ENERGY CLOUD Service補足資料

ENERGY CLOUD® Service補足資料
2017.03.01
エネルギー・環境ドメイン
© 2016 MITSUBISHI HEAVY INDUSTRIES, LTD. All Rights Reserved.
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ENERGY CLOUD® Service
三菱重工グループは、ENERGY CLOUD® Serviceを通じて
エネルギーサプライチェーン全体のQCDを最適化し
地球環境の負荷低減と持続的な未来作りに貢献します。
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ENERGY CLOUD® Serviceのソリューション
POWER（供給者）向けソリューション
三菱日立パワーシステムズ株式会社（MHPS）が、高砂工場内に設置しているガス
タービン・コンバインドサイクル（GTCC）発電プラント実証設備（T地点）を活用し、
設計データと各種運転データを継続的に分析し、発電プラント全体の出力、効率、信
頼性、運用性を向上させています。
こうしたエネルギーサプライチェーン上流の成果と積極的に連携し、サービスの拡充をは
かっていきます。
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ICT活用のロードマップ
お客様に価値を提供
MHPSの
コアビジネス
自動自律運転
お客様ベース・お客様第一のサービス
高品質な製品
効率最適化
（群管理レベル）
運用性改善
遠隔運転
(Flexible Operation)
お客様との
パートナーシップ
O&M高度化
性能向上
革新的な技術
プラント全体の
ナレッジ
O&M最適化
予兆検知と対処策の自動提示
延命運用処置、予備品発注
性能改善、最適化（機器、プラントレベル）
(Performance Improvement)
社内O&Mノウハウ
定検間隔延長
O&M支援
定検期間短縮
稼働率向上
予防保全推奨
短期ピーク運用、エコ運用
定期検査推奨準備予備品提案
(O&M Optimization)
O&Mモニタリング
データ収集・評価（デジタル化）
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ENERGY CLOUD® Serviceのソリューション
INDUSTRY（需要家）向けソリューション
AI技術を活用した独自のデマンド予測技術を活用することで、高い精度でエネルギー
需要を予測します。加えて、当社グループで独自に開発した設備モニタリングシステム
「Netmation eFinder TM（ネットメーション・イーファインダー）」を使い、異常の検知
や生産状態の把握を行うことが可能で、効率改善と省エネ活動をサポートします。また、
複数事業所をネットワークで接続し、需要予測・発電制御を行うエネルギーマネジメント
システム（EMS）を構築することで、複数事業所のエネルギーQCDを最適化します。
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ENERGY CLOUD® ソリューションマップ
市場ニーズ
経営
IoT
Management
エネルギー自由化
事業拡大
設備保守
省エネ推進
CO2削減
エネルギー
インフラ支援
モノ創りで
培った
IoT技術
施設運用
提供サービス
運営・
メンテナンス支援
Operation
EMS
全体最適システム
Performance
技術伝承
モノ創りノウハウ
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予兆診断
予防保全
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エネルギーインフラ支援
エネルギーQCDバランスの最適化
カーボンフリー電源
AIを活用したデマンド予測
エネルギーマネージメント
システム
省エネ・見える化
分散電源
系統電源
発電設備
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EMS・全体最適システム
発電量の予測
風力発電
太陽光発電
電力需要の予測
電力需要
発電量（予報値 vs 実績値）
過去の実績値
［kWh］電力需要
［kWh］
日射量（予報値 vs 実績値）
Energy
Management
System
将来の予測値
予測値
10/1
10/3
10/5
10/7
10/9
10/11
10/11
10/12
実測値
予測値
実測値
気象情報
気象情報
バイオマス発電
発電設備のコントロール
ESS
太陽光発電
ESSの効果
ESS
監視・操作
（ブラウザ）
Ga s Engine
太陽光発電
平準化
電力需要のコントロール
MEGNINJA
効果
風力発電
コンテナESS
ピーク削減分
充電
放電
各種計画の立案支援
手動計画
自動計画
工場ソリューションのエネルギー見える化
発電者A 発電者B 発電者C 発電者D
自動計画値
A工場
発電者A
発電者B 発
電者C
電者D
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発
Netmation
eFinder
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予兆診断・予防保全
保管・搬送
受入
加工
組立
出荷
生産管理
システムデータ
工程予測
工程学習
モデル
設備稼働
データ
設備稼働データから生産状況を分析
データ分析
設備稼働データ
を取得
High PUE
ML Control On
相関ルール
発注実績から工程Gapを分析
事象の予測/判断
計画
発行日
各種データからGap要因を分析し
遅れ予測モデルを構築
→遅れる前に先回りが可能
クラスタリング
関連性を
見つける
おおまかに
要約
判断
データマイニング
分類
⇔
GAP
納期
⇔
⇔
実績
発行日
完了日
Low PUE
回帰分析
数式化して
予測
クラス分類
分類規則
を見つけて
予測
遅れ日数(平均)
遅れ日数(分散)
データ件数
相関
分析
予測
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第7回［国際］スマートグリッド EXPO
三菱重工ブースでは
ENERGY CLOUD® Serviceから生まれる各種ソリューションをご紹介します。
会期：2017年3月1日（水）～3日（金）
：10：00～18：00 （最終日17：00まで）
会場：東京ビッグサイト
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