
電力の需給バランスを可視化し、
適切な運用を実現
電力需要予測システム選定ガイド
電力需要予測システムには、特定の業種に向けた仕様のシステムがあるため、選定時に自社の業種に合ったものを選ぶことで効率化やコスト削減の効果が大きく得られます。
本サイトでは、電力需要予測システムの導入・リプレイスを考えている担当者に向けて、業種別に適した電力需要予測システムを紹介しています。
電力需要予測システムには、特定の業種に向けた仕様のシステムがあるため、選定時に自社の業種に合ったものを選ぶことで効率化やコスト削減の効果が大きく得られます。
本サイトでは、電力需要予測システムの導入・リプレイスを考えている担当者に向けて、業種別に適した電力需要予測システムを紹介しています。
電力需要予測システムは、さまざまな場面で活用されるものです。ここでは「小売電気事業者向け」「工場向け」「スマートハウス・スマートビル向け」と、電力需要予測を必要とする代表的な業種ごとに、おすすめの電力需要予測システムを紹介しています。
電力売買を効果的に行える
電力業務特化型の電力需要予測システム。自動で再学習を行うAIモデルの高精度な予測により、電力売買の効果的なタイミングが図れる。
インバランスコストを削減
短時間での予測が可能なため、一日前入札当日の新鮮なデータを反映させた高精度の予測実施。より正確な予測でインバランスコストを効果的に削減可能。
自動でピークカットを実施
工場向け電力需要予測システムZEBLAで、設備の電力消費データを監視・分析。電力使用の無駄や異常を検知し、自動でピークカットが行える。
生産計画に影響しない節電
電力不足時は重要度の低い機器を間引き、さらに不足すれば発電機を稼働するため、生産計画や品質に影響することなく電力平準化を図ることが可能。
効率的な再エネの需給管理
全国の気象観測網を活用した電力需要・発電量予測を提供。太陽光・風力発電の変動を精度高く把握可能なため、再生可能エネルギーの需給管理を調整できる。
電力不足のリスクを低減
気象による予測誤差を抑えることで、スマートハウス・ビルにおける電力不足のリスクを低減。また、自家消費・売電など余剰電力を適切なタイミングで活用可能になる。
気象・イベント・地域特性などのデータを基に、複数の予測モデルを自動生成。中でも精度の高いモデルを選び、さらに使い続けることでAIが自動学習し、予測精度が向上します。
これにより、電力の仕入れや売電タイミングの精度が向上し、コストの適正化とインバランスリスクの低減を同時に実現。現場の判断や運用負担も軽減され、収益性のある需給管理が可能になります。
軽量かつ高速稼働のAIを使用しており、短時間での需要予測ができるため、一日前市場の入札当日に予測が可能。
入札当日までの電力使用データや精度の高い天気予報を取り入れられるため、予測精度を高められます。それによる誤差の少ない需要予測により、インバランス料金の抑制が可能です。
電力小売事業者に対して実施したPoC(小規模での検証)の事例です。PoC実施前は、他社製の予測ツールと予測担当者の経験則に基づいた需要予測を行っており、予測精度は約91%でした。
AI搭載の電力需要予測システムを用いて3か月間のPoCを実施した結果、予測精度が98%へと大幅に向上。インバランス料金の削減に加え、業務属人化や作業時間の増大といった副次的な課題の解決にも活用できると評価されています。
企業名 | 株式会社富士通鹿児島インフォネット |
---|---|
所在地 | 鹿児島県鹿児島市高麗町43-20 キラメキ南国ビル |
電話番号 | 099-250-3511 |
URL | https://www.fujitsu.com/jp/group/kfn/ |
過去の工場稼働データから、その日の使用電気量のピーク時間帯を予測する工場特化のシステム。
契約電気量では足りない場合には、重要度の低い電気機器の間引き運転を、それでも電気量が足りない場合には、連動している発電機を稼働させて電力を補い、工場の稼働を止めません。
状況に応じ適切なタイミングで制御対象を選択するTPO制御を搭載。間引き運転の際、炉や加工機械など、特に緻密な制御が必要な機械でも、製品品質に影響が出ないよう電力を制御します。
また、労働環境に関わる照明や空調などは抑制しないため、従業員の快適性を確保できます。
受配電機器や制御機器などの開発・製造を行っている富士電機機器制御の吹上事業所では、2015年に工場向け電力需要予測システムを導入しました。
その結果、電力需要のピーク時に電力使用を抑制しながら、生産計画から外れることなく運営を続けることに成功。エネルギー使用量の削減に貢献しました。
企業名 | 富士電機株式会社 |
---|---|
所在地 | 東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎イーストタワー |
電話番号 | 03-5435-7111 |
URL | https://www.fujielectric.co.jp/ |
