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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うソフトウェア企業です。
このページでは、日本アイ・ビー・エムの電力需要予測システムの特徴や導入事例についてご紹介します。
「Environmental Intelligence」は、気象データを効率的に活用できる実用的なシステムです。このシステムの特徴は、充実したAPIを通じて環境データに簡単にアクセスし、すぐに分析できる点にあります。
データはクリーニング、正規化、変換を必要とせず、気象情報やGHG排出データをそのまま分析に活用できます。地理空間データとの連携も容易で、Python SDKを使えば機械学習やAIとの組み合わせもスムーズに行えます。
このシステムのもう一つの強みは、高い拡張性です。小規模な地域分析から大規模な範囲の調査まで、精度を維持したまま対応できます。
注目すべき点は、約10年分の観測データと現在のリアルタイム情報、未来予測を組み合わせた高い分析能力です。これにより、さまざまな要素の相関関係を把握し、ビジネスに役立つ予測が可能になります。
日本アイ・ビー・エムの電力需要予測システムは、データのクリーニングや正規化を必要とせず、小規模から大規模の範囲まで調査が可能なシステムでした。
各社が提供する電力需要予測システムには、それぞれに特化した機能や強みがあります。例えば、電力会社向けや工場向け、再生可能エネルギーの予測に強みを持つものなどがあるので、自社の業種や用途に合ったシステムを選ぶようにしましょう。
本サイトでは、業種別におすすめの電力需要予測システムを紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
公式HPに事例がありませんでした。
公式HPに記載がありませんでした。
| 会社名 | 日本アイ・ビー・エム株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー31F,32F |
| TEL | 公式HPに記載なし |
| 公式URL | https://www.ibm.com/jp-ja/topics/load-forecasting |
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。