廃棄物発電でAIを用いた蒸気量予測を実施 NTTコミュニケーションズ

記事まとめ

  • NTTコミュニケーションズは、廃棄物発電における実証実験について発表した。
  • 発電量の安定化に課題があり、ディープラーニング技術活用で解決を目指す。
  • 実証実験にはAI解析ツール「Node-AI」を利用し、蒸気量を予測する。

日本初 廃棄物発電でAIを用いた蒸気量予測を実施

日本初 廃棄物発電でAIを用いた蒸気量予測を実施
       
ごみ処理における熱を利用する発電
2019年10月1日、NTTコミュニケーションズ株式会社は、株式会社クボタと連携し、稼働中のごみ焼却施設による廃棄物発電において、ディープラーニングを活用した実証実験の実施について発表した。

廃棄物発電とは、ごみ焼却の際に発生する熱を利用し蒸気を作ることで行う発電方法だ。

旧来の化石燃料由来の発電と比較すると、発電する際の温室効果ガス排出量が少なく済むことや、太陽光・風力発電など自然の力に由来する他の再生可能エネルギーと異なり、発電が気象条件や時間帯に左右されない点がメリットとして挙げられる。

これらの理由により、廃棄物発電は地域における低炭素化や、自立・分散型電源としての活用、電力の地産地消の手段として各地で導入が進められている。

また、環境省では、高効率ごみ発電施設などの導入により周辺施設への電気・熱供給を行う廃棄物処理施設を中心とした「地域エネルギーセンター」の構築の促進事業を実施しており、導入に対する補助金の交付を行っている。

発電量の安定化にAIを利用
廃棄物発電は、焼却設備へ投下されるごみの形状・性質により蒸気量が変化することや蒸気量の制御が難しいことから、発電量の安定化に課題があるという。

同社はこれまで培ったディープラーニング技術を活用し、ごみ焼却の予測を行うことでこの課題の解決を目指す。

今回の実証実験には、同社が開発したAI解析ツール「Node-AI」を利用する。これにより蒸気量の変動を捉えることで、1分先の蒸気量をリアルタイムで観測できる仕組みを整える。

また、今回の取り組みではさらに先の5分、10分先の予測を行う仕組みの高度化など、技術開発を進める考えだ。

(画像はプレスリリースより)

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2019年10月7日の社会記事

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