電力需要予測では、時間帯によって変動する各家庭や事業者の消費電力の推移や、季節や天候によって変動する再生可能エネルギーの発電量など、複雑な要因を正確に計算する必要があります。本サイトでは、AIやディープラーニングを活用した高度な電力需要予測システムを提供するメーカーをご紹介します。
富士通鹿児島インフォネットは、高精度な予測が可能な電力需要予測システム「AI電力需要予測ソリューション」などのシステムを取り扱っています。富士通鹿児島インフォネットのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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トヨタエナジーソリューションズは、気象情報や稼働情報などをもとに高精度な電力需要予測を行う「電力需給予測システム」を取り扱っています。トヨタエナジーソリューションズのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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NTTアドバンステクノロジは、周期変動やユーザーの生活行動などの傾向から精度の高い予測を行う「電力使用量の見える化・需要予測ソリューション」を取り扱っています。NTTアドバンステクノロジのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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富士電機は、電力需要を予測して省エネ対策を自動で行う「ZEBLA」を取り扱っています。富士電機のシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
東芝エネルギーシステムズは、デジタルによる課題解決が可能な「TOSHIBA SPINEX for Energy」などのシステムを取り扱っています。東芝エネルギーシステムズのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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アイフォーコムは、長年のエネルギー計測とマネジメント経験を活かした高精度な予測が可能な電力需要予測システムを取り扱っています。アイフォーコムのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
ウェザーニューズは、日本有数の気象観測網で得られた気象データを活用した「WxTech」などのシステムを取り扱っています。ウェザーニューズのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
エナリスは、電力需給管理業務を総合的にサポートする「需給管理サービス」などのシステムを取り扱っています。エナリスのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
三菱電機は、業務効率化と収益向上を実現する「電力需給管理システム」などのシステムを取り扱っています。三菱電機のシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
NECは、異種混合学習技術による高精度な予測が可能な「電力需要予測ソリューション」などのシステムを取り扱っています。NECのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
日本気象は、再生可能エネルギーの変動予測が可能な「パワーフォーキャスト」などのシステムを取り扱っています。日本気象のシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
JFEエンジニアリングは、人工知能エンジンによる高精度な予測が可能な「WinmuSe®」などのシステムを取り扱っています。JFEエンジニアリングのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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BIPROGYは、高精度な予測が可能な太陽光発電量・余剰量予測サービスやAI予測サービスなどのシステムを取り扱っています。BIPROGYのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
日本アイ・ビー・エムは、気象データを効率的に活用した電力需要予測が可能な「Environmental Intelligence」などのシステムを取り扱っています。日本アイ・ビー・エムのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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関西ビジネスインフォメーションは、多様なニーズに対応した「電力需要AI予測」「太陽光発電量AI予測」「火力発電量AI予測」などのシステムを取り扱っています。関西ビジネスインフォメーションのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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TISは、多様な事業体の電力需要予測ができる「電力需給管理ソリューション」などのシステムを取り扱っています。TISのシステムの特徴や導入事例について詳しく解説します。
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。