分散型電源（DER）は、電力を使用する需要地の近くに分散して配置される、比較的小規模な発電・蓄電設備の総称です。例えば、太陽光発電や風力発電、蓄電池、燃料電池、EVといったように、さまざまなものが分散型電源に含まれます。
この分散型電源は、大規模発電所から長距離送電される「集中型」に対して、需要地近くに隣接して発電ができるため、送電ロスが少ない形で供給できる点が特徴です。また、災害時における非常電源などとしても注目されています。
分散型電源の最適化においては、発電量や需要量、蓄電池の充電・放電、EVの利用タイミング、系統制約などの調整を行っていきます。一例として、気象データから発電量を予測した上で太陽光による余剰電力は蓄電池にため、不足時や電力がピークになる時間帯には放電や需要抑制を行う、といった形で利用されています。
最適化は単に電気代の削減を行うだけではなく、再エネの有効活用と電力系統の安定化を両立させる点を目的としています。
従来行われてきた電力供給は、大規模発電所で作った電気を送電線により遠くまで運ぶ「集中型」を基本としていました。一方、分散型電源の場合は需要地の近くで電気を作り、貯め、使うことが可能になりますので、送電ロスが抑えやすいといった面があります。また分散型電源の場合、需要家自身が電力供給に参画可能である点も特徴のひとつといえます。
太陽光や蓄電池、EVなどを一括で監視・制御を行い、エネルギー使用を最適化するEMS（エネルギーマネジメントシステム）が使用されています。このシステムは、それぞれの設備の状況や需要を確認しつつ、充電・放電、負荷制御の自動化を行えることから、無駄な電力使用を削減します。
分散型電源の最適化を行う際には、まずはEMSを使用してデータを収集し、全体的な運用方針を決めていくという点が重要になってきます。
VPP（仮想発電所）は、各地に点在している分散型電源を束ね、まるでひとつの大きな発電所のように制御を行っていく仕組みです。アグリゲーターが主体となり、蓄電池や再エネ設備を統合・制御することによって、需要と供給のバランスを調整しています。
単独では小規模な設備だったとしても、統合して制御を行うことによって「電力調整市場」や「容量市場」において取引ができる調整力としての価値を生み出せます。
AIとIoTは、分散型電源の最適化を支えるための基盤となる技術といえます。IoTを通じてそれぞれの設備の稼働状況や気象データを収集し、AIによって日射量に基づいた発電量や需要量、価格を予測することにより、充放電や運転の計画を立てられます。
ここでの需要予測の精度が上がるほど、インバランス（計画値と実績値の差）の発生を抑え、状況に適した充放電や運転の計画の立案を行えます。また、機械学習により運用の実績データを蓄積することにより、予測や制御の精度向上が期待できます。
蓄電池やEV、DR（デマンドレスポンス）は、電力の需要ギャップを埋めるための調整力として活用されています。
余剰電力は蓄電池やEVにためて需要が高くなるタイミングで放電し、系統の安定化に貢献できます。さらにDRでは需要家の電力使用を一時的に下げることによって、発電所の数はそのままで電力の供給不足に対応ができます。このようなリソースの組み合わせによって、分散型電源は需給を支える上で重要な役割を果たしています。
分散型電源の最適化を行った場合、自家消費による電力購入量の削減に加え、ピークカットやピークシフトによる基本料金の低減を行えます。また太陽光の余剰電力を蓄電池にため、電気代が高額になる時間帯に放出する、といった形で運用すると、効率的にコスト削減につなげられます。
太陽光をはじめとする再生可能エネルギーは、天候によって出力が影響されるため、そのままだと使いきれない電力が発生するという課題があります。このようなケースでも、最適化によって余剰電力を蓄電池やEVに充電する、需要側の稼働時間を発電のピークに合わせるといった方法を取れば、発電した電気を無駄なく使用することが可能となります。このように、クリーンな電気を価値ある形で消費・活用できるようになります。
分散型電源の最適化を行うと、再生可能エネルギーの自家消費率を高められるため、化石燃料由来の電力購入量を削減できます。電力を「作る」「ためる」「賢く使う」という点を統合的に管理することにより、カーボンニュートラル達成などを目指している企業において、脱炭素経営を強力に推進できます。
