電力自由化により、いま「全国規模」で高圧・特別高圧の新電力の比較・切り替えが進んでます!

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京セラやソニーも活用?!デジタルグリッドプラットホームの画期的な仕組みとは

IoT・エネルギー管理 再生可能エネルギー

電力は直接取引の時代へ

長尾

豊田社長、お願いします。

豊田

よろしくお願いします。

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登場人物

長尾

第2回目で、再エネにかかる課題、お話しいただいたと思うんですね。

ちょっと改めて、どんな課題に対してどういうソリューションを持ってて、それをすることによってどうなるんでしたっけっていう部分ですね。これをちょっとお話しいただいてもいいですか?

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再エネにかかる課題とその解決方法!AIを使った最新技術

豊田

需要家と発電家が直接取引できるプラットフォーム』という風にありますけれど。今までは、電力会社さんが裏側で非化石電源(再生可能エネルギー)と火力発電設備等々を組み合わせながら、すごく手間暇をかけておやりになられていたところを、自動化してしまう、と。

受容かと発電化が直接取引できるプラットフォーム

豊田

そうすると何が出来るようになるかというと、発電家さんと需要家さんが直接やり取りが出来るようになるというのが大きな特徴です。

それを支えるコアの技術が「拠点毎につくられる予測モデル」とありますけれども、どんだけ電気を使うのかとか発電するのかっていうのをピタリと予測をして国に対してレポーティングしなくちゃいけないんですね。そこの業務がすごく大変なので、これをAIを用いて自動化をしています。

拠点ごとにつくられる予測モデル

豊田

あともう一つは、AI自体、マスで持つのではなくて、拠点ごとにAIを用意してます。

例えば、同じ○○コンビニチェーンとかっていうチェーンだとしても、高校が近いコンビニと、はたまた、もしかしたら山奥にあるコンビニとだと、電気の使い方全然違うじゃないですか。拠点ごとにデータっていうものを、予測というのをつくるモデルを用意してます。

プラットフォームのシステムフロー』というところに移っていただくと、電力会社さんが普段どんな業務をしてるのかっていうのを、ちょっと今、つまびらかにしてるようなところなんですけども。

プラットフォームのシステムフロー

豊田

1番目にお客さんの登録をするっていうところなんですけど、契約をきちんと、これも国に対して管理しなくちゃいけない。

その情報がAIとリンクされて、どういう風に電気を使うんだろうかっていうのを予測をしていって、「やっぱり電気が欲しい」「足りない」「余っちゃいそうだ」とかっていうのを売買するような、3番目で「電力の需給の調整」というんですけども、電力を取り引きして売買して。

ここで止まってしまうと電気事業法上の違反というか、4番目の「計画提出システム」っていう風にいうんですけども、売買した結果をOCCTOといわれる公的な機関に計画を提供する。

ここまでを自動化するっていうのが我々のプラットフォームの特徴になっています。

長尾

自動化しなかった場合の工数ってどんなもんなんですか?

豊田

新電力さんで働いたこともないのであれなんですけど、よく伺うのは、土日とかにや急に雨が降っちゃうとか、急に発電が足りなくなるみたいなところがあるので、土日とかもご出勤されたりするのを、何人か体制で交代でやってくみたいなところは相応にやっぱり手間。

予測をして電気を取り引きするっていうところは相当に大変かな、と。

これだけだと、「具体的に何なの?何をやるの?」っていうのがちょっと見えないと思うので、プラットフォーム上での売買の流れっていうのをちょっと描かせていただいてます。

フェーズを2つにきれいに分けてます。長期と短期ですね。

プラットフォーム上での売買の流れ

豊田

長期の部分は1年間どういう電気を誰から買いたいかっていうのをお客様に意思決定していただきます。そのために過去1年間の電気、どういう風に使ったんですかとか、請求データとかを頂いて。

お客さんが再エネどれくらい欲しいかとかですね、ヒアリングをさせていただいて「じゃあ、こういう風に電源を調達したらいいんじゃないですか?」っていうご提案をさせていただいて、「価格はこれくらいなりそうです」とかっていうのをシミュレーションしてですね。

