Celebal Technologies

業界 電力・公益事業・エネルギー

電力・公益事業・エネルギー

エネルギー管理・需要予測・グリッド最適化を実現するAIソリューション

電力・公益事業分野は、よりクリーンで信頼性が高く、効率的なエネルギーソリューションへのニーズにより、大きな変革期を迎えています。再生可能エネルギーの導入やスマートグリッド技術の活用が進むなか、業界は新たな課題とチャンスに直面しています。この変革において、AIは重要な役割を果たしており、電力事業者はAIを活用することでグリッド運用の最適化、需要予測の精度向上、顧客体験の強化を実現しています。Celebal Technologiesは、こうしたニーズに対応する革新的なAIソリューションを提供することで、電力・公益事業業界の変革を支援しています。私たちは、エネルギー事業者がデジタルなエネルギー転換の複雑さを乗り越え、より持続可能で効率的な未来を実現するためのパートナーです。

電力・公益事業における主要課題

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再生可能エネルギーソースの統合
  • 太陽光・風力などの断続的な発電と、時々刻々と変動する需要との需給バランス制御
  • 高い再エネ導入率においても、送配電網の周波数・電圧安定性および供給信頼性を維持
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老朽化電力インフラのモダナイゼーション
  • 新技術導入や需要増に対応可能な形で既存グリッド構造をアップグレード
  • 気象災害・サイバー攻撃に対するレジリエンス向上を通じた電力系統の信頼性確保
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運用効率の最適化
  • アセットマネジメント、予測保全、リソース最適配分の強化
  • エネルギーバリューチェーン全体におけるコスト最小化と運用効率の最大化
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変化する顧客期待への対応
  • 顧客別のニーズに応じた電力提供・価格設計の柔軟化
  • エネルギー使用量の可視化・制御を通じた利用者主導のエネルギー管理支援
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電力インフラにおけるサイバーセキュリティ対策の強化
  • 重要な電力システムやデータ資産を標的型攻撃・侵害から保護
  • デジタル環境下での電力供給の整合性・可用性・信頼性の確保
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法規制遵守の効率的マネジメント
  • 多層的かつ流動的な規制フレームワークの把握と対応
  • 環境規制の順守および脱炭素・持続可能性目標の達成支援
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デジタル時代に対応した人材戦略の推進
  • 次世代技術・ITスキルに精通した専門人材の確保と維持
  • エネルギー業界の構造変化に対応可能な労働力の再教育・スキル変革

電力・公益事業向けの高度分析と最適化ソリューション

Celebal Technologiesでは、電力・ユーティリティ業界の複雑性を十分に認識しています。当社が提供するアドバンストアナリティクスおよび最適化ソリューションは、インテリジェントな判断、エネルギー業務の高度化、そしてエネルギー環境の変化への柔軟な対応を実現します。

意思決定管理フレームワーク
高度分析のプリビルトソリューション
24x7マッチング・フレームワーク
意思決定管理フレームワーク
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電力・ユーティリティ運用における意思決定を構造的かつ一貫性のある形で支援するフレームワークを提供します

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Abstraction(抽象化)、Environment(環境)、Optimizer(最適化)という階層型アーキテクチャを採用し、エネルギーシステムの各構成要素をモデル化して、リソースの有効活用を実現します。

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MILP(混合整数線形計画法)、強化学習、MPC(モデル予測制御)、オフライン強化学習といった多様な最適化アルゴリズムを用いて、高度なエネルギー管理課題に対応します。

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リアルタイムデータ、将来予測、運用上の制約条件をもとに、効率的かつ適応的な意思決定を実現します。

電力・ユーティリティ分野向けAI駆動型ビジュアルインスペクションツール

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導入事例:AIで変革を遂げた電力・公益事業の成功ストーリー

チャレンジ

オーストラリアの主要な電力・ユーティリティ企業であるクライアントは、住宅用ソーラーの統合拡大により、正確な純運用電力量(net operational power)の予測が困難となっていました。再エネ由来の電力変動が顕著になる中、グリッドの安定性および電力供給の信頼性を維持するためには、総発電量(gross generation)と総消費量の双方のデータ分析が不可欠でした。しかし、従来の予測モデルではこうした動的な状況への対応が難航していました。

ソリューション
  • 総発電量および消費量の時系列データを用いたMLモデルのトレーニングにより、純運用電力量の高精度予測を実施
  • DatabricksノートブックおよびAzure Machine Learningを活用して、モデル開発・実験・本番デプロイを一貫して対応
  • Azure Kubernetes Service(AKS)上に推論サービスをデプロイし、スケーラビリティ・冗長性を確保。加えて、DevOpsパイプラインによるCI/CD・モデル監視・自動再学習を組み込んだ継続改善サイクルを構築
アウトカム
  • 再エネ由来の発電量の変動に対応しつつ、需給バランスを動的に制御し、グリッドの安定運用を維持
  • 予測粒度(例:15分、1時間)や先読みウィンドウ(lookahead horizon)を業務要件に応じて動的に調整可能
  • 市場トレンドや入力データの変動に応じ、MLモデルのオンデマンド再学習・再構築(リモデリング)を実施
  • 将来的には、同一基盤上での需要予測・価格予測といった拡張ユースケースへの対応も視野に入れたアーキテクチャ
Success Story

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