災害・停電時の備えとしても、分散型電源は有効であるといえます。太陽光や蓄電池、EVは、大規模停電が発生した際にも、電力系統から切り離して自立運転に移行することによって、非常用の電源として機能できます。
特に必要な設備のみを優先的に動かせる設計にしておけば、災害発生時にも事業の継続や避難所運営の面でも役立ちます。
分散型電源の最適化を行うにあたっては、発電量や需要量、市場価格をどれだけ高精度な予測ができるかが重要なポイントといえます。もし予測が外れた場合には、インバランス料金が発生する、蓄電池の充電や放電、売電のタイミングのズレによって収益機会の損失につながるなどの可能性があります。また、FIP制度下でのバランシング（計画値同時同量）義務への対応を見据えても、予測精度の向上は重要なポイントであるといえます。
蓄電池を活用するにあたっては、契約電力の管理や蓄電池の劣化コストのバランスを取ることも大切です。需要ピーク時に放電することによって買電を抑える「デマンドコントロール」はよく知られていますが、過度な充放電を行った場合には、設備の寿命を縮めてしまい採算性を悪化させる可能性も考えられます。そのため、導入にあたってはコスト削減効果と充放電サイクル寿命を考慮した運用ルールを明らかにしておくことが大切です。
最適化は単体の設備のみでは完結しないため、既存の設備や電力系統との連携も欠かせません。太陽光や蓄電池、EV空調などの設備を連携させ、系統側の制約や出力の制御にも対応できる構成が必要となります。ここで、設備間の通信方式や制御速度が揃っていないと、想定した効果が出ないといった状況に陥ってしまいます。そのため、既存設備の更新計画や連携条件も含め、全体最適の視点を持ってシステムの設計に取り組むことが求められます。
導入目的に合わせたシステムを選定する点もポイントのひとつです。ここで重要なのが、導入する目的によって必要なシステムが変わってくる点です。例えばコストの削減が目的ならEMS、需給調整や収益化が目的であればVPPに対応したシステム、BCP対策を重視するなら自立運転機能が必要となります。もし導入目的と機能がずれてしまうと、過剰な投資や運用負荷の増加につながるため注意する必要があります。
工場やビルは電力使用量が大きいため、基本料金やピーク時の買電がコストに直結します。このような場合、太陽光発電や蓄電池、EMSを使用して需要の平準化を行うことで、購入電力量を減らせます。特に、日中の自家消費やピークカットを行った場合に効果が出やすくコストの低減が期待できます。
自治体や地域でエネルギーの地産地消を進めたい、地域の脱炭素化を進めたいと考えているケースにも、分散型電源の最適化が向いているといえます。地域にて発電と蓄電、消費をつなげることによって、エネルギーの域外流出を防ぎ、地域経済の循環を促進できます。さらに地域再エネはエリア内で自立した電力供給が可能となるため、災害が発生した際のレジリエンス向上にも有効であるといえます。
再エネ発電事業者が、発電した電気をそのまま売るのではなく、蓄電池や市場運用を組み合わせて収益性を高めたい、と考えているケースでも、分散型電源の最適化が有効であるといえます。FIPや非FITでは、発電予測やインバランス管理、売電タイミングの調整が収益に大きく関わってくるため、複数の電源を束ねて運用することで予測の誤差を鳴らしやすく、単独での運用を行うよりも市場競争力を高められます。
災害や停電が発生した場合に備え、非常用電源の強化を行いたいケースにも、分散型電源の最適化が向いています。蓄電池や太陽光、EVを組み合わせることにより、停電が発生した場合でも重要な施設に電力を供給しやすくなります。平常時は省エネや市場運用に活用し、非常時にはBCP電源として切り替える、という設計を行えます。例えば病院や工場など、電力が停止した際のリスクが高い施設であるほど、導入効果が高いといえます。
分散型電源の最適化は、脱炭素社会と電力の安定供給の2つを両立するために重要なポイントです。再生可能エネルギーは天候に出力が左右されますが、EMSやIoT技術を用いて充放電を制御することによって、発電した電力を無駄にせず使い切れるようになります。このような点から、CO2の排出量を大幅に削減しながら、ピーク時の需給ひっ迫や災害時の停電リスクにも対応できる、電力ネットワークの構築を行えます。
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。