予報業務許可事業者だからこその気象予測に基づく、高精度な電力需給・発電量予測を提供。太陽光発電や風力発電などの発電量を予測する性能に優れています。
スマートハウス・ビルにおいては、自家消費タイミングの適正化を図ることで、電力コストの削減が可能です。
30分間隔の高精度な気象データによって、暴風雨や雪害による停電や、高温化による電力需要の増加を高い精度で素早く予測。
電力管理と蓄電運用などの需給計画を精度高く立てられるようになり、天候災害時でも安定した電力使用ができるようになります。
公式HPに、スマートハウス・スマートビルに関する事例がありませんでした。
企業名 | 株式会社ウェザーニューズ |
---|---|
所在地 | 千葉県千葉市美浜区中瀬1-3 幕張テクノガーデン |
電話番号 | 0800-1234-255 |
URL | https://jp.weathernews.com/ |
電力需給の現場では、需要予測の精度が安定しないことで、深刻な問題が起きています。例えば、気象の急変やピーク需要の読み違いから発生する電力不足や余剰は、コスト増や安定供給への大きなリスクとなります。
さらに根深い問題が、予測業務の「属人化」です。ベテラン担当者の経験と勘に頼る体制では、その担当者が異動・退職すると予測精度が大きく低下しかねません。このように、多くの現場で「予測精度のバラつき」と「業務の属人化」という2つの大きな課題を抱えています。
これらの複合的な課題を解決するには、ビッグデータを活用した精緻な予測と、担当者のスキルに依存しない仕組みが不可欠です。その最も有効な施策として、今まさに導入が求められているのがAIを搭載した電力需要予測システムなのです。
電力需要予測システムは、過去の電力使用データや気象情報を基に、将来の電力消費量を高精度に予測する仕組みです。
AIや機械学習を活用し、曜日・時間・天候ごとの需要パターンを分析。予測結果は発電計画や設備制御と連携でき、需給バランスの適正化や省エネに貢献します。電力コストの抑制や業務の効率化にも直結し、エネルギーマネジメント強化の要となります。
電力需要予測システムを選ぶ際に、まず最も重要なのは予測精度の高さです。誤差が大きいと、余剰電力や電力不足が発生し、結果的に調達コストの増大につながります。ベンダーが提示する精度だけでなく、自社データで検証した際の精度を必ず確認することが欠かせません。
SCADA、BEMS、EMSなど既存のシステムや気象データとの連携がスムーズでなければ、データ入力が手作業となり運用コストが跳ね上がります。そのため、標準的なAPIやデータフォーマットに対応しているかを確認することが大切です。
需要パターンは時間とともに変化するため、システム導入時に高精度でも、放置すれば精度は低下します。そこで、自動再学習や定期的なチューニング機能、ベンダーのサポート体制を備えているかどうかが、長期的にROIを確保するための重要なポイントになります。
電力需要予測システムの導入は、需給バランスの安定化に大きく貢献します。予測精度の高いデータにより、電力の使用量と供給量を事前に調整でき、インバランスによるコストや供給不安を回避可能です。
また、電力需給管理の業務効率化や再エネの有効活用、災害時の電力確保にもつながり、エネルギー運用全体の質を高める重要なツールとして注目されています。電力会社や電力の安定運用を目指す企業・施設にとって、導入の価値は高いと言えるでしょう。
ここでは電力需要予測システムを提供する企業とそのシステムの内容を一覧にしています。システム選びの参考にしてください。
小売電気事業者と共同開発をした、電力業務に特化したAIを搭載したシステムを提供。顧客ごとにカスタムを行うことで、高精度な電力需要予測を短時間で得られます。
所在地 | 鹿児島県鹿児島市高麗町43-20 キラメキ南国ビル |
---|---|
電話番号 | 099-250-3511 |
公式HP | https://www.fujitsu.com/jp/group/kfn/ |
気象・稼働・地点情報をAI解析し、電力需要や発電・余剰を予測。需要計画や充放電に柔軟な対応ができ、予測の自動更新機能で新データに基づく運用改善を実現します。
所在地 | 愛知県豊田市元町1 トヨタ自動車(株)元町工場内 |
---|---|
電話番号 | 0565-24-6161 |
公式HP | https://www.toyota-energy.co.jp/ |
NTTグループの実績を基に、周期変動や気象、イベント、生活行動を考慮した高精度予測モデルを構築。直感的なUIで外部データと統合し、精度向上と見える化を実現できます。
所在地 | 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー |
---|---|
電話番号 | 03-5843-5100 |
公式HP | https://www.ntt-at.co.jp/ |
工場特化の電力需要予測システムです。電力不足時は重要度の低い機器の抑制や発電機を稼働し、生産性と快適性を維持しながら需要ピークを分散します。
