再エネの“ゆらぎ”を武器に変える——AI需給計画でCO2もコストも下げる

背景・課題

再生可能エネルギーの導入拡大で、天候に左右される発電量の変動が増え、日々の需給計画は複雑化。スプレッドシートと担当者の経験に依存した調整では、再エネの有効活用や燃料・CO2の最小化、インバランス（計画外の需給差）コスト低減に限界があった。CSRやサステナビリティの観点からも、安定供給と環境負荷低減を両立する次世代型の運用が求められている。

AI活用ソリューション

唯一の解決策：AI需給計画立案システムを運転計画業務の中心に据える。具体的には、需要実績・気象予測・卸電力市場価格・自社再エネ出力予測・各発電機の制約（起動停止コスト、効率、燃料、排出係数、保全予定）などを自動収集。デジタルツイン（現場を仮想空間に再現）上で、AIが複数の将来シナリオを生成し、シナリオごとに“最も経済的で低炭素”となる発電計画を自動作成する。さらに、需要・価格・天候が変動した場合の期待収益やCO2排出量を比較評価し、現場は提示された候補から採択するだけ。結果として、・再エネの出力変動を織り込んだ安定運用・高効率機の優先稼働による燃料とCO2の削減・インバランスと市場価格変動リスクの抑制・計画修正の自動反映（短時間での再計算）を同時に実現する。専門用語を使わずに言えば、“明日の天気や需要の揺れまで見越して、AIが最小コスト・最小CO2の運転表を自動で作り直してくれる仕組み”。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

効果：需給計画の精度向上、インバランスコストと燃料費の抑制、CO2排出の削減、再エネ有効活用率の向上。ROI：既存データが揃う現場では、段階導入（PoC→限定本番）で1年以内の投資回収目標を設定しやすい。

実事例

四国電力は、グリッドの「ReNom Power」と自社の需給運用ノウハウを組み合わせ、AIによる電力需給計画立案システムを2022年7月に運用開始。需要・市場価格・気象などから複数シナリオを生成し、発電機の制約を踏まえ最適計画を作成。各シナリオの期待収益を比較し、最も経済的な計画を採用することで、複雑化する計画業務の高度化と再エネ変動への対応を図っている。

https://pps-net.org/column/108999

さらなる展開

・同一仕組みを、需給計画→入札・取引→実績評価→保全計画に横断展開し、全社最適へ。・蓄電池やDR（デマンドレスポンス）、EV群の制御と連携して、再エネの出力変動を“吸収する社内アセット”に。・CO2原単位と燃料制約を目的関数に組み込み、カーボンプライシングや非化石価値の調達判断まで一体最適化。・異常予兆データを取り込み、設備の停止リスクを織り込んだ“止まらない計画”へ拡張。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 対象業務（計画立案〜見直し〜実績評価）とデータ源を棚卸し。需要・価格・気象・再エネ・発電機制約・CO2原単位の取得可否と粒度を確認。現行工数とインバランス・燃料コストを基準値化。
2. 費用対効果の試算 - 過去データで精度見込み（MAPE等）とコスト影響感度を試算。“精度が1pt上がるといくら得か”を通貨・CO2で可視化し、投資上限を定義。
3. PoC検証 - 1〜2エリアで60〜90日の時系列を用い、予測＋最適化の精度・再計算時間・現場オペ適合性を検証。インバランス・燃料・CO2の削減効果を算定。
4. 社内稟議 - 効果試算・運用体制・ガバナンス（モデル管理、セキュリティ、説明責任）を整備。段階展開計画（対象設備・拠点の拡大）を明文化。
5. 本番導入 - 計画系システムと連携し、日次・時間前の自動再計算を運用へ。KPI（精度、再計算時間、再エネ有効活用率、インバランス・燃料・CO2）をモニタし継続改善。