数理最適化でエネルギーマネジメントシステムの課題を解決するソリューション事例

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エネルギーの業界ではコスト(お金)と同様かそれ以上に環境負荷も重要なファクターになります。エネルギーマネージメントにおいては複数の指標(お金と環境)を同時に考慮する、いわゆる多目的最適化のアプローチが必要になります。 電力需要予測や熱消費量予測などは機械学習や統計アプローチにて高い精度を目指しますが、運転計画や設備計画といった具体的なプランを提示する際には数理最適化アプローチが非常に強力です。

ここでは数理最適化を用いたエネルギーマネジメントソリューションをいくつかご紹介します。

スマートグリッド

スマートグリッドとは、発電から送電、電力需要にいたる一連の電気の流れを制御できる次世代の送電網のことを指します。 電力事情の違いにより国によって実情が異なりますが、日本では、発電を複数に分散し対象地域の電力需要を充足する分散型エネルギーシステムの構築の要としてスマートグリッドが取り上げられることが多いようです。 実際、発電を分散させる場合には、排熱を利用して効率よく運転を行うコージェネレーションシステム、太陽光発電や風力発電のような再生可能エネルギー、蓄電池等を組み合わせることにより、効率のよい発電を目指します。

地域熱供給

地域熱供給は複数の建物に対して温水や冷水といった熱媒体を供給する事業やシステムを指します。 様々な熱源機やコージェネレーションシステム、蓄電池等を組み合わせることでエネルギーを無駄なく利用でき、 スマートグリッド同様に数理最適化によりプラントの効率的な運転計画の立案が可能になります。

設備計画問題・運転計画問題

設備計画問題は、投資コストが出来るだけかからないような機器の設備計画を決定する問題です。この際、「年間を通じて電力需要を充足する」などの制約条件があります。 また、運転計画問題は、「日々の電力需要を充足する」などの制約条件を満たすような、出来るだけ良い機器の運転計画を決定する問題です。なお、運転計画の良さを判断する指標としてエネルギー効率や二酸化炭素排出量等が用いられます。 設備計画問題や運転計画問題は、実務レベルになると規模の大きさや機器の特性の複雑さが問題となり、解く際に数理最適化のノウハウが必要です。 こうした問題に対して、数理最適化パッケージ Nuorium Optimizer を活用した事例がございます。

その他

エネルギーマネジメントは需要家にとっても重要なトピックです。数理最適化によって電力のピークシフトをおこなう工場設備の運転計画を立案し、省エネやコストの削減も可能です。

おわりに

本記事では、エネルギーマネジメントにおける数理最適化技術の適用例についてご紹介しました。数理最適化についてさらに詳しく知りたいという方は、下記のコンテンツもぜひご覧ください。

エネルギーマネジメントに関する具体的な課題をお持ちの方は、ぜひNTTデータ数理システムにご相談ください。

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