HEMS機器制御によるエネルギー効率最適化支援

ITサービス業様

住宅の時間帯別エネルギー消費予測の結果と、HEMS機器の特性、電力単価、ガス単価などの外部因子に基づいて最適なHEMS機器制御を算出し、コストを最小化するアルゴリズムを構築しました。HEMS機器の制御を最適化することで、サービスの差別化を図ることが可能です。

業種IT・通信

課題コスト削減、サービス開発

活用技術データ分析

提供サービス 経営リソース最適化／エネルギーコストの最適化 センサーデータ解析

Solution

このようなソリューションを実現しました

住宅で使用される家電などのエネルギー消費パターンおよび室内・室外の温度・湿度、気象データ、電気自動車の走行予約データなどから、時間帯別のエネルギー消費量、太陽光発電の電力供給量、電気自動車の使用電力量を予測するモデルを構築しました。
さらにエネルギー消費量や太陽光発電量などの予測結果を用いて、トータルコストが最適になるよう運用計画を算出するアルゴリズムを構築。最適化機能から蓄電池の放電や充電などの制御計画を計算し、予測値と制御計画を利用者に伝える可視化システムを作りました。

太陽光発電、燃料電池、また電気自動車や蓄電池などのHEMS機器は、今後一般の住宅向けに急速に普及すると考えられる一方で、HEMS機器を提供する企業は増加しており他社との差別化も必要です。ITサービス業様では、電力と熱の需要に合わせてHEMS機器を適切に制御するために、予測と最適化ロジックを組合せた制御アルゴリズムの開発が必要であり、さらに、その効果をシミュレーションにより検証したいと考えられていました。

導入後の成果

住宅の電力需要、電気自動車の消費電力、太陽光発電の電力供給量について、それぞれ予測結果を評価するためのシナリオを作成し、シミュレーションを実施。さらに、それらを組み合わせて総合的なシステムとしての評価テストを行い、その結果、総エネルギーコストを20～40%程度削減できる効果が得られることがわかりました。

今回導入した製品・サービス情報

経営リソース最適化／エネルギーコストの最適化

過去の消費履歴や気象情報等から日・時間帯毎の消費エネルギー量を予測し、各エネルギーの発生能力やエネルギー単価等の諸条件を踏まえて、最適なエネルギー制御を行い、コストの最小化を実現します。

今回導入した製品・サービス情報

センサーデータ解析

センサーログを分析することで、モノや人の状態や動きを可視化し、業務・工程の改善のための特長の把握、将来の予測、等を実現します。