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電力は大量に貯蔵することが難しく、常に需要と供給を一致させる必要があります。この「同時同量の原則」を守るため、小売電気事業者は日々の需給管理を行うことが必要です。ここでは、新規の小売電気事業者である新電力について詳しく解説します。
新電力とは、電力自由化後に参入した電力小売事業者です。新電力は、大手が持つ豊富な電源や顧客基盤に対して、限られたリソースでの効率的な運営が求められます。また、大手と比べて規模の経済性に劣る新電力は、精度の高い需給管理や柔軟な料金設定など、小規模の強みを活かした戦略が必要です。
新電力における需給管理の大きな課題は、予測の不確実性によるリスクです。例えば、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーを電源とする場合、天候による発電量の変動が大きく、安定した供給計画を立てることが困難です。
また、需要側でも気象条件や社会的イベントによる突発的な変動が発生することもあります。このように、計画と実績の乖離が生じると、インバランス料金という形でペナルティが課せられ、経営を圧迫する要因となります。
需給管理の精度を向上させるには、テクノロジーの活用が効果的です。AIや機械学習を応用した需要予測システムは、過去の消費パターン、気象データ、イベント情報などのさまざまな要素を考慮し、高精度な予測を可能にします。
また、リアルタイムモニタリングのデータを即時に需給調整に反映させることで、インバランスのリスクを低減しながら市場価格が低いタイミングでの効率的な電力調達も可能です。
分散型エネルギー資源(DER)とは、電気利用者が分散して所有するエネルギーリソースです。この分散型エネルギー資源の統合管理は、需給バランスの安定化に有効な手段となります。
また、ネットワークを活用した電力網であるスマートグリッドと組み合わせることで全体の安定性が向上し、効率的な電力運用ができます。さらに、蓄電システムによるエネルギーマネジメントも有効です。蓄電システムでは、余剰電力の貯蔵や需要ピーク時の放電により変動を吸収する役割を果たすため、柔軟な需給調整が可能になります。
新電力が効果的な需給管理を実現するためには、外部との連携も重要です。気象情報提供会社やAI開発企業などのテクノロジープロバイダーとの協力関係を構築することで、予測精度の向上やシステム開発コストの削減が期待できます。
また、技術面ではIoTなどの先端技術を取り入れることで、市場環境の変化にも柔軟に対応できる体制を整えられ、市場対応力を向上させられるでしょう。
需給管理を成功させるには、日々の運用における柔軟な対応力とリスク管理体制の整備が重要です。まず、計画と実績の差異が生じた場合に迅速に計画を変更できる体制づくりが求められます。電力需要は季節や天候、時間帯によって大きく変動するため、常に監視と調整が必要となります。
また、インバランスを発生させないよう、精度の高い需給予測システムを導入し、継続的に改善していくことも大切です。突発的な需給ギャップが生じた場合の対応策をあらかじめ準備しておくことで、安定した事業運営につなげられるでしょう。
大手との競争や規模の制約といった課題のある新電力において、需給管理システムは重要な役割を担っています。AIやビッグデータを活用した高精度な予測システムを活用することで、安定的かつ効率的な電力供給を実現し、安定した事業運営につなげられるでしょう。
このサイトでは、効率的な電力管理を実現する電力需要予測システムを紹介しています。
業種ごとに適したシステムを掲載しているので、属人的な予測から脱却し、精度の高い電力需要予測を実現したい方は、ぜひ参考にしてください。
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。