AIを用いた予測制御型のエネマネシステムを建設技術研究所が開発 需要家メリットを最大化：FM

建設技術研究所は、AIを活用して、ビルオーナーなどの需要家でも、再生可能エネルギー発電量や施設の電力消費量を予測管理できるエネルギーマネジメントシステムを開発した。

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　建設技術研究所は、AIを用いて発電量や電力消費量の予測を行う「予測制御型エネルギーマネジメントシステム」を開発したと2024年4月20日に公表した。ビルオーナーなどの需要家が、的確な電力の需給管理を行うことが可能となり、コストの最適化とCO2排出量削減が実現する。

発電量や電力消費量の予測を高い精度で実現

AI予測制御型エネルギーマネジメントシステムの概要　出典：建設技術研究所プレスリリース

　予測制御型エネルギーマネジメントシステムは、AI技術で、従来は経験則や実績値に頼っていた発電量や電力消費量を高い精度で予測する。また、変動する卸電力市場価格に適応した電力の売買判定フローを含めた最適な需給管理を行い、需要家は最適なタイミングで電力を売電／蓄電／放電することで、コストを抑えられる。

AI予測制御型エネルギーマネジメントシステムによるコスト最適化　出典：建設技術研究所プレスリリース

　建設技術研究所はシステム開発の契機について、2013年の電力システム改革に伴い形成された卸電力市場で、電力の取引が市場原理に基づいて行われるようになったことを挙げる。

　具体的には、一定の地域を管理する配電事業者や複数の需要家を束ねるアグリゲータ事業者（電気の需給バランスを束ねる中間事業者）には、電力の需給調整（同時同量）が求められ、従来は経験や過去のデータをもとに需給予測を行っていた。しかし、日射や風況で発電量が変化する再生可能エネルギーの導入が進んでいく社会では、電力の同時同量や再生可能エネルギーの利活用を促進するため、より正確な発電量や電力消費量の需給予測が必要とされている。また、ビルオーナーなどの需要家でも、使用電力のコスト縮減やCO2削減へのニーズが高まっている。

　今後は、システムの社会実装を見据え、実証実験を重ね、その結果をもとに改良を施す。将来は、単体の需要家を対象とした電力需給の最適化にとどまらず、配電エリアなどの地域単位やアグリゲータが管理する複数の需要家単位での電力需給最適化に展開していく。