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蓄電池制御最適化AI「ENES」

需要家ごとの消費電力や発電量を予測し、経済性が最大となるよう蓄電池やEVの自動制御を行います。

気温や天候から世帯の消費電力と太陽光パネルからの発電量を予測し、余剰電力を予測します。

予測した余剰電力に基づいて蓄電池の充放電量や時間帯が、最も経済性が高くなるよう制御スケジュールを算出します。

算出した制御スケジュール結果をAPIで提供し、HEMSなどのシステムと簡易的に連携することが可能です。

料金単価の高い日中に必要な電力消費量、および太陽光発電量を予測し、その差分を残しながら放電を行います。
料金単価の安い時間帯に蓄電池に充電した電力を利用することで、電気料金がお得になります。

料金単価の安い深夜電力を充電し、タイマー制御により午前と午後のピーク時間帯に放電します。太陽光により発電した電力の余剰分はすべて売電します。

料金単価の高い日中に必要な電力消費量、および太陽光発電量を予測し、その差分を残しながら放電を行います。料金単価の安い時間帯に蓄電池に充電した電力を利用することで、電気料金がお得になります。

日中の余剰電力を予測し、最大限蓄電池に溜められるよう、夜間の蓄電量を調整します。
卒FIT時後の売電単価が安くなったPV電力を自家消費・蓄電に回すことで、電気料金がお得になります。

料金単価の安い深夜電力を充電し、太陽光の余剰電力は蓄電池の容量が上限になるまで充電し、残った余剰電力は売電します。

日中の余剰電力を予測し、最大限蓄電池に溜められるよう、夜間の蓄電量を調整します。卒フィット後の売電単価が安くなったPV電力を自家消費・蓄電に回すことで、電気料金がお得になります。

蓄電池制御最適化AIを蓄電池設置済み住宅に導入することで、年間数千円〜数万円ほどの電気料金の削減効果を見込むことができます。

天候や生産量の変化による消費電力量の予測をもとに蓄電池制御を最適化することで、高圧契約電力のピークカットによる電気料金の削減効果を見込むことができます。

地域コミュニティ内などの需要量と供給量を予測し、各施設の蓄電池やEVの充放電制御を行うことで、電力需要逼迫時のデマンドレスポンスにも対応することが可能です。

需要家/施設ごとの特性を考慮し、経済性が最大化するよう蓄電池の充電・放電を行います。

10年間の固定価格買取制度が終了した世帯に対して、太陽光発電による電力が最大限自家消費されるよう最適に制御を行います。

蓄電池を分散されたエネルギーリソースとして扱い、電力会社の電力調達コストの削減やインバランスの抑制などに応用することが可能です。

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