需要予測と太陽光発電、蓄電池の最適制御にAIを活用
需要予測と太陽光発電、蓄電池の最適制御にAIを活用
(出所:安藤ハザマ)
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ピークカットの効果の例
ピークカットの効果の例
(出所:安藤ハザマ)
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 安藤・間(安藤ハザマ)は11月22日、AI(人工知能)を活用したエネルギー管理システム(EMS)などによる、新たなスマートエネルギーシステム「AHSES(Adjusting to Human Smart Energy System)」を開発したと発表した。

 関連技術を手がける、Mirror Life(東京都千代田区)、サイテック・ジャパン(東京都文京区)、アバール長崎(長崎県諌早市)、ファーストリリー(東京都新宿区)の4社の協力を得て開発した。

 エネルギーを自給自足できる建物である「ZEB(Net Zero Energy Building)」を実現するための技術の一つとして開発した。

 天候によって出力変動する太陽光発電電力を最大限に活用する。導入する蓄電池の容量をできるだけ抑えながら、建物に対して効率的、効果的に電気を供給できる。

 太陽光発電とLiイオン蓄電池のほか、電力需要を予測して最適な運転計画をつくるソフトウェア、エネルギーの運用状況を「見える化」する表示画面などで構成する。

 建物の利用や気象の情報を基に、機械学習と数理手法によって電力需要を予測して運転計画を定め、太陽光発電とLiイオン蓄電池から、最適なタイミングで電力を供給する。

 太陽光発電とLiイオン蓄電池は、直流で接続し、充放電をスムーズに制御できるとしている。

 分単位でリアルタイム制御できることから、今後、電力会社が導入する予定のダイナミックプライシング(需給状況に応じて価格を変動させて需要調整する手法)に対応できる。

 非常時には、自立電源として、サーバなどの重要な設備に電力を供給する機能もある。また、建物の規模に応じて、柔軟にシステムを拡張・縮小できる。

 2013年4月に開発に着手し、それぞれの機器・デバイスの検証を経て、2016年3月に、安藤ハザマ技術研究所に導入し、システム全体の検証を始めた。

 その結果、電力需要の予測と最適運転計画により、電力負荷のピークカット効果と、非常用電源として機能を確認した。

 今後、コージェネレーション(熱電併給)システムも統合し、電力と熱の最適供給を目指す。また、建物間でエネルギーを融通するスマートグリッドにも応用していく。