エネルギー業界におけるAI需給最適化の実際的な導入事例

背景・課題

再生可能エネルギーの普及により、気象変動や消費パターンの不安定さが強くなり、電力の需要予測や供給計画の誤差が生じやすい。従来の現場経験やExcel集計では、需給バランス調整の精度や速さに限界があり、余剰電力や不足が発生しやすかった。結果として、不要な発電・輸送コストやエネルギーロス、余計な在庫（電力蓄電池・燃料等）の増大が課題となっていた。

AI活用ソリューション

AIを活用して需給の予測と最適なバランス調整を行う実証が進んでいる。具体的には、気象（天気・気温・日射量）、過去の需要データ、工場・施設ごとの細かな消費履歴、イベント情報など多様なデータを基に、日・時間単位で需要シミュレーションを自動生成。東京電力や関西電力など大手電力会社では、このAI需要予測を使い、発電プランや蓄電池運用計画の最適化を進めている。ミスやイレギュラー時の警告通知もAI経由で発信され、調整担当者の判断支援に活用。AI初期チューニング時には数か月のPoC検証を実施し、現場運用とのギャップを都度レビューした。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

実証導入した電力会社A社では、AI予測モデルにより余剰発電量が年間約10%減少。全体コスト削減は年4.2%を達成。電力需給安定による停電・調整トラブルが減り、環境負荷やCO2排出量削減にも寄与した。ROIは約1.5年程度で回収。

実事例

東京電力パワーグリッドでは、AIを活用した需給予測の仕組みを本格稼働。気象データ・消費統計を細かく組み合わせることで、2022年夏季には従来比で誤差率15%低減・需給調整コスト年4%減を実現した。検証段階では現場スタッフも交えた運用シナリオレビューを繰り返し、運用負担増加や予測ミス時の対応策も併せて設計した。

https://www.tepco.co.jp/pg/company/press-information/press/2022/1548500_8887.html

さらなる展開

需給最適化AIモデルを順次他地域の事業所や新規再生可能エネルギー事業にも展開予定。AI予測の外部運用委託や、蓄電池システム・脱炭素領域と連動する拡張的な取り組みも検討中。現場の業務ノウハウ・フィードバックを取り入れながらAI高度化を継続していく。

導入ロードマップ

1. 現状調査と課題抽出 - 過去の需給調整・発注実績や誤差のデータ収集、担当現場ヒアリングを実施。
2. PoC検証 - AI予測モデルの試験運用（3〜6か月）、予測精度や現場運用負荷を検証。
3. 現場実装・フィードバック - 調整担当者・マネジメント部門と連携しながら本格運用。ミス発生時の対応フローも再整理。
4. 全体最適化・追加展開 - 他拠点やグループ会社にもモデル拡張。AIモデル再学習・業務プロセス最適化を継続的に実施。