省エネに寄与するグリーンセンサネットワークシステムの構築と実証実験

スマートファクトリ（製造ライン）のためのネットワークシステムの開発（東京電力・東光高岳）
東京電力（株）横坂 雅樹

ＮＭＥMＳ技術研究機構

発表内容

１．背景と目的
２．開発テーマ概要・目標
３．開発内容と取り組み
４．ネットワークシステムの開発成果
５．活用分野６．まとめ

ＮＭＥMＳ技術研究機構

１．背景と目的■工場におけるエネルギーマネジメントの現状
大口製造業の多くはエネルギー監視システムは導入されているが、電力消費の8割以上を占める生産用機器において機器・設備毎の原単位管理が行われていない■工場におけるエネルギーマネジメントの課題
生産機器・生産設備単位の電力計測ニーズは高いものの大量のセンサを設置する必要があり多額の設備投資がかかる■対策の方向性
本研究は上記の観点から各種センサを活用、工場におけるエネルギー消費量および電力負荷の最適化・制御手法を確立、省エネルギーおよび電力負荷平準化を目指す
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２．開発テーマ概要・目標
１）電流センサの評価
H25年度：→ H26年度：・センサの仕様及び計測手法の検討
・センサ開発にフィードバック２）センサネットワークの構築と評価H25年度：・センサの試作機とネットワークコントローラ（STiNC）のI/F構築→ H26年度：
・ネットワークシステムの信頼性等検証
・様々なハードウェア（GCON等）とのI/Fの構築の検討・実証

３）エネルギーの最適化シミュレーションの検討○異業種の設備毎の詳細な電力データ取得
H24年度：3事業所→ H25年度：10事業所→ H26年度：2事業所○工程または設備単位の省エネシミュレーション
H25年度：→ H26年度：
・省エネ（または電力ピーク抑制）
・ビジネス化に向けたセンシングデータ
プログラムの構築の活用についての検討
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３．開発内容と取り組み
１）電流センサの評価①ファクトリー向け電流センサの検討
・事業所(工場)計測におけるセンサの課題
・ファクトリー向け無線電流センサの試作
・無線電流センサの計測性能評価
・無線電流センサ(試作)の課題と対策
・無線電流センサの優位性比較
２）センサネットワークの構築と評価①マルチホップの必要性実証・確認② GCONとの接続評価
３）エネルギーの最適化シミュレーションの検討①業種別データ解析事例・省エネ効果の検討
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４．１）電流センサの評価（事業所(工場)計測におけるセンサの課題）
１５事業所（工場）による計測状況から課題の抽出
項

計測部

無線クランプセンサー

使用した無線クランプセンサ
（G社製）

電源

通信

目

センサ仕様

CT

クランプ型CT

電流８０A、１３０A

計測性能

誤差±５％

方式

ボタン電池

寿命

２年間

無線方式

特定小電力：２．４GHｚ

通信間隔

１分間隔

通信距離

５ｍ程度（金属箱内に設置）

サイズ（無線部のみ）

２２×１５×１８ｍｍ

課題
無線クランプセンサー

受信機
コントローラー・測定箇所の電流値やケーブル径が無線クランプセンサの仕様に合わない場合がある（大電流、大径のセンサが必要）
・センサの無線が分電盤の外まで届かない→センサと受信機の分電盤内に設置しないと通信できない
・分電盤内で電源（ＡＣコンセント）が確保できない

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４．１）電流センサの評価（ファクトリー向け無線電流センサの試作）
ファクトリー向け無線電流センサを試作・実証
大電流の測定・自己給電方式・広エリア通信(マルチホップ)のセンサを試作・実証クランプCT（マルチタイプ）

クランプCT（大容量600Aタイプ）

コアレス（マルチタイプ）

計測要素

電流・温度

スマートファクトリ向け
試作センサ
電流

適用電流

1A～150A

0.1A～600A

計測精度±5%程度（実測）±2%程度

無線周波数帯域

2.4GHz920MHz

無線出力

1mW

10mW

無線クランプセンサ
センサ部
無線部

電源

コンセント型
マルチホップ中継器

USB型
レシーバ（受信機）

実証結果

大電流用途が必要（実証先において20～30%は150A以上）
軽負荷の計測時でも精度の確保
回り込み効果により、分電盤外との通信を実現

ボタン電池（SR44×1個） 自己給電型（orバッテリ型）
メンテナンスフリーであることは重要な要素
寿命：数ヶ月～1年程度
寿命：5年程度

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４．１）電流センサの評価（無線電流センサの計測性能評価）
電流計測で電力消費傾向を把握

ほぼ相似できている
ほぼ相似できている

電気炉 電力量センサ計測結果
8765
ｋＷｈ 43210

電気炉 無線電流センサ30分値換算結果
12002300‐2330

2200‐2230

2100‐2130

800
電流値
600（Ａ）
400
2000‐2030

1900‐1930

1800‐1830

1700‐1730

1600‐1630

1500‐1530

1400‐1430

20000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

データロガー（市販品）から電力量算出
765ｋＷｈ1300‐1330

1200‐1230

1100‐1130

1000‐1030

0900‐0930

0800‐0830

0700‐0730

0600‐0630

0500‐0530

0400‐0430

0300‐0330

0200‐0230

0100‐0130

0000‐0030

1000

432
1
00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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４．１）電流センサの評価（無線電流センサ（試作）の課題と対策）
主幹配線より電流センサへ安定した電力供給を行うことにより、自己給電性能を向上
電気炉 データロガー平均値
706050
電流値 40(A) 3020100対策

