　太陽光発電と蓄電池を一元制御し、複数市場の価格変動や需要予測に基づいて収益の最大化と電力供給の安定化を図る。また、昼間に余剰となる太陽光発電を蓄電池に蓄えて、需要のピーク時に蓄電池を放電する。これらにより、再生エネルギー比率を高めながら、基本料金や電力契約コストを削減できる。警報発令時などは、蓄電池の残量を確保して非常時に備える。

　今後導入を予定している機能として、空調や冷凍設備の制御拡大、ピーク負荷を抑制するためのAIによるシフト提案、非常用発電機やバックアップ装置との制御連携強化などがある。非化石証書やカーボンクレジットへの対応も計画しており、企業の脱炭素経営やブランドイメージ向上をサポートする。

⇒その他の「製造現場向けAI技術」の記事はこちら

熟練技能者の操作ログからノウハウ抽出、DXシステム開発検証を4分の1にする技術
三菱電機は、システム操作ログからオペレーターの経験や知見に基づくノウハウを可視化する「操作ログドリブン開発技術」を開発した。開発検証期間を4分の1に短縮できる。
AIを活用し状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功
日本触媒とNTTコミュニケーションズは、プラントの自動運転を実現するNTTコミュニケーションズのシステム「AI Autopilot System」を活用し、これまで困難とされてきた状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功したと発表した。
ENEOSとPreferred Networks、石油プラントのAI自動運転で手動超えの高効率運転達成
ENEOSとPreferred Networksは、石油精製、石油化学プラントを自動運転するAIシステムの常時運転を、ENEOS川崎製油所石油化学プラント内のブタジエン抽出装置で2023年1月に開始し、手動操作以上の高効率での運転を達成した。
AI技術による原油処理装置の自動運転開始、手動操作を超える高効率運転
ENEOSとPreferred Networksが共同で開発したAIシステムが、ENEOSの川崎製油所の常圧蒸留装置で安定的な自動運転を開始した。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。