背景と課題
脱炭素とコスト削減に向けて蓄電池・太陽光発電の導入を検討したが、需要変動が大きく最適な運用条件と投資回収見込みの判断が難しかった。
提供内容
過去電力データをAIに学習させ、高精度な電力需要予測モデルを構築。さらに、予測された需要に対して最もコスト削減効果が高くなるよう蓄電池を制御するアルゴリズムを開発。運用シミュレーションを行い、投資判断に必要な指標を可視化した。
成果
最大約40%のピークカット効果を試算し、投資判断を支援 シミュレーションの結果、適切な制御を行うことで最大で約40%のピーク電力削減が可能であることを実証。また、従来「勘と経験」に頼っていた投資計画に対し、データに基づく具体的な「投資回収年数（ROI）」と「CO2削減効果」を提示し、顧客の意思決定を支援した。