サンディア国立研究所の研究者たちは、分散型エネルギー資源管理システム（DERMS）と呼ばれる新しいソフトウェアプラットフォームを開発しました。人工知能データセンターの拡張が地域の電力網に負担をかけていることは周知の事実です。それに伴ういくつかの潜在的な問題には、電力の予測不可能なピークが含まれ、これらのピークは電圧レベルの安定性を脅かします。通常、従来の機械式電力網設備は、これらの急速な変化に対する反応が遅すぎます。人工知能の時代においては、毎秒が重要です。電圧の急降下は、敏感なデータセンターの設備を損傷させたり、軍事インフラの機能を妨げたりする可能性があります。
この課題に対処するために、新しい解決策が登場しています。それは、人工知能が引き起こす電力網の変動を安定させるために人工知能を利用することです。サンディアのエンジニア、ラヒッド・ダルバリ・ザモラ（Rachid Darbali-Zamora）は、「私たちの発電方法と電力網への負荷は進化していますが、これらを接続する電力網インフラは変わっていません。すべての設備がより信頼性の高い方法で電力網に統合されることを確保するために、より多くの制御が必要です。重要な目標の一つは、条件の変化に応じて電圧を運用制限内に保つことです。」と述べています。
DERMSシステムが人工知能を利用して電力網の電圧を安定化
これらの課題を解決するために、DERMSはリアルタイムの人工知能制御を利用して地域の配電網の電圧を安定化させます。電力コンデンサーのような遅いスイッチングの機械的アップグレードに依存するのではなく、DERMSは既存の太陽光発電およびバッテリーシステムに内蔵されているスマートインバーターを利用します。この人工知能ベースのソフトウェアプラットフォームは、電力の変化を予測し、電力網に接続された数千の設備を調整しながら、継続的なリアルタイムの電圧サポートを提供します。このシステムは、公共事業会社に対して、予期しない中断に即座に反応できるコスト効果の高い実用的なツールを提供します。さらに、この作業は、電力網の需要が場所によって異なることを認識しています。
そのため、サンディアの研究者たちは、電力ハードウェアループ（PHIL）テストを使用して、現場に展開する前に彼らの人工知能制御を検証しました。このアプローチでは、インバーターやバッテリーなどの実物商業ハードウェアをデジタル電力網シミュレーターに接続し、ソフトウェアが急速な電圧変化や対抗的な中断にどのように対処するかを安全に評価します。
人工知能技術が国家安全保障に与える影響
実際の物理コンポーネントを使用してテストを行うことは、単なるコンピュータモデルだけでは得られない重要な現実チェックを提供します。これにより、人工知能が現実世界の通信遅延やデータリンクの減速に直面しても安定した性能を維持できることが保証されます。サンディアの研究者、ジョン・バーグ（Jon Berg）は、「これらの実験は非常に重要です。これにより、モデルだけでなく、実際のハードウェアでのシステムの動作を評価できます。これが、私たちとパートナーにこの技術が実際の展開に向けて準備が整っていることを示す自信を与えました。」と述べています。成功した実験室での検証の後、チームはテキサス州の2つの場所で並行して現場テストを行いました：サンディアのSWiFT風力発電施設とテキサス工科大学のGLEAMMマイクログリッドで、後者には活発なデータセンターが含まれています。
DERMSプラットフォームは、稼働中の設備に直接接続されています。テストでは、人工知能のリアルタイム性能が変動条件下で評価され、コントローラーはオンとオフの状態で動作します。現場テスト中、人工知能制御は現場の電圧を通常のレベルよりも5％高い状態から理想的な公共事業の目標レベルに戻すことに成功しました。
サンディアの研究者、ミゲル・ヒメネス-アパリシオ（Miguel Jimenez-Aparicio）は、「これらのデモは、人工知能がマイクログリッドや分散型資源の運用を大幅に改善できることを証明しています。」と述べ、さらに「現場データは、PHILテストで観察された状況を強化しています。この技術は、公共事業、コミュニティ、重要なインフラに実際の利益をもたらすことができます。」と付け加えました。この技術は国家安全保障にとって特に重要です。これは、敏感な負荷の電力品質を保証し、重要な防御インフラがリアルタイムの電力網の乱れや敵の攻撃に自律的に対応できるようにします。