過去の実績データを基に、AIを活用して電力の需要量と市場取引価格を予測します。天候により大きく左右される需要の変化を見極め、需要予測に合わせた最適な電力調達計画の立案が可能に。収支計画が安定し、インバランスコストの削減にも役立ちます。

シミュレーションデータと実測データの双方を組み合わせるデータ同化手法による予測技術とこれまでの東京電力HDの水力発電用ダムの各種観測データや放流操作の経験を組み合わせ、雨量・河川流量の予測精度を向上させるとともに、東京電力HDの水力発電用ダムの発電電力量を増加させる効率的な放流操作の技術検討を進める。

MHPS-TOMONIは発電から産業用まで幅広いプラントへのソリューションを提供することができます。MHPS-TOMONIはお客様の既存プラットフォームで機能するようにカスタマイズして、O&M最適化、性能向上、運用性改善の利益をもたらします。

熟練技術者による燃料運用のスケジューリング作業の自動化を目指し、関西電力が設定した課題や運用条件に基づいて、DeNAが一般的にゲームAIに用いられる、膨大な組み合わせの中から最適なものを探索する技術を導入し、アルゴリズムを構築しました。

サーモカメラを搭載したドローンでメガソーラーの太陽電池モジュールを撮影し、空撮した赤外線画像を、NEC の最先端AI 技術「NEC the WISE」 の1 つである「RAPID 機械学習技術」 により解析し、レポート提出までを行うサービスです。

当社は計測したストリング電力値を、AIを用いて異常判定し、その異常原因を緊急度別に通知する、ストリング監視システムを開発いたしました。発電低下を捉えた際に、その原因を特定し、さらにその異常を緊急度別に通知します。

本技術では当社独自の気象予測システムから得られる様々なデータを活用するとともに、太陽光発電設備の性能や設置条件が不明な場合でも過去の同設備の発電実績をもとにAIで性能や設置条件を推定し、発電量を高精度に予測します。

本AIソリューションは、富士通のPCサーバ「FUJITSU Server PRIMERGY」で構築されたオンプレミスのシステム上で作動し、風力タービンの羽根のモデル変更に対しても容易に対応できるよう設計されています。

丸紅のAI+HEMSは小さなセンサー１つだけで今ある家電の電力使用を見える化。余計な手間をかけずに家庭のエネルギーを管理できます。

独自開発した設備稼働データ取集システム「Netmation eFinder®（ネットメーションイーファインダー）」で取得したデータにもとづき、生産設備の稼働率やエネルギー消費量を見える化するとともに、生産プロセスにおける生産性とエネルギー消費の指標を融合させた独自の新たなKPI （Key Performance Indicator：重要業績評価指標） として設定した「ENERGY CLOUD® Score （エナジークラウドスコア）」により工場の総合的なパフォーマンス評価を可能にすることです。さらに、独自のAI技術により将来の工場パフォーマンスを予測し、予防保全や操業最適化など工場管理の高度化にもつなげることが期待できます。

需要予測、再エネ予測、電力取引支援、発電計画、発電機補修計画

「エコプロ21のノウハウ」と「AI技術」の融合で高精度の電力需要予測を実現！