【第148回エコ塾 競争力を生み出す省エネソリューション】

DX・AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステムのご紹介
2024年7月4日

富士電機株式会社
エネルギー事業本部
エネルギーマネジメント事業部
GX推進部 笛木 豊
© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

1講演者の略歴【講演者】 笛木 豊 （ふえき ゆたか）
エネルギー事業本部 エネルギーマネジメント事業部 GXル推進部 主席
1982年

富士電機製造株式会社入社

1982年～2007年

富士ファコム制御株式会社 出向
・韓国製鉄所、メキシコ製鉄所の生産管理システム
・国内製鉄所システム、物流・流通システム、医療システムなど国内外のシステム開発を担当

2008年～

富士電機株式会社 復職
・国内スマートグリッド関連・海外インフラ関連など国内外のシステム企画・設計を担当

2022年～ 現在

エネルギー事業本部 エネルギーマネジメント事業部 GX推進部 主席© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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目次
富士電機のxEMS

xEMSのさらなる高度化（LEVEL-4制御）
xEMS主要機能のご紹介
富士電機山梨工場導入事例富士電機のｘＥＭＳ（工場（FEMS)、街区（AEMS）、ビル（BEMS）、地域（CEMS）等EMS共通プラットフォーム）の導入実績、需給連携から需給双方向連携に向けての高度化、最適運転計画を含む主要機能の紹介、弊社工場への導入事例を説明します。

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3富士電機のxEMS© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

4富士電機のxEMS導入実績
工場(FEMS）

スマートコミュニティ（CEMS）

・山梨工場、自動車、工業団地 他

・北九州、釜石、相馬、新島、VPP 他

電力会社 需要予測

新電力 需給管理・電力会社

・需給管理けシステム

ビル（BEMS、AEMS）
・けいはんな、研究棟、ショッピングモール 他

マンション（MEMS）
・デベロッパー5© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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自家発最適制御システム事例（熱追従制御 ）工場で必要とされる電力や蒸気などを過不足なく、安全に供給し、且つエネルギー運用コストを最小限化し、自家発設備の常時、効率運転を実現。
安全性を考慮した速度型（設定制御系） による放熱量の最小化を実現！！
システム構成（自家発最適制御）

導入前の課題
通常運転時

逆潮を避けるため必要以上にガスタービン出力を下げ、受電を増加させて運転。

蒸気余剰時

排ガスボイラー出力を状況に応じて下げきれず、放蒸量を減らせず運転。

蒸気不足時

排ガスボイラー出力を状況に応じて上げ切れず、補助ボイラー燃料を減らせず運転。

導入効果© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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AEMS導入事例：エネルギー融通
これまで・ビル単位でのエネマネ
・負荷予測機能や運転計画機能なし

AEMSの機能・エリアの各建物に対して統合的にエネマネを実施
・負荷予測や熱源の最適運転を計画
・気象データも利用しながらAIで賢く制御
・エリアで余った電力はエリア外への自己託送が可能

効 果
・建物単体制御より 数％～の省エネ向上
・熱と電気のバックアップ機能の向上
・燃料電池SOFCやCGS、PVなどで創るエリアの電力・熱は、エリアの各建物で融通し合いバランスよくエネルギーを利用© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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xEMSのさらなる高度化（LEVEL-4制御）© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

8導入事例：AI技術を活用したデジタルツインモデル型CEMS

エネルギー事業会社様© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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システム構成概要
デジタル・ツインモデルの構築
電力事業者

地域再生可能エネルギー

気象事業者

進化型CEMS
運用評価、改善、需給ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ機能、分析自動診断、他サイトでの将来活用等

