【研究トピックス】データサイエンスで発電所の賢い運転を探る（関　暁之）

太陽光や風力といった再生可能エネルギーは、天気によって発電量が大きく変わります。私たちが安定して電気を使い続けるには、その変動に合わせて出力を細かく調整できる発電所が欠かせません。しかし原子力発電所は本来、一定の出力で動かすのが基本で、刻々と変わる電力の需要に人の操作だけで安全に対応するのは、とても難しいことです。そこで私は、発電所に関する大量のデータを手がかりに、この複雑な運転を支える研究に取り組んでいます。

軸となるのがデータサイエンスです。発電所のふるまいを表す膨大なデータから、その動きを高速で予測する「代理モデル」をつくります。さらに、試行錯誤を通じてより良い操作の仕方を見つけ出す「強化学習」を組み合わせ、日本原子力研究開発機構（JAEA）などと協力しながら、発電量や熱の蓄え方といった目標から、次に必要な操作量をデータから導き出す方法を開発しています。

この研究が進めば、原子力と再生可能エネルギーがたがいに支え合う社会に近づき、脱炭素と安定した電力供給の両立に貢献できます。さらに、ここで使うデータサイエンスの考え方は、発電所だけにとどまりません。工場やインフラ、身のまわりの機械など、複雑な仕組みを賢く安全に動かすさまざまな場面にも応用できます。数学とプログラミングを武器に、データで現実社会の課題に挑む——そんな学びの世界が、ここには広がっています。