2019年、実績が見えてきた電力分野のデジタル化①～火力発電編

IoT（モノのインターネット）や人工知能（AI）といったデジタルデータや先端技術を活用することは、国際的な競争力を保つ上で、どのような分野においても不可欠となっています。電力分野も例外ではなく、スペシャルコンテンツでは「2018年、電力分野のデジタル化はどこまで進んでいる？」でその様子をお伝えしました。それから1年が経過し、デジタル化の取り組みはさらに先へと進んでいます。そこで、最新の取り組みについて分野ごとにご紹介します。第1回は、発電分野、特に火力発電における、デジタル技術を使った高効率化、信頼性向上の取り組みについて見ていきましょう。

なぜ、電力ネットワークもデジタル化が必要なのか？

今、発電から送配電、さらに各需要家への小売を含む電力ネットワークが直面する課題は、多様化・複雑化しています。たとえば、以下のような課題が挙げられます。

・災害対応を含むレジリエンス（強じん性）の強化
（「より強い電力インフラ・システムをつくるために～災害を教訓に進化する電力供給の姿」参照）
・電力ネットワーク設備の高経年化への対応
・再生可能エネルギー（再エネ）発電の主力電源（電気をつくる方法）化への対応（「再エネの主力電源化を実現するために」参照）
・人口減少による需要の伸び悩みとそれにともなう収入の低迷

一方で、電力分野においては、安定供給・環境適合・経済効率という「3E」を維持し、より高めていくことが重要です（「グラフで見る世界のエネルギーと『3E+S』安定供給①　～各国の自給率のいま」参照）。進化するデジタル技術を取り入れて、すでに存在している発電・送配電・小売のあり方を高度化していくことは、上記の課題を解決することに加え、3Eにも貢献します。また、電力ネットワークのデジタル化は、新しいビジネスの創出のチャンスももたらします。

こうした課題について、資源エネルギー庁では、2018年10月から「次世代技術を活用した新たな電力プラットフォームの在り方研究会」を設置し、電力以外の有識者もまじえて検討を進めています。

効率的な発電についての暗黙知を体系化し、技術継承・評価を容易に

では、ここからは、電力ネットワークの各分野のうち、発電分野、特に火力発電で進んでいるデジタル技術の活用について見ていきましょう。

火力発電分野で大きな課題となっているのは、「発電の効率化」です。発電の効率化は、使用する化石燃料や排出される二酸化炭素（CO2）を減らし環境負荷を低減する上でも非常に重要です。日本はもともと、この分野について、電力会社や現場のオペレーターの長年にわたるきめ細かな運転管理と改善努力により、技術の質が高いとされています。一方で、その技術やノウハウは、必ずしも体系化されておらず、暗黙知（経験や勘に基づいた、言語化することの難しい知識）として受け継がれてきていました。このままでは、熟練者が減ることで技術やノウハウが失われてしまう可能性があります。

また、その質の高さを客観的に評価・証明する手法はありませんでした。これは、日本の高い技術力を海外に発信し、新たなビジネスに繋げていこうとする際には不利でした。加えて、体系化されていない暗黙知はデータ化が難しく、また評価手法が確立されていないことはデジタル技術の活用の障害となっていました。

このため、2016年～2018年に、資源エネルギー庁の「総合資源エネルギー調査会 電力・ガス事業分科会 電力・ガス基本政策小委員会」から派生するかたちで設置された「電力インフラのデジタル化研究会（E-Tech研究会）」では、知識の体系化を図って「質の高さ」を定義し、「暗黙知」と「差」を商品化することが必要であると提言されました。

具体的には、これまでエンジニアの経験や勘などに頼っていた運用技術を知識化・体系化し、透明性・妥当性のある「BOK（Body of Knowledge=知識体系）」の構築が進められました。特に火力発電分野については、世界各国の電力会社とともに構築された「Power plant Operations & Management Body Of Knowledge(POMBOK)」の初版が2019年に発行されました。

このBOKの普及はもちろん、グローバルなものさしとして、国際標準化機構（ISO）による標準の規格を作成する取り組みがおこなわれています。標準化して運用技術を公共の知的財産にすることで、「質の高さ」の「差」をアピールしやすくなり、海外ビジネスなどにも活用できることが期待されています。

デジタルデータを活用し火力発電所の燃料費や環境負荷を削減

このような、知識を体系化することが、デジタル技術を活用した効率的な運転を実現することにつながっています。

ここで利用されるデジタルの先端技術は、「機械学習」と呼ばれる最新の技術で学習したAIです。

機械学習とは、膨大なデータをコンピュータに与えて学習させ、そこに潜む正解パターンやルールを解析させて、最適な答えを導き出させるというものです。この手法で、発電所のさまざまな運転データを集めてコンピュータに与えれば、その中からパターンやルールを発見し、暗黙知だったノウハウを形式知（文章などによって表現・説明できる知識）にできると考えられます。

そこで、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）のもと、電力会社・IT企業・メーカーが連携して、AIを利用した火力発電の超高効率運転に関する実証事業を進めました。エンジニアのスキルをAIに体系化させるだけでなく、さらにそれを元にオペレーションをおこなうことで、運転コストの最適化や、燃焼により発生する硫黄酸化物（SOx）や窒素酸化物（NOx）の値の最小化など、効率の高い発電を実施しようという取り組みです。

実証の結果、東京電力の茨城県東海村にある常陸那珂火力発電所や千葉県富津市にある富津火力発電所では、1ユニットあたり年間最大で約7000万円の燃料費削減や、不具合の予兆を高精度で検知できるなどの成果が確認されています。また、京都府舞鶴市にある関西電力舞鶴発電所1号機では、使用する燃料の量を削減したことで、年間1億円ほどの運転費用削減が見込まれています。加えて、NOxの排出量を低減する効果も確認されています。

火力発電所のデジタルデータ活用に関するガイドラインを作成

さらに、2019年6月には、実証実験に参加した東京電力カフュエル＆パワーと関西電力、資源エネルギー庁とNEDOが協力し、「データの活用等による火力発電所の事業運営の効率化に向けた手引き案」が作成されました（作成：一般財団法人発電設備技術検査協会）。

この手引きでは、火力発電所でIoTやAIなどの技術を利用して、センサーからデータを取得したり、取得したデータを分析したり高度な予測をおこなうなどの施策を具体的に進める場合に、参考となる取り組みや方策、留意点についてまとめられています。

この手引きを参考に、今後、電力会社とIT企業などによる協業が進み、発電所でのデジタル技術のさらなる活用と、より効率の高い運用が広がっていくことが期待されています。

次回は発電分野の新しい取り組みである「バーチャルパワープラント（VPP）」について、デジタル技術がどのように役立っているか見ていきましょう。

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