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Peak Shaving ESS Optimal Control
ピーク低減型ESS 最適制御
AI基盤ピーク電力低減ESS最適制御システム
ビル・工場の電力使用パターンをAIが学習し、ピーク時間帯を精密に予測してESSの充放電スケジュールを最適制御します。需要料金を大幅に削減し、電力契約容量を効率的に管理できます。
導入背景
産業用・一般用電気料金において基本料金（需要料金）は月間最大ピーク電力によって決定されます。短時間のピークが一ヶ月全体の基本料金を左右するため、ピーク管理は電気料金削減の核心です。
高い需要料金比率
産業用電気料金で基本料金（需要料金）が全電気料の30～40%を占め、月間最大ピーク15分によって決定されます。
非効率な契約電力
ピーク発生に備えて実際の必要より高い契約電力を維持し、不要な基本料金を支払う事業所が多いです。
手動制御の限界
従来のESSは固定スケジュールベースで運用され、変動する負荷パターンに対応できずピーク低減効果が限定的です。
政策背景
第10次電力需給基本計画によると、首都圏最大電力需要削減のためのピーク低減型ESS必要容量は2036年までに2,100MWに大幅に増加する見通しです。しかし現在、首都圏には需要管理目的のESS活用計画が不在の状況です。
| 2024年 | 2028年 | 2029年 | 2030年 | 2036年 |
|---|---|---|---|---|
| 126MW | 440MW | 559MW | 699MW | 2,100MW |
※出典：第10次電力需給基本計画
市場現況
需要管理型ESS市場は特例料金制度日没（'19年）を起点に鈍化し、公共機関ESS設置義務化制度の履行率も低調な状況です。
18%
国内公共機関ESS義務設置履行率（502機関中88機関履行）
24%
京畿道公共機関履行率（70機関中17機関履行）
주요 이슈
- 1特例割引制度日没（'19年）および安全措置強化により新規設置市場消滅
- 2予算確保の困難さと高い初期投資費
- 3火災リスクへの懸念と安全管理負担
- 4ESS運営専門家不在による既設置ESS稼働率低下
ソリューション概要
NinewattのピークシェービングESS最適制御システムは、AI予測モデルとリアルタイム最適化エンジンを組み合わせ、ESSの充放電を自動制御します。
AI負荷予測
ディープラーニング基盤で15分単位の電力需要を予測。気象、曜日、季節等の多様な変数を反映して精度を高めます。
最適充放電スケジューリング
予測負荷プロファイルに基づきESS充電・放電のタイミングと出力を最適化してピークを最小化します。
リアルタイム適応制御
リアルタイム電力データをモニタリングしながら予測と実績の差を補正し、予期しないピークにも即時対応します。
動作方式
1
データ収集
15分単位の電力使用量、気象データ、運営スケジュール等を収集してAIモデル学習に活用します。
2
ピーク予測
翌24時間の電力需要を15分単位で予測し、ピーク発生時点と規模を算出します。
3
最適スケジュール生成
ピーク低減目標とESS容量・SoCを考慮して最適な充放電スケジュールを自動生成します。
4
リアルタイム制御
生成されたスケジュールに従いESSを自動制御しつつ、リアルタイム負荷変動に合わせて動的に補正します。
導入効果
15~30%
需要料金（基本料金）削減
10~20%
契約電力最適化
95%+
ピーク予測精度
24/7
自動運営・モニタリング
適用対象
ピーク電力管理が必要な多様な施設に適用できます。
製造・工場
生産工程で発生する急激な負荷変動とピークを制御します。
大型商業施設
百貨店、大型マート等、冷暖房負荷の大きい施設のピークを管理します。
公共・官公署
公共建物のエネルギー効率化および電気料金削減に貢献します。
データセンター
IT負荷と冷却システムのピークを最適制御します。
共有型ESSとの連携
ピーク低減型ESS最適制御技術は独立ソリューションとして活用されるだけでなく、Ninewattの共有型ESS事業においてもコア機能として作動します。共有型ESSは一つの大容量ESSを配電網に連携し、多数のビルが仮想相殺を通じてピーク低減メリットを共有する新事業モデルです。
多数ビル同時ピーク管理
共有型ESSのAI最適制御が複数の需要家のピーク時間帯を分析して同時に管理します。
仮想相殺基盤コスト削減
物理的にESSを設置しなくても、共有型ESSの充放電を通じて電気料金削減効果を受けられます。
配電網柔軟性供給
平時はピーク低減、非常時は配電網安定化に貢献し、追加収益を創出します。
ピーク低減型ESS最適制御について
AI基盤ESS最適制御で需要料金を削減し、電力運営を効率化できます。