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ReNom


GRID社が開発したReNomは、『誰にでも簡単にデータ解析やAI開発ができるようにすること』『高度なアルゴリズムを自由に組み合わせて使えること』を目指したAI開発プラットフォーム。 通常、エンジニアが数か月かけて行っているDeepLearningを使ったモデル構築をプログラムが出来ないユーザーでもGUIを使って数日~数週間という短期間で行うことも可能になります。

電力業界

人工知能で電力ネットワークを最適化

人々の生活に必要不可欠なエネルギー。電力ネットワークの上流から下流に至るさまざまな場所において、膨大なデータが収集、蓄積されています。 GRIDはその蓄積される膨大なデータをAIを使って解析し、太陽光発電における発電量の予測や、スマートメーターの情報を解析し消費電力量を予測、 火力発電所における燃料の燃焼効率の最適化、バーチャルパワープラントなど、さまざまな分野でプロジェクトを進めています。

火力発電所運転最適化

火力発電所におけるさまざまな機器の運転データにAIを活用し分析することで、発電所の制御を最適化。 機器の稼働効率を上げることで、 高度に運転を制御することが可能です。 過去の環境データと機器の運転データを分析し、変動する環境に応じて運転を最適化することで、燃料の燃焼効率を上げ、運転コストの削減が期待できます。

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TDA

バーチャルパワープラント

化石燃料から再生可能エネルギーへと電力供給源が移行過程にあり、電力の自由化、そして電力分散化が進む中、バーチャルパワープラントは非常に注目されています。 バーチャルパワープラントとは、多数の小規模な発電所や、電力の需要抑制システムを一つの発電所のようにまとめて制御を行うことです。 GRIDでは、一つ一つは小規模な発電施設や制御システムを、AIを使って電力の需給バランスを最適化することで、電力網の安定化や負荷平準化、省エネに貢献します。

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DP RG TDA

消費電力量予測

オフィスや家電の稼働状況より、過去の実績から将来の電力が、どのように消費されるのかを予測することで、電力ネットワークの最適化が可能になります。 気象条件や季節変動などの環境要因から、消費電力量を予測し電力ネットワークの上流から下流に至るさまざまなデータをうまく組み合わせることで需給バランスをコントロールすることができます。 AIの普及により、エネルギー利用の効率化を目指すことで、大きな省エネ効果に繋がると考えられます。

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DP RG

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