本記事では、電力需要システムについて解説しています。どのような場面で使用されているのかといった点や、実際に導入・活用されている事例をまとめていますので、導入を検討されている方などはぜひ参考にしてください。
電力需要システムは、小売電気事業者が日々の電力調達を行う場面や、工場やオフィスビルなどでエネルギーマネジメント行う場面で活用されています。小売電気事業者においては、「明日どの程度電気が使用されるか」という点を30分単位で予想を立て、必要となる電力を市場等から過不足なく調達するために必要となります。また、工場などにおいては、設備の消費電力を監視・分析することによってピークカットを行い、電力コストを削減するなどの目的で使われています。
システムの導入によって解決できる課題として、まず予測精度があります。電力需要は気象データやカレンダー情報を用いますが、システムを用いて高精度な予測を行い、インバランス料金等のコスト削減が期待できます。
また膨大なデータ集計や予測計算を自動化し、担当者にかかる業務負荷の軽減が可能ですし、ベテランの勘・経験に頼っていた予測業務のシステム化を行うことで、属人化の解消に繋げられ、誰が担当しても安定した運用が可能となります。
エネルギー業界の電力小売事業者にて、電力需要システムを導入した事例です。こちらの企業で従来使用していた予測システムでは、「地域特性」「需要家特性」「イベント」などの影響を考慮した予測に対応しておらず、精度の改善に課題を抱えていました。また/span>業務が属人化していたため、担当者によって予測精度のばらつきとノウハウ共有が困難だったことも課題として挙げられている状況でした。
そこでこちらの企業では、富士通鹿児島インフォネットが提供している「AI電力需要予測ソリューション」を選定したものの、「どの程度効果があるのか」という不安を感じていたことから、まずは意見交換を実施。その中で課題やニーズを共有して、顧客により合ったAIモデルを構築した上でPoC(概念実証)を行い、実際にAIが顧客のデータを使用してどの程度の予測が可能なのかを確認しました。その結果、予測精度が向上し、コストの削減効果が見られることから顧客側の納得も得られています。また、システムの導入によって業務の効率化や属人化の解消にも繋がっています。
受配電機器や制御機器の製造を手がける工場での導入事例です。こちらの工場では、特定の時間帯に電力使用が集中しないように平準化を行い、電力会社との契約電力量を超えないことが求められていましたが、例え電力使用量を抑えられたとしても、今度は生産計画への変更などに柔軟に対応ができないといったように、省エネと生産計画の両立に課題を抱えていました。
この課題を解決するために、富士電機が提供している電力需要予測システム「ZEBLA」を導入。このシステムは電力需要を予測した上で省エネ対策を自動で行うシステムですが、もともとビル向けとして提供されていた同システムを工場向けに改良して導入しました。
導入後は早い段階から電力抑制制御が行えるようになったため電力需要のピークを抑えられ、生産計画に影響しない形で電力の平準化を行うことが可能となっています。
教育施設に電力需要システムを導入した事例です。こちらの施設では、蓄熱システムや照明、冷房、空調設備、冷水製造システムを対象として下記の取り組みを行っています。
まずは見える化システムと中央監視システムによって、エネルギーの使用状況を集中管理できるようにしたほか、蓄熱システムを活用し空調負荷を夜間のオフピーク運用にシフトしました。また、照明や空調をリアルタイム遠隔制御できるようにしたことに加え、冷房設備や冷水製造システムの電流制御や換気サイクルの期間設定を行っています。
その結果、2年間でおよそ2千万kWhの消費電力を削減できた点に加え、施設全体のエネルギー使用量を見える化できています。さらに、ピークシフトによって低価格となるオフピーク時間帯の電気料金の適用を受けられたことに加え、契約電力の引き下げもできています。また、DR実施による報酬も得られました。
上記でご紹介した各社の事例から、AIや専用システムの導入によって需要予測の精度が向上し、需給運用が高度化されていることがわかります。小売電気事業者の場合には地域特性や需要家特性など複雑な変数をAIにより学習・処理することによって細かい需要予測を行えるようになり、調達の過不足による経済的な損失を防止しています。
また、工場などの需要家が話においても予測に基づいたタイミングでの制御を行えるようになり、無駄のないエネルギー運用が事業全体の収益性向上に繋げています。
システムによる電力需要の予測と制御により、強力な省エネ効果とピークカットをもたらします。工場設備の「TPO制御」や、蓄電池や空調の自動遠隔制御を行うことによって、需要が集中する時間帯の電力消費を自動的に抑えられます。この点から、契約電力量を上げずに生産設備の電気化を進められる、大幅な消費電力削減などに繋げられます。
システムの導入を行うことにより、属人化の解消と業務効率化に繋げられる、という点も大きな導入効果です。従来、需要予測や設備の稼働調整は、熟練の担当者の勘や経験、膨大な手作業に依存していたという面がありましたが、AIを利用した予測モデル構築や、中央監視システムを用いた一括管理・完全自動DRを導入することで、誰が担当しても高い精度の結果を出せる運用が実現しています。この点から、予測や制御にかかっていた時間や労力が削減され、人的なコストを削減する、リソースをより他の業務に集中できる環境を生み出せています。
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。