所在地 | 東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎イーストタワー |
---|---|
電話番号 | 03-5435-7111 |
公式HP | https://www.fujielectric.co.jp/ |
業務効率化とカーボンニュートラルを推進する「TOSHIBA SPINEX for Energy」を提供。クラウド型とオンプレミス型の両方に対応しているので、自社の状況・環境に合わせた導入が可能です。
所在地 | 神奈川県川崎市幸区堀川町72-34 |
---|---|
電話番号 | 044-576-4900 |
公式HP | https://www.spinex-marketplace.toshiba/ja |
5,000施設以上のエネルギーマネジメントや計測を行ってきた知見を活かし構築した電力需要予測システムを提供。工場・オフィスなどの業態から一般家庭まで、幅広く使えるシステムです。
所在地 | 神奈川県横浜市神奈川区鶴屋町3-29-11 アイフォーコム横浜ビル |
---|---|
電話番号 | 045-412-3010 |
公式HP | https://www.iforcom.jp/ |
精度の高い気象予報データとビジネスデータを組み合わせることでDXを推進する「WxTech」を展開。過去の気象データに加え、紫外線・熱中症・花粉など、様々な要素で予測を行います。
所在地 | 千葉県千葉市美浜区中瀬1-3 幕張テクノガーデン |
---|---|
電話番号 | 0800-1234-255 |
公式HP | https://jp.weathernews.com/ |
顧客の情報と気象情報を分析し、供給日の2日前に電力量を予測するシステム。日本卸電力取引所での取引代行サービスのほか、運用コンサルティングも行っています。
所在地 | 東京都千代田区神田駿河台2-5-1 御茶ノ水ファーストビル14F |
---|---|
電話番号 | 03-4226-2900 |
公式HP | https://www.eneres.co.jp/ |
安定的な需給オペレーションを提供する「BLEnDer」を展開。需要予測の作成を行うツールや、需給計画を作成する機能を持つツールなど、多様なパッケージ製品群をそろえています。
所在地 | 東京都千代田区丸の内2-7-3 東京ビル |
---|---|
電話番号 | 03-3218-2111 |
公式HP | https://www.mitsubishielectric.co.jp/ |
独自技術の「異種混合学習技術」を搭載することで、異なるデータ同士から関連性を導き出し、特定の規則性を見つけることが可能。それにより、電力使用に関する様々な分析ができます。
所在地 | 東京都港区芝5-7-1 |
---|---|
電話番号 | 03-3454-1111 |
公式HP | https://jpn.nec.com/ |
太陽光発電・風力発電における出力の変動を予測するシステム「パワーフォーキャスト」を展開。気象予測において国内外で高い評価を受けているシステムです。
所在地 | 大阪府大阪市北区大深町4-20 グランフロント大阪タワーA 29F |
---|---|
電話番号 | 06-6567-2222 |
公式HP | https://n-kishou.com/corp/service/analytics/demand/power_forecast/ |
観測データから因果関係を割り出してモデル化する技術を用いたAIを搭載。高圧・低圧の電力需要を精度高く予測します。予測や学習をスピーディに行えるという特徴もあります。
所在地 | 東京都千代田区内幸町2-2-3 日比谷国際ビル22F |
---|---|
電話番号 | 公式HPに記載なし |
公式HP | https://www.jfe-eng.co.jp/ |
小売り電気事業者向けの電力需要予測サービスを展開。構築した予測モデルは精度評価を経てチューニングを行うことを繰り返し、予測精度を上げていくことができます。
所在地 | 東京都江東区豊洲1-1-1 |
---|---|
電話番号 | 03-5546-4111(大代表) |
公式HP | https://www.biprogy.com/solution/service/ems_power_prediction.html |
気象予報士が24時間リアルタイムで気象を観測する「気象予報センター」を開設。そこで得た気象予測データを基にして、電力需要の予測にも役立てています。
所在地 | 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー |
---|---|
電話番号 | 0120-339-080 |
公式HP | https://www.ibm.com/ |
顧客の依頼に応じた独自のAI予測モデルの作成が可能。気象予測と過去の電力需要実績・気象データを組み合わせたビッグデータを用いて、30分単位の電力需要予測が可能です。
