公益事業がデータとAIで異常気象に備える方法

異常気象は、人々にも環境にも壊滅的な打撃を与える可能性があります。しかし、鉄砲水、ハリケーン、冬の嵐も公益事業会社に大きな影響を与えます。現代の生活や事業運営の根幹である電力は、停電が発生すると悲惨な結果を招く可能性があり、解決には懐中電灯やバッテリー駆動のラジオ以上のものが必要となります。今日、公益事業会社はデータとAIを活用することでイノベーションを活用し、次のイベントに備えてこれらの課題やリスクに対処しています。

2023年、米国では激しい雷雨から山火事まで、28件の気象・気候災害が発生し（リンク先はibm.com外）、その被害額は約920億ドルに上った。しかし、過去12年間で、米国では、予期せぬ氷天候が原因で停電が発生し、送電網の信頼性が脅かされる事態が少なくとも5件発生しています。

2021年、冬の嵐「ウリ」（リンク先はibm.com外）はテキサスに大打撃を与え、450万人以上が停電し、800億ドルから1300億ドルの経済的損失をもたらした。気温が急低下するにつれて、さまざまな種類の燃料に依存する発電所は故障し始めました。システム全体がこのような極端な凍結条件に備えていないことが明らかになり、公益事業会社は「負荷分散」を開始し、市全体が停電につながりました。そして2022年12月、冬の嵐エリオット（リンクはibm.com外にあります）が米国東部相互接続送電網を襲い、90,500メガワット（MW）の発電が計画外の停電に見舞われました。

金銭的な損害、停電、送電網の信頼性の低さの根本原因は、現在米国の公共事業を悩ませている以下の主要な課題の中に見いだすことができます。

1. リスクにさらされている資産の特定ができない：米国の電力会社の多くは、大雨、洪水、強風などの厳しい気象条件にさらされると故障につながりやすい、老朽化したインフラストラクチャー（送電線など）で運営されています。リスクにさらされている資産を事前に特定することは、公益事業会社にとって重要な課題です。
2. 非効果的な停電予測：多くの公益事業会社は、気象予測パラメーターの欠如、一貫性のないデータ、不十分なテクノロジーにより、停電、負荷、エネルギー需要を正確に予測するのに苦労しています。特に、冬の嵐エリオットの期間には、総負荷予測が23,047MW過小評価されていました。
3. 対応時間の遅延または不適切さ：高度なテクノロジーの欠如や将来のイベントを正確に予測できないために、公益事業会社は作業員を効率的に動員することができず、対応時間の遅れにつながっています。
4. 防寒基準を満たさない、または効率的に点検を実施しない：連邦エネルギー規制委員会のガイドライン（リンクはibm.comの外にあります）に従い、電力会社は発電ユニットの凍結防止対策の点検とメンテナンスのチェックリストを含む、冬の天候への備えの計画を作成しなければなりません。冬期基準が遵守されていないことや、嵐の前に徹底的な検査が行われないことにより、設備やパイプの凍結につながります。
5. 非効率的な植生管理：植生が電線や電柱に接触することで、ほとんどの停電が発生し、植生の管理は公益事業会社にとって最大の支出の1つです。公益事業会社は、架空線と植生管理に年間最大８０億ドルを費やしています。

これらの課題に加えて、計画外の発電装置の損失と天然ガス生産の削減が重要な要因となっています。

自然災害は避けられませんが、データ、AI、インテリジェントな気象洞察、IoT、地理空間技術、高度な資産管理テクノロジーの力により、災害管理を大幅に強化し、グリッドを強化することができます。

IBM® Maximo® Application Suite(MAS)とIBM® Environmental Intelligence Suiteの組み合わせは、電力会社が極端な気象条件により適切に備えるための堅牢なツールを提供します。

1. 信頼性重視の保守:

資産の老朽化とリスクにさらされた資産を事前に特定できないことにより、公益事業会社にとって複雑で危険な環境が生まれています。IBMは、信頼性中心の保守(RCM)、エンタープライズ資産管理(EAM)、資産パフォーマンス管理(APM)の機能を単一のプラットフォームに統合することで、これらの課題を解決しています。IBM Maximo Reliability Strategiesアプリケーションは、RCM調査の開始、完了、デプロイおよび成果追跡のためのエンドツーエンドプロセスを可能にします。これらの高度な機能により、組織はデータ駆動型の保守決定を行い、クリティカルな資産やリスクにさらされている資産に焦点を当て、組織が機能を維持するために必要な正確なレベルの保守を戦略的に割り当てることができます。公益事業会社は、個々の資産に合わせた寒天候の信頼性基準に関するストラテジーを策定することもできます。

詳細に説明すると、MASを使用したAPM（設備パフォーマンス管理）は、組織が資産がいつどのように故障するかを判断し、リスクにさらされている資産を事前に特定することで、即座に措置を講じることができます。IBM Maximo Monitor、IBM Maximo® Health、IBM Maximo PredictなどのAI搭載ツールを活用し、ユーティリティは資産の健康状態や関連リスクを積極的に把握することで、メンテナンス戦略を最適化し、維持コストを削減し、資産の寿命を延ばすことができます。このプラットフォームの機能により、極端な状況でも資産のパフォーマンスを向上させ、計画外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。

2.停電予測：

MASは、IBM Environmental Intelligence Suite Outage Predictionと連携して、気象情報データを使用して適切な措置を講じることで、電力会社はより高い信頼性で場所ごとに停電を予測および監視できるようになります。このアプローチにより、デマンド・レスポンスが向上し、高度な資産の修正プログラム、準備、グリッドへのバックアップ生成プラントの統合が可能になります。その一例として、IBMがIBM Environmental Intelligence Suite Outage Prediction for Hydro Oneの実装に成功した方法をご覧ください。これにより、氷嵐時の電力復旧が33％向上しました。

3. フィールド・サービス管理（FSM）：

作業員への対応の遅れや紙ベースの検査という課題を克服するために、公益事業会社はIBM Maximo MobileとMASの力を活用できます。これらの製品は、効率的な資産管理、インテリジェントなスケジューリングおよびディスパッチを提供し、その結果、より迅速な動員と緊急事態への備えを強化します。

IBM Maximo Mobileは、点検およびメンテナンスチェックリストのプロセスの効率化も可能にします。たとえば、モバイル検査は、AIを使用して目視検査の問題を自動的に検出するIBM Maximo Visual Inspectionと統合できます。

4. 植生管理:

IBM Environmental Intelligence Suite Vegetation Managementプラットフォームは、衛星データとガイガーモードLiDARを組み合わせて気象インサイトを組み合わせ、植生成長に関するAI駆動型の洞察を提供し、公益事業会社がより情報に基づいた意思決定を行うのを支援します。たとえば、嵐の前に木を剪定する場所を決定する際は、重要度に基づいて優先順位を付けることができます。

異常気象や気候現象が深刻さを増し続ける中、公益事業会社は業界に蔓延する課題を克服し、悪天候への備えを強化するためのツールを必要としている。データ、AI、インテリジェンスなどを備えたIBMのクライアント・レジリエンス・ソリューションは、今日の明かりを灯し、明日グリッド・レジリエンスを維持するための効果的な選択となります。