電気炉 無線電流センサ
クランプ自己給電：１秒間隔計測
706050
電流値 40（Ａ） 3020100

軽負荷時に、自己給電能力不足で装置起動できず、計測誤差につながる

8910111213141516

安定的な負荷がある主幹配線に自己給電装置を設置し、その装置から有線で各電流センサに安定電源を供給する。（特許出願中）

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４．１）電流センサの評価（無線電流センサの優位性比較）
簡易電流センサ（≒グリーンセンサ）を活用した安価なエネルギーマネジメントシステムを実現
他社との優位性比較（ベンチマーク表）
項目

今回

他社無線式

他社有線式

精度

±２％程度

±５％程度(実測)±２％程度・電池式でない場
合電源工事必要・配線工事必要

設置作業性

・配線工事不要・電源工事不要
・電池交換不要

・電池式の場合電池交換必要

・配線が多いほど悪い

メンテナンス性ＮＭＥMＳ技術研究機構４．２）センサネットワークの構築と評価（マルチホップの必要性実証）
・１つの受信機で広範囲に多くのセンサから情報が受信できるよ
うに、中継器を用意しマルチホップが可能なネットワークを構築
・実フィールドにて、分電盤内のセンサと、分電盤外に設置した受信機との通信可能性、マルチホップによる長距離通信・通信信頼性向上の効果を確認
東光高岳 蓮田事業所 モールド工場

受信機

ポイントＡ →見通しが良い

ポイントＣ（見通し悪い）中継器

ポイントＢ（見通し悪い）受信機との直接通信だと、ポイントAと同様な距離だが受信率が低い

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分電盤に設置したセンサと受信機との通信が可能（受信率が高い）４．２）センサネットワークの構築と評価（マルチホップの必要性確認）
広く、見通しの悪い工場環境下における中継機利用の効果（受信率の大幅向上）を確認

見通しの良いポイントＡでの受信率（中継機なし）は高い水準

中継機を利用することで、受信率は１００％に向上

中継機を利用することで受信率は大幅に向上（ほぼ１００%）
見通しの悪いポイントＢでの受信率（中継機なし）は低い

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４．２）センサネットワークの構築と評価（GCONとの接続評価）
クラウド接続(GCON接続)ができることを確認

３Ｇ、ＬＴＥ

ＷｉＦｉ

STiNC II

GCON
１分毎にセンサ情報をＦＴＰで通知
ＷＡＮ

ＬＡＮ

GCON－STiNCII 設置状況
（フィールド検証）
GCONクラウド画面

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センサネットワーク

センサ設置状況（分電盤設置）４．３）エネルギーの最適化シミュレーションの検討１
多業種において，工程または設備単位における省エネ率１０％以上を達成できることを確認

業種

対象工程

工程形式

省エネ率

一般機械①

金属部品

ディスクリート

一般機械②

金属部品

樹脂製品

省エネ率試算範囲
工程単位

設備単位

待機電力

機器立上げ

４１％

○

-

○

○

ディスクリート

３～２８％

○

-

○

○

ペットボトル

連続２８％

-○

○

○

食料品

弁当

ディスクリート

１７％

○

--○

飲料

乳製品

連続７～１４％

-○

○

○

15

電力量（kW)待機時

製品投入時

10

50
0:00

主な省エネ手法

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

15:00

16:00

17:00

18:00

19:00

20:00

21:00

ＮＭＥMＳ技術研究機構

22:00

23:00

４．３）エネルギーの最適化シミュレーションの検討２
省エネが進んでいると言われる国内の工場においても、生産設備そのものの省エネ余地は大きい⇒ バラまきセンサによる省エネポテンシャル大生産工程・設備における省エネ手法はほとんどの場合、待機電力や設備の早期立上げによるロス対策で可能⇒ ムダな電力の「算出」＋「見せる化」が重要
ムダな電力の「見せる化」

通常、省エネは一度対策すれば終わりだが、生産ラインの電力消費データは設備稼働率と相関することが多い⇒ 工場経営データにもなるため、常設性が高い
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５．活用分野
参考資料 ： 東京電力が検討するグリーンセンサ・ネットワークを活用したエネルギーマネジメントビジネスのイメージ
東京電力
工場側
一次側

Aルート

Aルート

MDMS

スマートメータ（電力量）
二次側

Internet
小型電流センサ

BEMS／FEMS（東光高岳製）データ分析結果フィードバック（コスト低減・事業活動改善 等）

流量センサ（冷温水・ガス）ビジネス
プラットフォーム

事業活動データ（POS・MES 等）

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企業一括管理６．まとめ・大きなエネルギーを消費する工場への適用拡大を目指し、既設工場でのシステム構築を考慮した安価で作業性に優れたセンサを試作・検証。生産設備毎のきめ細かい計測を実現して、工場設備のエネルギー見える化システムを構築
・自己給電技術とマルチホップ無線技術を利用して、設置とメンテナンス性に優れたセンサを実現することで、工事費用を大幅に削減でき、システム全体費用（イニシャル、ランニング）をコス
トダウン
・特にエネルギー消費量が大きい工場 等の産業分野において、センサから取得されたエネルギー消費データと、それらと密接な繋がりを持つ生産活動データとの相関関係を分析（９業種１５事業所）し、センシングデータを活用し、効率的にエネルギーのムダ・ロスを表出する手法を確立
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