メガソーラ発電

風力発電

ﾊﾞｲｵﾏｽ発電サイバー空間

熱供給事業者

高度CEMS
需給双方向連携制御
各事業者との通信
中央監視＋対外システムとの連携等

中央監視

フィジカル空間

外部システム顧客システム（課金システム、ポイントシステム等）

凡例

スマートメータ

エネルギーセンター

需要家
中央監視

中央監視

中央監視

中央監視

医療施設

宿泊施設

集合住宅

商業施設

電力ネットワーク
熱ネットワーク
通信ネットワーク© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

10需給連携から需給双方向連携（LEVEL-4）へ
LEVEL-3：需給連携 （消費量に応じた供給機器間の運転）
ｴﾈﾙｷﾞｰ
供給

110

供給
設備

受配電
コジェネ
熱源

ｴﾈﾙｷﾞｰ
消費量

空調他
空調他
設備
設備

消費
設備

ｴﾈﾙｷﾞｰ
需要

100

蓄電・蓄熱

再生可能
エネルギー

託送

双方向連携

LEVEL-4：需給双方向連携（需要調整も含めた需要供給間の運転）供給効率に応じた自動調整

ｴﾈﾙｷﾞｰ
供給

100

供給
設備

受配電
コジェネ
熱源

ｴﾈﾙｷﾞｰ
消費量

空調他
空調他
設備

消費
設備

ｴﾈﾙｷﾞｰ
需要90

需要に応じた自動調整
再生可能エネルギー© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

蓄電・蓄熱

DR

託送＋ADR

参考：JEITA革新的省エネルギー制御技術（電子情報技術産業協会）
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CEMSの運用イメージ
デジタルツインモデル型CEMS（需給双方向連携制御）の構築
次世代CEMS（運用の高効率自働化）中央監視のみ（熟練者の経験管理）

Before
運用者

需要予測・中央監視（エネセン）のみ・監視、制御検討
・データ管理熟練者による経験管理

運転計画

運転指令
（エネセン）

After
運用者

熟練者が経験と勘に基づいて設定

需要予測

・需要を都度予測
・設備運転計画を検討
・燃料費状況を検討
・状況により都度設備運転操作
・設備メンテナンス
・状況監視モニタリング 等

予測修正

運転計画
再計画

運転指令
設備自動ﾁｭｰﾆﾝｸﾞ

DR+ADR（需要調整）・エネルギー効率監視・エネルギー管理＋活用
・自働で需要負荷、温度設定を調整

自働で需要予測
自動で予測修正

需給の最適化

自働で最適計画
自動で再計画

快適性の向上

自働で需給調整

自働化の実現

設定変更（共用部）

ADR：自動デマンドレスポンス© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

導入メリット

空調換気・・

各設備（ADR発動）
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xEMS主要機能のご紹介© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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主要機能紹介
主要機能ブロックごとの要素技術

需要予測・統計的機械学習手法
・予測因子の重み抽出、ユーザ調整可・予測シミュレーション

最適運転計画・エネルギーネットワーク／設備モデル特性
・数理計画法・最適化シミュレーション

効率分析
・エネルギー分析管理：３つのアプローチ手法
・エネルギー効率ベースライン管理
・効率要因の自動抽出（アナリティクスAI）

運用監視・ダッシュボード
・エネルギー効率管理
・汎用ダッシュボード機能
AI技術の活用© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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① 需要予測© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

15長年の需要予測の経験により、新たな予測手法を確立
ニューラルネットワークの課題（傾向変化に弱い・説明困難）解決のため、傾向変化に強く、説明可能な統計的機械学習を用いた予測手法を開発
1990

2000

2020年

2010

ニューラルネットワーク / 深層学習(ディープラーニング)
簡易予測
統計的機械学習
電力会社

自動車会社

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スマートコミュニティ実証事業

弊社 山梨工場

技術センター（北九州、けいはんなプラザビル、＊＊様工業団地）

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統計的機械学習は全ての項目に優れている
ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ予測
需要実績値
暦情報
気象情報
気象予報情報【 ３つの予測手法】①ニューラルネットワーク予測：過去の傾向を学習して予測予測値補正処理

簡易予測

予測値(補正)前（３種類）②簡易予測:固定要因から類似日を抽出して予測

需
要

統計的機械学習
曜日
グループ１
気温
グループ２

手法

需要要因

直前の実績値

気温

統計的機械学習(JIT予測)③統計的機械学習

時間（JIT（Just In Time）予測）

グループ４
グループ３

高予測
精度

簡易予測
ニュートラルネットワーク

予測値（補正後）

学習
データ数

計算速度

需要要因の短期的変動

〇

〇

〇

〇
〇

：需要要因を自動分析し，その要因から類似日を抽出して予測。

入力因子
自動調整

結果説明

〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇
〇：優位性

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統計的機械学習（JIT予測技術）の特長
・統計的手法で過去データから類似データを抽出＆補正処理で高精度化（絶対値平均誤差：3～7％）・需要要因が類似するデータを用いて予測を都度モデル化し高精度なモデルを維持
要因強度が強い順に段階的にグルーピングして決定木モデルを作成