所在地 | 大阪府大阪市北区中之島3-2-18 住友中之島ビル7F |
---|---|
電話番号 | 0120-548-033 |
公式HP | https://www.kbinfo.co.jp/ |
クラウド型の電力需給管理システムを提供。需要予測支援・計画作成・需要家マスタ管理・ポジション作成など、様々な機能を搭載しています。他のシステムとの連携も可能です。
所在地 | 東京都新宿区西新宿8-17-1 |
---|---|
電話番号 | 0800-600-9810 |
公式HP | https://www.tis.jp/ |
ここでは、電力需要に関する基礎知識を始めとして、課題に対する対策方法などを記載しています。電力需要について情報を求めている方は、ぜひご覧ください。
今後の電力需要は、家庭では人口減少や省エネで減少する一方、産業用はデータセンターや半導体工場の新設で増加し、設備整備状況にも左右される多様なシナリオが予測されています。
AIを活用し、膨大な気象・電力データを解析することで高精度な需要予測を実現。これにより、電力供給の適正化とコスト削減が図られ、新たなエネルギーマネジメントの可能性が広がります。
適切な電力需給バランスとは、発電と消費を一致させる状態です。需給調整や予備力確保で停電防止・品質維持を実現し、季節や天候変化に迅速対応をするには電力需要予測システムを導入すると良いでしょう。
電力需給調整術は、発電と消費を一致させ系統安定を実現する取り組みです。ここでは、需給調整市場の活用で再エネ普及時の需要増に対応し、現場で使える適切な電力管理技術を提案しています。
インバランス料金制度は需給バランス維持の経済インセンティブです。2022年度新制度により実需を反映し、需要予測などの対策でコスト節約が可能となります。
インバランスリスク管理は、電力事業者の収益維持に不可欠です。先進予測技術、時間前市場活用、蓄電などによる調整力でリスクを抑え、市場リスクを乗り越える戦略を実現します。
電力の見える化は、工場やオフィスでリアルタイムに電力使用状況を把握し、無駄を検出して対策を講じることでコスト削減と労働環境改善を実現する取り組みです。
ピークシフト対策で電力需要差を効果的に縮小し、供給コスト削減と安定運用を実現することが重要です。需給調整システムは、環境負荷低減に寄与し、さらに各業種のエネルギー管理強化と全体適正化を促進します。
新電力は大手との差や規模制約下において、AI・ビッグデータの活用により高精度な需給予測を実現できます。電力需要予測システムを活用することで安定供給と効率運営、経営基盤強化を通じ市場競争力を高め、持続成長を支えられるでしょう。
契約適正化、先端技術、戦略的連携、継続モニタリングで柔軟な調達戦略を実施することが重要です。市場変動に合わせた正確な需給予測で、電力調達コストを大幅削減する方策を取るとよいでしょう。
急激な天候変動に対応すべく、精度高い気象・需給予測システムとスマートグリッド、蓄電技術を組み合わせ、多様なエネルギー源で安定供給体制を確立することで持続的運用の実現が可能です。
余剰電力の有効活用は、売電や蓄電で経済メリットを享受するだけでなく、地域連携や新ビジネス創出で社会的価値向上に寄与します。省エネ・経営改善に直結する革新的戦略です。
ピークカットとは、最大電力需要のピークを抑制して使用量を均質化する手法です。これにより、電気料金削減、系統安定、環境負荷低減が実現し、安定した電力管理を促進します。
電力不足は、供給不足、急増する需要、予測誤差などの要因により生じます。解決策は、同時同量運用、設備更新、需給調整策を実施し、効率的な電力管理を目指すことです。安定供給と持続成長を実現する鍵となります。
電力規制や制度の変更(例:FIT・FIP・容量市場)は、電力需要や消費パターンに大きな影響を及ぼします。この記事では、制度の導入・見直しが再エネの導入量や需給構造にどう影響し、それが需要予測にどう反映されるかを具体的な事例を交えて解説します。
電力会社における需給管理では、手作業による集計ミスや入力の誤り、計画遅延、担当者への過度な依存といった課題が顕在化しています。こうした問題はインバランスコストの増加や業務の安定性低下を引き起こし、組織全体の効率や精度にも悪影響を及ぼします。
スマートメーターは詳細な電力データをリアルタイムに収集・分析し、AIでピーク時間帯を予測します。電力使用の最適化や電気料金の削減、省エネ行動の促進し、持続可能なエネルギー管理を実現に貢献可能です。
日本では太陽光発電の急増により、電力の供給過剰が問題となり、出力制御の頻度が高まっています。電力価格の下落や事業者の収益圧迫、再エネ賦課金の増大といった背景や現状、日本各地の実態を踏まえ、対策と今後の方向性を解説します。
再生可能エネルギーは天候に左右されやすく、需給予測の精度が安定供給の鍵となります。気象データやAIを活用した発電量予測により、需給バランスを維持し、インバランスによるコストを抑制可能です。今後は確率予測や蓄電池との組み合わせが進み、柔軟で効率的な電力システム運用が期待されます。