分散エネルギーリソースマネジメントシステム

概要

工場や工業団地では、カーボンニュートラルの実現やエネルギーコスト削減の課題を解決するために再生可能エネルギーの利活用が有効です。
ただし、再生可能エネルギーだけで全てを賄うのは難しいため、外部供給エネルギーと再生可能エネルギーを効率的に組み合わせて使用することが重要です。
再生可能エネルギーを利活用するにあたって、お客様はさまざまな項目を検討する必要があり、多くの課題を抱えられております。
YOKOGAWAは、長年築き上げた計測・制御・情報の技術と新たな技術を織り交ぜながら、お客様に寄り添って課題解決に貢献します。

課題

複数の発電リソース・ストレージを使用しているが、全体の把握ができていない
CO2削減目標を考慮しながら安定したエネルギー供給を行いたいが、再生可能エネルギーリソースの最適運用ができていない
電力コストを下げたいが、エネルギーの最適運用ができていない
現状のエネルギーの需要量と供給量が把握できていないため、エネルギーの利活用ができていない

解決

複数の発電リソース・ストレージのデータを一元管理・監視することで全体最適を実現する
CO2削減を目的としながら需給バランスに基づいた再生可能エネルギーリソースの最適運用を実現する
電力コスト削減を目的としながら需給バランスに基づいたエネルギーの最適運用を実現する
現状のエネルギーの需要量と供給量を把握して、エネルギーの最大利活用を実現する

分散エネルギーリソースマネジメントシステム

YOKOGAWAの分散エネルギーリソースマネジメントシステムは、エネルギー需要を予測し、電力をはじめとするエネルギー需要のバランスを考慮した最適供給計画を作成します。また、エネルギー需要に対して最適なエネルギーリソースを活用しながら、各需要設備や各需要家に対して効率的なエネルギー供給を実現します。さらに、エネルギーの需要、供給状況をモニタリングするとともに、ピークカット／ピークシフト、分散電源出力UPなどにより需給バランスを調整します。

機能構成

機能概要

機能名称	機能内容
データ保存・収集・加工	カレントデータヒストリカルデータ汎用データ予測データ手入力データ最適化計画
見える化（画面）	エネルギーフローエネルギーマップアラーム表示需要計画トレンド（需要計画／実績、供給計画／実績、需給計画／実績、蓄電池充放電） KPI表示（CO2排出量、購入電力量、価格、エネルギー需給率）
アラーム管理	アラーム監視（アナログデータ Hi／Lo超過監視、デジタルデータ ON／OFF監視、システム機能監視、オペレーションガイダンスメール通知（アラーム・イベント発生によるメール通知）
データ出力	帳票出力 CSV出力
外部データ取り込み	気象予報データ生産計画・操業情報
予測機能	需要・発電予測
エネルギー供給設備最適化計画	目的に応じたエネルギーリソース運用計画作成

特長

YOKOGAWA独自の自動予測モデル作成による予測結果の最適化
Partial Least Squares Regression（部分的最小二重回帰）およびAI搭載の予測手法を状況に応じて使い分けることで、目的に応じた適切な予測結果が得られます。AI搭載の予測手法は、AIによる予測モデルを自動生成するYOKOGAWA独自の機能です。風力発電や太陽光発電などにおいて、設備や装置の固定化した能力曲線に頼らず、設備状況や経年劣化など、設備周りの現状をモデルに反映した発電予測に効果的な手法です。
YOKOGAWA独自の最適化計算モデル作成による運用計画の最適化
最適化計算に使用する数理モデルは、運転実績データをもとにYOKOGAWA独自の統計モデル作成手法『DDMO』(*1)で作成します。
この機能により以下が可能になります。
- ビッグデータ解析手法で単純に導入される数理モデルと異なり、現場状況に則した推定計算や最適化計算が可能
- 設備の持つ制約条件（設定量の変化速度制限、設定の上下限など）を簡単にモデル式に組み込む機能を搭載
- 従来のモデル予測と最適化制御におけるモデル作成に必要であった応答テストが不要
- 蓄積された運転データがあれば高精度の数理モデル式を短時間に作成することが可能
- 操業に影響を与えることなく、モデルのインストールやリファインが可能
*1：Date Driven Modeling for Optimization