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エネルギー × データ活用

「需要予測(負荷予測)」「 設備保全の効率化」など、エネルギーにおけるデータ解析ソリューションをご紹介

課題1 需要予測(負荷予測)

解決方法

過去のエネルギー使用量(時系列解析)、や気象情報(天気、気温、湿度、風速、日射量など)、地域イベントの開催情報等を利用して、エネルギー需要を予測します。

データ解析による効果

いつ、一定以上のエネルギー量が必要になりそうかを事前に予測することで、電力等の安定した供給のために計画的に準備することが可能になります。
電力自由化(小売全面自由化)に伴い、このソリューションの適用効果は、電力供給側だけではなく、電力需給側においても効果を発揮します。需要予測を基に、適正な仕入れ価格がわかり、最適な供給ルートを確保できます。


課題2 設備保全の効率化

解決方法

機器・設備やシステムのメンテナンス履歴、故障履歴等のデータを用いて、故障の確率を1台ごとに予測します。

データ解析による効果

1台1台の機器・設備やシステムの故障確率がわかるので、故障してしまう前に故障の確率が高いところから優先的に点検を実施することができます。故障の数を削減することで、修繕費や修理中にストップする作業の削減が可能になり、その分のコスト削減、リスク把握につながります。
また、故障の確率を高めている要因が明らかになるので、定期点検項目の最適化ができます。さらに、メンテナンス履歴データと合わせて解析することで、適切な点検頻度を知ることができます。


課題3 自然エネルギー発電量予測

解決方法

過去の気象情報(天気、気温、湿度、風速、日射量など)と、自然エネルギーによる発電量の実績データ等から、発電可能量を予測します。

データ解析による効果

自然エネルギーで発電可能な電力を事前に把握することで、不足が予測される場合には余剰分を前もって蓄積する等の準備ができ、必要とされるエネルギー量を安定的に供給することが可能になります。