東京電力エナジーパートナー（ＥＰ）は１２日、地域冷暖房事業や特定送配電事業用の電熱併給型システムの運転をＡＩ（人工知能）で最適化できるエネルギーマネジメントシステム（ＥＭＳ）を開発したと発表した。電力・熱需要を３０分周期で高精度に予測し、蓄熱槽や熱源機などの最適な運転パターンを３０時間先まで立案する。デマンドレスポンス（ＤＲ）の要請にも即時に対応できる。２０２４年度上期中の製品化を予定しており、都市部の再開発案件への導入を目指す。

　電熱併給型システムはコージェネレーションシステムや冷凍機、蓄熱槽など様々な機器で構成され、効率良く運用するのは難しい。加えて太陽光の拡大に伴い、需要を動かして調整力を生み出すＤＲへの対応も重要性を増している。これまでは運転員の経験に頼っていたが、人手不足も深刻化しつつある。

　これらの課題を解決するため、ＡＩを活用したＥＭＳを開発した。東京大学生産技術研究所の大岡龍三教授、御琴ストラテジー（東京都千代田区、池田伸太郎社長）との共同事業となる。

　ＥＭＳには３つのＡＩを搭載することで、３０時間先までの電力・熱需要と最適な運転計画を３０分周期で自動計算する。導入施設の電気・ガス契約条件や、機器の故障リスクなども加味する。

　ＤＲへの対応も容易で、要請された需要抑制量を生み出すために最適な運転計画を立てられる。また、需要抑制量に応じて対価が増える料金メニューを契約している場合は、どこまで需要を下げられるかを把握できる。

　実際の電熱併給型システムの運転実績と、ＥＭＳを使った３０時間先までのシミュレーション結果を比較したところ、高精度の需要予測や蓄熱量の最適化などによって１次エネルギー消費量を１３％、二酸化炭素（ＣＯ２）排出量を２１％、運用コストを１３％削減できた。今回の成果を基に工場やビルなどに導入可能なＥＭＳの開発も今後検討する。

電気新聞２０２３年１０月１３日