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【AI導入事例】HEMS機器制御によるエネルギー効率最適化支援

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

最終更新日：2023.11.28

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

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。

Solution：解決策

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。


Subject：課題

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。


Achievement：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。


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