例えば、気温データ、曜日データから需要を予測する。

直近実績データをもとに予測値を自動補正モデル化
予測

需要予測の例
モデルと各種データ
より需要予測○○を考慮し補正

需要実績値
暦情報
気象情報
気象予報情報最適運転計画へ© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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②最適運転計画© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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最適運転計画（全体概要）
電気・熱を供給するユーティリティ設備の運転計画を最適に立案し、トータルのエネルギーコストやCO2排出量の削減を実現

入 力

最適運用システム

出 力
電気・熱負荷予測値

負荷予測機能

需要実績値・予測因子等

電気負荷

3

気象予報
データ（例）（配信会社より自動入力）

プラント
運用条件
（例）
プラント設備の特性データ（例）気温

プラントシミュレータ

湿度6912151821 24 時

運転計画値
冷水流量

36912151821 24 時

369121518

最適運転計画生成機能(数理計画法)

21 24 時

ボイラ、冷凍機等機器の使用可／不可
必ず考慮する必要のある使用優先順位
その他

入出力特性上下限制約その他

39121518

21 24 時その他のプラント状態量
発電出力

出力
3

燃料

6912151821 24 時

151821 24 時

受電電力

3

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6691220

プラントシミュレータを用いた最適運転計画
実プラントを高精度でデジタル化し、正確な運用計画を立案
エネルギー供給実プラント（調達エネルギー＋需要含む）

最適運転計画 機能

エネルギーネットワークモデル
デジタル化

需要予測結果組込
み

設備特性
プラント情報最適運転計画

プラントシミュレータ
単価情報

運用条件
時間

エネルギーネットワークモデルシミュレータ用モデルを構築© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

自律的に最適な解を探索
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最適運転計画/制御による全体最適制御効果
電気・熱を供給するユーティリティ設備の運転計画を最適に立案し、トータルのエネルギーコストやCO2排出量の削減を実現
代表的な設備構成

工場や大規模施設などに電力・熱・蒸気を供給するエネルギーユーティリティプラント（発電・熱源などの動力設備）を対象としている

効果

従来の運用より、約５～７％の省エネコスト効果を実現できます。
省コスト効果をもたらす要因© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

 コストの高い設備運転比率の低減
 蓄熱槽の効率運用（過剰蓄熱の回避／自然損失の減少）
 電力負荷に応じた託送電力の最適決定 など
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③効率分析
・エネルギー分析管理：３つのアプローチ手法
・エネルギー効率ベースライン管理＋効率要因の自動抽出（アナリティクスAI）④運用監視ダッシュボード
・エネルギー効率管理
・汎用ダッシュボード機能© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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＜参考＞エネルギー効率管理（エネルギー分析の高度化実現）【課 題】・データ可視化を実施してきたが、アクションに繋げる可視化が出来ていない
・分析作業が運用者の知見・力量によるところが大きい【対 策】・国際規格ISO50006の管理フレームをもとに活動定着化、省力化（自動診断からの運用パターン展開）を目指す
エネルギー効率管理、関連変数の特定

エネルギー管理ユニット（効率管理モデル設定）

例：
熱原動力
補機動力
搬送動力

効率管理モデル※エリア、系統
建屋、設備、他
影響
要因（関連変数）© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

出力効率指標の測定→効率目標の定義

エネルギー効率に最も影響を与える
関連変数 の特定

Ex.

