予測起点の運用設計
市場価格、需要、発電量を踏まえて、先回りした制御計画を立案します。
ENES
エネルギーリソース最適制御AI ENES
系統用蓄電池、需要家併設蓄電池、再エネ併設蓄電池まで。ENESは予測と最適制御で収益最大化と運用高度化を支援します。
系統用蓄電池需要家併設蓄電池再エネ併設蓄電池予測最適制御
ENESとは
予測データと制御ロジックをつなぎ、事業判断から現場運用までを一体で支えるのがENESです。
複数アセットに対応
系統用蓄電池、需要家サイト、再エネ併設設備など異なる要件に対応します。
判断から実装まで支援
シミュレーション、SaaS提供、アグリゲーション、API提供まで一気通貫で支援します。
ENESが解決する課題
市場参加、料金削減、売電最適化といった論点を、設備ごとの制約に合わせて整理します。
どの市場を優先すべきか決めにくい
市場機会と設備制約を並べて比較し、運用方針の候補を見える化します。
導入前の収益見通しが曖昧
実データや想定条件を使って、収益レンジや削減効果を事前に試算します。
現場運用とシステム連携の負荷が高い
ダッシュボード、API、支援体制を含めて運用設計を具体化します。
ENESの主な機能
制御判断に必要な主要機能を、現場運用と接続まで含めて提供します。
契約形態
自社で運用したい場合と、運用委託を前提とする場合のどちらにも対応します。
導入事例
類似案件の整理から始めたい場合は、対象設備が近い事例からご案内します。
Case 01
ハウスメーカー
- 課題
- データ分析を活用して、よりエネルギー効率の高い住宅を開発したい。
- 解決策
- 世帯ごとの消費電力や発電量の傾向を踏まえ、蓄電池などを最適に自動制御するAIを開発。
- 成果
- 既存住宅でもAI制御により、年間で数千円から数万円規模の電気料金削減が可能になった。
機器メーカー
- 課題
- 蓄電池を所有している契約需要家に対して、節電につながる付加価値サービスを提供したい。
- 解決策
- ENESと連携し、消費電力や発電量の予測をもとに日々最適な自動制御を行うサービスを実現。
- 成果
- 一需要家あたり月々数百円から千円程度の節電に貢献できた。
電力会社
- 課題
- マンションのピーク電力を削減するために、電力負荷の高い電気給湯器の稼働時間を分散させたい。
- 解決策
- 機器分離技術を用いて、スマートメーターのデータから電気給湯器の稼働時間と消費電力を推定するアルゴリズムを開発。
- 成果
- 30分値のスマートメーターデータだけで、90%を超える精度の消費電力推定が可能になった。
類似案件があるか確認したい方へ
対象設備や検討フェーズが近い事例をもとに、導入イメージをご説明します。