電力の世界は実はここからが面白くてですね、この通りに物事が進まないんですよね。雨が降ってしまったら再生可能エネルギーは発電しないですし、風がやんだら再生可能エネルギー発電しないですし、そこは短期っていうところで電力の売買を行います

一応日本の法律上で、1時間前までですね、電気を自由に売買してもよろしいという風になっているのですけど、1時間前までだと結構急すぎるので、実際には4~5時間前くらいまで電気を売買し合うっていうようなことを、我々のプラットフォーム上で行っていただいて。

こうすると「無限に選択肢があって選べないよ」っていう風によく皆さんに言われるんですよ。

長尾

需要家側からするとそうですよね(笑)。

豊田

なので、どういう調達のパターンとか、それに対するリスクはどれくらいなのかっていうのを色々プロットしてます。

調達パターンの類型とコスト・価格変動の関係(イメージ)

豊田

選択肢って、今この4つくらいに落としていって、「ベース」っていうのは石炭とか水力とかっていうものを買いたい、買える人たち。「ミドル」っていうのは火力発電設備とかから買う人たち。

一旦でも、プロのマーケットに入るとプロのお作法に従わなくてはいけない。プロのお作法って今どうなってるかというと、この「ミドル」とか「ベース」とかと言われるような火力発電設備で電気を買ってくる、と。

普通僕たちって、電力会社さんから買うときは、そういうの全く意識せずに勝手に電気使うじゃないですか。

横軸と縦軸をちょっと見ていただくと、X軸が価格の変動のどれくらいブレるか。縦軸がコスト。何で価格が変動するかっていうと、グラフでいうところの灰色の部分ですね。

足りない部分はJEPXといわれる市場から買ってきたりしなくてはいけなくて、ここの部分がブレるんですよ。

ブレてしまう部分についてのリスクを負うので、JEPXに来る量が多ければ多いほど価格は変動して、少なければ少ないほどリスクは少なくって、ただその分コストはちょっと上がってしまう、と。こういう関係性があります。

どんな企業が活用している?ケーススタディから見る傾向と今後の課題

長尾

豊田さん、実際どんな企業さんが御社のサービス使われてるんですか?

豊田

ケーススタディ①っていうので、京セラさんと、これ、取り組みさせていただいている事例ですけれども。

ケーススタディ①京セラ株式会社

豊田

京セラさんはご自身でもう、パネルメーカーさんでいらっしゃるのでパネルを作れますし、ご自身で開発をされて、屋根の上とかには当然おやりになられてるんですけども。

屋根だけじゃ足りなくなってしまったので、敷地外で少し作ってみようというので、空いてる空きスペースにソーラーを作って、それを託送して、自分たちの事務所で使うっていうようなことをおやりになられています。

ケーススタディ②っていうとこでいくと、ソニーさんもすごく近いんですけれども。

ケーススタディ②ソニーグループ

豊田

牛舎の屋根にパネルを設置して、そこから生み出した太陽光のソーラーのパワーをソニーさんの工場で。これは自己託送という仕組みを使ってますけども。

太陽光って純粋に屋根というか、遮蔽効果があるんですよね。牛って夏場暑いと死んでしまったりするんですけれども、牛舎の温度が2~3度くらい、パネルを敷くことで下がって、牛舎的にもそこはありがたい、と。

というのでやっぱり、再生可能エネルギーを調達したいという方が多く今参加していただいてる、そんなイメージになります。

長尾

その中で感じてらっしゃる課題とかあったらちょっと教えていただきたいんですけども。

豊田

プラットフォームで再生可能エネルギーだけだと全部の電気を賄えないので、火力がないときはJEPXっていう市場から買ってこなくちゃいけなくて

この冬、JEPXが大変なことになったので、ちょっとその辺りは我々としても対策をしなくちゃいけないなと思っているところはございます。

長尾

なるほど、なるほど。次回ですね、豊田社長にJEPX問題に関してお話しいただければという風に思ってますので、興味ある方はですね、ぜひチャンネル登録の方よろしくお願いします。それではですね、「脱炭素ならスイッチビズ」でまたお会いしましょう。

豊田

ありがとうございます。

長尾

ありがとうございます。

豊田

チャンネル登録してね~。

長尾

お願いしま~す。

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