入力

出力（
例：冷熱量

例：
外気温、出口温度、冷水流量…etc

冷熱量）

効率悪化点抽出

入力（Ex.設備動力）

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ISO50006に準拠したエネルギー運用効率改善
・アナリティクスＡＩ診断を実装し、診断解析後の目標計画や要因管理値抽出します
・KPI(EnPI)の見える化、課題の見える化を汎用ダッシュボード機能で提供します
エネルギー管理ユニット（EMU）ベースに運用改善のパターン展開を実現※EMU構築に必要なﾃﾞｰﾀ収集（入力、出力、関連変数）、EMU定義のみを行うことで運用効率改善に繋がる機能群を共通化する。

EMU設定例

EMU定義から２つの主要機能へ展開

AI技術を活用した

Diagnosis：診断機能
エネル
ギー
投入量
【入力】

アラート出力IoT技術を活用した

Dashboard：ダッシュボード＋効率悪化の【影響要因】のランキング表示、境界値算出

効率悪化

効率改善
〇〇温度

△△圧力××流量

2次エネルギー（蒸気・エアー他）／生産量 【出力】© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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効率分析 （悪化検知・要因抽出）
２つの効率データグループの要因差異をAI診断技術を用いて自働的に判別
AI診断による要因検知

エネルギー効率管理（効率監視機能）

赤：効率悪Gr青：効率良Gr
効率悪Gr

効率良Gr

アナリティクスAI

入力（各設備動力）

診
断出口温度
X℃以下
冷水流量
XM3以上
外気温度
X℃以下
冷却水温度
X℃以下

出力（冷熱量）
需要予測と同様の技術を使用© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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運用監視ダッシュボード機能
概要（最大9フレーム内に各種設定が可能）
汎用ダッシュボード画面機能

ユーザが自由にダッシュボード部品・画面を設定可能

・関連システムURL張付け設定が可能
・Webカメラダッシュボード等も可能© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

最大９フレームを自由にリサイズが可能※階層構造にて複数のダッシュボード設定が可能
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富士電機 山梨工場導入事例© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

28富士電機山梨工場導入事例
 所在地：山梨県南アルプス市飯野221番地1

 従業員数：約400名

 敷地面積：工場敷地 162,425ｍ2

 取り扱い製品： 産業用IGBT 車載用IGBT

野球グランドテニスコートメガソーラー

コージェネ(2550kW)

受変電設備

燃料電池(400kW)

フィールド設備（供給サイド）
ＬＮＧサテライト
燃料電池
ＦＥＭＳ

管理棟

工場正門

山梨-2棟
クリーンルームエリア

山梨-1棟
高効率モータ

低圧インバータ

ヒートポンプフィールド設備（需要サイド）© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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FEMSを活用したスマート化工場概念図
エネルギー効率改善を実現する３つの取り組み
Step

1～3

魅せる化モニター

Step

見える化

Step

1 （監視システム）

分かる化

2 （エネルギー分析）

Step③FEMS導入・活用最適化

3 （需給最適支援システム）

ネットワーク①徹底した省エネ（負荷の削減）②エネルギー供給源の見直し

熱排気系
統
電力
燃料

コンプレッサ

冷凍機

冷却塔

外調機

冷水

計測 既存設置済
計測 Step1,2 設置

燃料電池

計測 Step3 設置
計画中

コジェネ
生産冷却水

燃料

ドライコイル

蒸気ボイラー

生産設備

生産設備

純水加温
: 電力© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

: 温熱: 冷熱: 廃熱利用

: 冬季フリークーリング
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省エネルギー実績のまとめ（2015年度）
省エネルギー率▲34％を達成(対2010年度)、電力自給率：0%→100％

電力自給の内訳

省エネ量の内訳

2,900kW
生産設備
その他(枚葉)CR 温湿度コントロール

系
統
電力ガス
エン
ジン

CR 塵埃除去2,900kW 2,500kW
インフラ（純水･排水他)

生産設備
高付加価値
(拡散)
安全･環境保護

需要

燃料電池
400kW

供給

エネルギー量の推移
省エネ量*No.

