こちらの記事では、AIの活用によって企業や工場、さまざまな施設などにおける電気の基本料金削減について解説しています。基本料金を削減するための方法やAIの活用が向いている施設、サービス導入時のポイントなどをまとめました。
高圧電力の基本料金は、「過去1年の間で最も電力を消費した30分間（最大デマンド値）を基準として決められています。この点から、基本料金を削減するには瞬間的な電力のピークを抑えることが条件となってきます。デマンド制御にAIの活用によって、電力使用量が目標値を超えそうになると、システムが自動で優先順位の低い設備の出力を抑制するといった対応が可能になります。この点から、自動的にピークを抑え込むことによって基本料金の値上がりを防げます。
電力使用量の見える化も、基本料金を削減するには必要です。ただし電力データをグラフ化するのみでは、どの部分に削減するための余地があるのかを人間が改めて判断を行わなければなりません。ここでAI分析を組み合わせ、気象情報や過去の電力データ、カレンダー情報などを学習することによって、「特定の時間帯に特定のエリアで空調が過剰に稼働している」など、人の目では気づきにくい「隠れた無駄」を発見し、改善策を打てるようになります。
従来行われてきたデマンド管理は、アラートが鳴るたびに担当者が現場に走り、手動で空調の電源を切るといったように、人手に頼る運用が多く業務負担が大きくなる点が課題として挙げられていました。AIの自律制御システムを導入することで、人の手を介さずに最適な運転を目指せます。
例えば、オフィスビルや大型のスーパーなどの店舗といったように、施設全体で空調の負荷が大きい施設の場合には、AIを活用した基本料金削減への取り組みが向いているといえます。このような施設の場合、来店客数や外気温により空調への負荷が変動するため、AIによって複数台のエアコンをローテーションで送風に切り替えるといった運転を行うことで室温変化をできる限り抑えつつ、全体の最大デマンド値の引き下げを行えます。
製造工場や大型の物流倉庫では、始業のタイミングで大型の機械や空調設備などを一斉に起動させる必要があります。そのため朝方に電力のピークが発生しやすい傾向があり、この瞬間的なピークが基本料金を跳ね上げることにつながっています。
AIシステムの導入によって、設備の起動タイミングを少しずつずらすように制御する、機械の稼働ピークに合わせて事務所側の空調出力をセーブするなど、施設全体の電力バランスについて検討することによって、基本料金のベースを下げられます。
学校や飲食店などの商業施設は、時間帯によって負荷が集中しやすい傾向があります。例えば学校であれば授業開始時、飲食店であればランチタイムやディナータイムなど、空調や厨房機器の負荷が高くなる施設でも、AIを用いることで電力のピークを抑えることにつながります。
AIは過去データから「どのタイミングでピークが来るのか」を事前に予測可能なので、ピークが訪れる前にあらかじめ室内を強めに冷やしておく、人が少ないエリアは空調をこまめに弱めるといった先回りの制御を行えます。
AIの活用で基本料金削減を進めることにより、電力コストの削減につながる点が大きなメリットです。AIによるデマンド制御により最大ピーク値が下がることによって、翌月からの1年間「基本料金」を下げられます。さらに、AIが室温のムラや過剰な空調運転を自動で制御するため、日常的な電気の使用量の減少にもつながります。この点から、高騰する電気料金への対策も行えます。
人間が手動で節電をする、旧来使用されてきた単純なタイマー制御を行う場合には、「寒い・暑い」といったクレームが発生しがちという問題がありましたが、AIを活用した場合には室内に設置されている温湿度センサーのデータに基づいているため従業員の労働環境や、来店客の快適性を損なうことなく制御でき、省エネと快適性を両立しやすいといった点もメリットです。
AIの導入により、24時間365日休まず電力データの監視や分析、制御を行うことが可能となります。この点から、施設管理者や総務担当者など、運用を担当している人にかかる負荷を大幅に軽減できます。
例えばアラートが出るたびに空調を切りに行く、月末などに電力データの集計や分析を行うといった手間が掛からなくなります。また、ダッシュボードを通じ電力状況をひと目で把握でき、レポート作成や報告が簡単に行えるようになります。
AIを導入した際の削減効果は、設備の構成・運用状況によって変わってくる点には注意が必要です。例えば、制御不可能な製造ラインの機械が電力消費の大部分を占めている工場や、省エネ機器にすでに更新を行っている施設などでは、削減の余地が少ないことから期待していたほどの効果が見られないケースも考えられます。
AIシステムを導入する場合には、費用が発生します。制御装置の設置やセンサー類の配線工事などの初期費用、月々のシステム利用料などが必要になります。もし「1ヶ月あたりの電気代削減額」が「システムの月額利用料」を上回らなければ導入の意味がなくなってしまうため、あらかじめ初期費用や工事内容、回収期間を確認した上で導入を行うのかを見極めることが大切です。
AIの導入が快適性や現場での運用にどの程度影響するのか、という部分についても十分に検討することが必要です。オフィスや施設内には、厳密な温度管理が必要な空間もあります。例えばサーバールームや食品を保管する倉庫、病院の手術室といったように、制御対象から除外する必要がある設備がないかを確認する必要があります。このように、導入による現場への影響についてあらかじめ検証をしっかりと行っておきます。
AI活用サービスを選択する場合には、あらかじめ設定した電力使用量の目標値を超えそうな場合に、自動で各種設備を制御する「デマンド制御型」と、警告のみを行う「見える化型」のどちらを選択するかを見極めることが大切です。例えば基本料金をしっかりと削減しつつ、運用負荷を減らしたいと考える場合には、自動で設備の制御を行える「デマンド制御型」のサービスを選択することがおすすめです。
導入コストを抑えるには、現在ある空調設備をそのまま活かせるかがポイントとなってきます。そのため、現在どのような設備を導入しているのか、そして導入しようとしているAI活用サービスが設備に対応しているかといった点を確認することが大切です。
導入後の安定運用のためには、システムの使い勝手の他に、どのようなサポート体制が用意されているかも確認しておくべきポイントといえます。システム稼働において不明な点があったときに相談ができるか、また日々の電力状況がわかりやすい管理画面が用意されているか、報告に使用できるレポートが自動で出力できるかなどを確認し、いくつかのサービスの比較をしておくことがおすすめです。
基本料金削減を成功させるには、まずは現場の電力データとピークが発生している要因の把握が大切です。例えば自社が契約している電力会社によって提供されている電力使用量照会サービスなどを利用し、現在の状況を確認します。そして、いつピークが発生しているかに加えて、その発生原因を把握することが、基本料金削減を成功させるための大きな鍵となります。
まずは小規模導入で効果を検証するという点も成功に繋げるポイントです。複数の事業所、店舗がある場合、検証なしで一斉にシステムを導入するのはリスクを伴うためです。まずは最も電気代が高い、あるいは標準的な空調設備を導入している店舗やフロアを選び、小規模なテスト導入を実施します。その結果、実際に削減効果があったか、快適性などについて従業員や顧客からのクレームがなかったかといった点や費用対効果を確認した上で、他の施設や拠点に展開していく進め方が推奨されます。
AI導入を「電気代を下げるため」だけに使用するのではなく、AIによって可視化されたデータを活用して現場の運用改善に繋げていくことがおすすめです。例えば、「誰もいない会議室の空調が毎晩稼働している」といったデータが出てきた場合には、消灯や空調の電源を切るなどルールの徹底に繋げられます。このように、AIの活用によって現場の運用をより良いものに改善していくことができます。
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。