な送電網は途中に未知の変数を抱えることになるため、追加の可視性がなければ、AIでさえその課題を解決することはできないだろう。送電網の内部からデータを収集することが決定的に重要になる。
さらに重要なのは、私たちが介入できる範囲に限界があることである。現状では、接続された設備を通じてシステムを調整することが最善の手段である。これは、発電所の出力抑制や起動を行うこと、あるいは需要側応答や仮想発電所(VPP)のような集合的な行動を通じて消費量を増減させることを意味する。
こうしたすべてをシステムの末端で行うことは、AIを用いたとしても時間がかかる。昨年のイベリア半島の停電が示したように、電力においてはミリ秒が重要である。AIが最も大きな力を発揮するのは、電力システムの構成要素に、見ること(センシング)と迅速に反応することの両方を備えさせた場合である。
今日必要なこと
意味のあるAIの導入に先立つ最優先事項は、送電網の機器に組み込まれた、より優れた可視性と制御を可能にすることである。これがなければ、将来のシステムがどれほど賢くても、動的に変化する電力潮流を確実に管理することはできないだろう。
私たちには、連鎖的な故障を防ぐために、ほぼ瞬時に機能するセンシングと制御の仕組みが必要である。これらの機能を、組み込み型の知能を備えた構成要素を通じてネットワーク全体に展開すれば、局所的に迅速に対応し、リアルタイムで全体のシステムバランスを共同で維持できる分散型の構造が生まれる。重要なのは、こうした知的な構成要素は、ハードウェアとソフトウェアを一体で設計し、システム全体の運用を前提としてエンジニアリングする必要があるということである。超キャパシタや蓄電池、知的変圧器など、他にも多くのものがこの源になるだろう。鍵となるのは、それらの運用を共通のプロトコルに従って同期させることである。
構成要素の高度化においては、時間が何より重要である。電力容量の増加に伴い、老朽化したインフラの大規模な更新と送電網の拡張に対応する中で、老朽化したインフラの更新と送電網の拡張を進める際に、従来と同じ技術を繰り返すべきではない。スマートなスイッチを入れる準備が整ったシステムの基盤を、今まさに築くべきである。
AIの性能がCPUやGPUによって制約されるのと同様に、送電網の知能は物理インフラ、すなわち電力システムの構成要素によって制約される。AIや、あらゆる知的ソフトウェアが価値を増幅させる役割を最大限に果たすためには、それが作用するための有能な基盤が必要である。