省エネ施策

1

クリーンルームの局所化FFUのDC化

172

2

ドライコイル方式冷却343

3

外調機の気化式加湿158

4

熱排気の回収58

5

フリークーリングの適用拡大

343

6

ガスコージェネの排熱利用

8957

ガスエンジンの高温温水の有効利用

172

8

燃料電池の高温温水の有効利用

100

9

貫流ボイラーの燃料削減

9010

高効率機器導入

412

合 計2743(kL)*原油換算© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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取り組みと実績が評価◆2016年度 省エネ大賞 「経済産業大臣賞」を受賞
受賞内容：経済産業大臣賞（節電分野）「FEMSを活用した電気と熱の最適利用による省エネの取組み」■半導体製造工場において、FEMSを活用した電気と熱の最適利用による省エネと、エネルギー供給リスク回避の両立に取り組んだ事例である。
■省エネ対策として、クリーンルームのFFU（ファンフィルタユニット）最適運転制御、加湿・温度制御方式の改良、FEMSと連携したフリークーリング運転等を実施。
■また省エネだけでなく、BCP（事業継続計画）の観点からも、高圧UPS、燃料電池とガスエンジンによるコージェネレーションシステムの導入を図り、コージェネの排熱も徹底的に活用した。

◆2017年度 「コジェネ大賞」を受賞
受賞内容：産業用部門（優秀賞）「IoTとの組合せでエネルギー供給リスク回避と省エネの両立を実現したコージェネレーションの導入」■FEMS活用による省エネの実現
・コージェネの排ガスボイラーとガス焚きボイラーの蒸気圧力の設定を適正化して、排ガスボイラーの蒸気を効率的に利用できるように調整等■防災性・電源セキュリティ性向上の取組み
・ガスエンジンおよび燃料電池の組み合わせによる、電力自給率100％達成で、長期停電にも対応可能。
・高速遮断器に、半導体スイッチ（2m秒）を採用し、商用電源の電圧低下率75％まで生産ラインへの影響なしを確認■各種PR
・顧客、行政、地域の見学者の受入れ ・大学における寄付講座にプログラム提供 等© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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FEMSリニューアル構築（効率運用）
コージェネ２号機の導入に合わせて、既存FEMSのリニューアル（2022年度）【既存FEMS(見せる化モニタ) ※2012～14年度構築】※青字（リニューアル対象機能）■見える化（既存監視システム改修+見せる化モニタ）
2011年度～2013年度の設備リニューアルにともに各種センサーの増強を実施。
既設監視システムの改修＋見せる化モニタの設置【2012年度～2014年度】※汎用ダッシュボード・経営/運用管理ダッシュボード【シンFEMS(エネルギーモニター等) ※2022年度リニューアル構築】■分かる化（エネルギー分析）
エネルギー運用管理に必要なデータ分析システム導入【2013年度】※エネルギー効率管理／アナリティクスAI診断■最適化（需給最適支援システム）
エネルギー供給源設備（燃料電池＋ガスエンジン導入）に伴い、エネルギー供給計画システム（需要予測＋最適計画）の導入【2014年度】※最適化シミュレーション、オートチューニング

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ご連絡先と技術資料＜ご連絡先＞＜技術資料＞

富士電機株式会社 エネルギー事業本部
エネルギーマネジメント事業部 GX推進部 笛木豊

E-mail : fueki-yutaka@fujielectric.com
富士電機株式会社 パワエレ営業本部 九州支社
営業部 営業第二課 赤根 英樹
E-mail：akane-h@fujielectric.com

富士電機技報 第96巻第3号（2024年1月）特集 カーボンニュートラルの実現に向けたソリューション・技術
https://www.fujielectric.co.jp/about/technology/detail/gihou_2024_contents_96-03.html© Fuji Electric Co., Ltd. All rights reserved.

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免責事項

富士電機は、本資料に掲載する情報の品質について、細心の注意を払っております。
しかし、それらの情報の正確性、信頼性、適時性、有用性、お客様の利用目的への適合性等については、如何なる保証をするものではありません。本資料の特定のサービスに関する利用規約で別途の定めがない限り、富士電機は本資料のご利用に関して生じる如何なる損害についても、一切責任を負わないこととさせて頂きます。

また、富士電機は、予告なしに本資料の情報の変更もしくは提供の終了させて頂くこともありますので、予めご了承下さい。富士電機は、これらによって生じる如何なる損害についても、一切責任を負わないこととさせて頂きます。

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