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FORECAST
ITソリューション事業

エネルギー予測

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エネルギー需要予測

高精度の需要予測

エネルギー需要は、非常に多くの要因の結果として生じます。
そのため、予測には高度なAI技術に加えて、エネルギー関する深い知識が必要です。
弊社はこれまで、15年以上に渡り、5,000 を超える施設 のエネルギー計測とマネジメントを行ってきました。
先進的なAI技術に加えて、この経験を活かすことで高精度の予測を実現しています。

予測対象

電気需要量
工場、オフィスビル、学校、病院、病院など、あらゆる業態の高圧施設から一般家庭まで、電気需要量の予測が可能です。
熱量(熱負荷)
ボイラーや冷温水発生機などの熱負荷予測も可能です。地域熱供給の予測にもご利用いただけます。
その他
その他のエネルギー需要(ガスや水道など)も、ぜひご相談ください。

特徴

A
自動学習で精度向上
このシステムは、継続的に予測と実績の差異を自動で学習します。それにより、施設に特化した予測を行うことができるようになります。
B
需要要因の可視化と分析
エネルギー需要の要因を分析することが重要です。気象データとの相関性や過去データの回帰分析、季節や週の周期性など、入手可能なデータとの多角的な分析を行います。
C
2種類の予測
当社のエネルギー需要予測は、計画用と調整用の2種類の予測を出力します。
計画用
未来の日の24時間分のエネルギー需要量を一度に予測します。電力の調達計画や設備運転の事前計画などにご利用いただけます。
調整用
直前の気象データや電力需要実績を反映して、数時間後までの予測を調整して再出力します。急激な気象状況の変化などに対応して、設備運転の調整などにご利用いただけます。

ご利用例

エネルギー供給会社
都市計画(スマートシティ)
ビルオートメーション
空調制御
発電自家消費システム
BEMS
HEMS
貴社独自のデータにも
柔軟に対応します

太陽光発電予測

高精度の太陽光発電予測

日射量の予測データから算出される発電理論値と、実際の発電実績データを学習することで、高精度の太陽光発電予測を実現しました。

予測対象

太陽光発電施設全般

一般家庭から大規模(メガソーラーまで)まで対応

予測結果例

01
曇天でも
高い予測精度
02
設備の特性を
学習
03
発電効率の低下や
故障検知が容易
貴社独自のデータにも
柔軟に対応します

熱量予測

空調負荷に最も影響を与える気温などの気象データと過去の実績を学習することで、
冷温水発生機やボイラーなどの熱量(熱負荷)を直接予測することが可能です。

環境に合わせて熱負荷に影響を与える様々なデータを追加できますのでご相談ください。

熱量予測のイメージ

 

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ITを活用した業務改善やご相談がありましたら、お気軽にご相談ください。