蓄電池AI最適制御システム

インフォメティスの「AI最適制御」の特徴

太陽光発電の発電状況や家庭用蓄電池・EV（電気自動車）の利用も含めたご家庭の電気の使用状況や、天気予報などの情報をAIが収集・分析・予測し、EVと蓄電池の充電・放電を自動でコントロールし、ご家庭のエネルギーの使い方を最適化します。

一般的な蓄電制御とAI最適制御の比較

一般的な最適制御は蓄電池単体を一日単位のスケジューリングで、電力会社の深夜料金や太陽光発電を活用してより経済的な電気使用となるよう制御しますが、天候が急変した際の対応や、EVの充電残量を考慮した対応ができません。インフォメティスのAI最適制御は30分毎に天候変化や電力消費動向、予定外のEV利用やご家庭で契約中の電気料金プランも加味して充放電計画を見直し、さらに経済的な電気の利用を可能にします。

複数の充放電機器をコントロールし高い経済効果

AI最適制御は太陽光発電と蓄電池単体でも効果を発揮しますが、蓄電池＋EVのような複数の機器を最適なタイミングで切り替えながら充放電を行うことで、単体機器の場合にくらべ更に経済的な電力の使用が可能になります。組み合わせ条件が増えるほど、手動や一定のロジックに頼った制御では対応が難しくなり、AIによる効果が発揮されます。

「enenowa」で使用状況を見える化

ご家庭の電力使用状況や太陽光発電・EV・蓄電池の稼働状況は、エネルギーの見える化アプリ「enenowa（エネノワ）」を通じて確認できます。

デマンドレスポンス(DR)支援サービス

デマンドレスポンス(DR)支援サービス　「BridgeLAB DR」

インフォメティスの「BridgeLAB DR」はデマンドレスポンス（DR）サービスに必要な３つの要素、①DR発動通知と参加者の把握、②節電量の計算とインセティブ計算、③節電効果のレポートをワンストップで提供するサービスです。クラウドベースで提供するサービスですので、小売電気事業者様は大掛かりなシステム投資などは必要なく、手軽にDRをスタートできます。
節電（下げDR）によるインバランス回避や電力仕入れ価格高騰時の収益改善だけでなく、電力余剰がある際の消費の促し（上げDR）、容量拠出金の低減、改正省エネ法対応等小売り電力事業者様の収益、業務改善に貢献します。

DRに取り組む理由

DRの導入当初は電力需給ひっ迫時の節電要請、電力市場価格高騰時の使用量削減による収益改善、政府・自治体等からの節電ポイントの顧客還元などが目的でしたが、小売り電力事業にかかる様々な経済的な負担増や法制強化による対応負荷に対応するためにより積極的にDRに取り組んでいく必要性が出てきています。例えば、発電事業にかかる投資費用を小売り側でも負担するために導入された容量拠出金は夏季・冬季のピーク時の電力供給実績にもとづいて負担額が決定されるため、その期間を予測して節電を実施することで、業界全体でピークを減らして設備投資そのものの抑制につなげたり、自社の拠出金の負担額を減らすことで大きな経済効果が期待できます。また改正省エネ法により、「月別（1ヶ月単位）又は 時間帯別（30分又は60 分単位）での電気使用量 を報告」及び「DRを実施した日数の報告」が必要となり小売事業者には新たな負担となり、この効率化が必要となります。

BridgeLAB DRの導入効果

一方的に節電要請を行うだけであれば、メール一斉送信等で実施することができ、2021年の大規模な電力需給ひっ迫をきっかけにDRが注目を浴び始めた当初は、小売り電力事業者様から一方通行で節電要請を行い、実際に節電行動をお客様が実施したか確認が十分できないままインセンティブ（ポイントや料金割引）を提供する事例がほとんどでした。しかし、これでは本来、支払う必要のないインセティブを支払ったり、DRに協力的な顧客がつかめず次回以降の節電量が読めず依頼範囲を絞れない、また、小売電気事業者の営業担当が手作業で担当するなど業務負担も大きくなりがちです。「BrdigeLAB DR」は、顧客への通知から参加者の集計、節電効果量計算、結果レポートまで一連のDRに必要な作業をワンストップで提供することで、導入した小売事業者の業務負担増を抑え、適切なインセンティブ設計や次回以降より効果的なDRを発動するためのノウハウが蓄積されます。

V2H AI最適制御システム

V2H AI最適制御システムとは

V2H（Vehicle to Home）とはEV（電気自動車）のバッテリーを巨大な蓄電池と見立て、EV非使用時には蓄電池として太陽光発電の余剰電力を充電、夜間に放電することで電力会社からの電力購入を抑え経済的に電気を利用します。また、災害時などには非常用の電源として活躍するシステムです。インフォメティスはAIにより最適な充放電の計画策定と制御を行うことにより、よりV2Hの経済効果を高める制御システムを提供します。

AI最適制御の特徴

翌日のご家庭での消費電力や翌日の天気予報から予測した太陽光発電の発電量などの情報を用いて充放電計画を策定するだけでなく、さらに30分ごとにそれを見直すことで、天候の急変や消費状況などの変化があっても最適な充放電計画に修正していきます。それにより、電力会社からの買電を抑え、より高い経済効果を実現します。