HYD.OS · Energy Management System

HYD.OS. 水素まで考えるエネルギー管理。

バッテリー、PV、電解装置、HIVE 貯蔵、燃料電池を、一つのシステム、一つの運転計画、一つの画面に統合します。HYD.OS は拠点内のあらゆるエネルギーフローを計測・予測・制御します。水素を特別な設備として扱うのではなく、バッテリーの拡張として運用します。

HYD.OS · Energy Management System
ライブデモ

HYD.OS で見る一日。

深夜から次の深夜まで、電力価格、日射、負荷は変化し続けます。HYD.OS は 15 分ごとにエネルギーの行き先を決定します。

エネルギーモニターリアルタイム · 電力フロー保持
6.0kW フロー
0.0 kWPV システム待機
0.0 kWバッテリー35.0 % · アイドル
6.0 kW電力系統買電
6.0 kW需要設備
0.0 kW電解装置待機
0.0 kWHIVE 貯蔵40.0 % · アイドル
0.0 kW燃料電池待機
HIVE 貯蔵固体 · RSH2アイドル
40 %充填率
自給率0 %
自家消費率
貯蔵35.0 %
アイドル
系統6.0 kW買電

運転計画

現在時刻00:00運転モード保持
010203040050100ct/kWh%00:0003:0006:0009:0012:0015:0018:0021:00
買電価格売電価格充電状態H₂ 充填率

実測値ではなく例示シナリオです。すべての値は物理的な整合性を保っています。

運転計画

運転計画を自動で作成します。

システムはバッテリー貯蔵の運転計画を自動作成します。電力価格、予想 PV 発電量、消費電力、充電状態、設定した出力制限を考慮し、運転計画を定期的に更新します。

電力価格

15 分単位で変動する買電価格と売電価格。

予想 PV 発電量

拠点の気象データに基づく予測。

消費電力

計測日のデータから得た負荷プロファイル。

充電状態

バッテリーと HIVE の充填率をリアルタイムで取得。

出力制限

系統接続、インバーター、電解装置の制限値。

運転モード

七つの運転モード。15 分ごとに一つを選択。

HYD.OS は各時間帯でコストを抑え、供給を確保する運転モードを選びます。上のデモでは、現在のモードを確認できます。

自家消費

PV の余剰電力を貯蔵し、必要時にはバッテリーから建物へ供給します。

放電を遅らせる

価格が高い時間帯など、後の利用に備えてエネルギーを保持します。

系統から充電

電力価格が安いときに、系統からバッテリーを充電できます。

系統へ放電

売電価格が有利なときに、バッテリーの電力を販売できます。

ピークシェービング

バッテリーが系統からの受電電力ピークを低減します。

保持

充電状態を可能な限り一定に保ちます。

停止

この運転計画による価格連動制御を行いません。

HYD.OS の違い

バッテリーを水素で拡張。

バッテリーはエネルギーを数時間移動し、水素は数日から数週間移動します。HYD.OS は両者を二つの時間軸を持つ一つの貯蔵として扱います。バッテリーに入りきらない余剰電力は電解装置へ送り、HIVE を充填します。電力が不足すると、まずバッテリーを放電し、その後に燃料電池が供給します。

バッテリー

数時間時間軸

高速かつ高効率で、昼夜間の需給を調整します。

HIVE 貯蔵

数週間時間軸

RSH2 を用いる固体水素貯蔵。0.9~500 kg H₂、使用圧力はわずか 35 bar です。

燃料電池

24/7再発電

太陽光とバッテリーだけでは足りないときに、オフグリッドでも電力を供給します。

幅広い接続性

既存設備に対応。産業用途で実証済み。

HYD.OS は産業用途で実証されたコアを基盤とし、Modbus、M-Bus、MQTT、OCPP に対応します。クラウドに接続できない場合もエッジ機器が現場で制御を継続し、ポータルから遠隔監視、設定、更新を行えます。

19標準対応するメーターメーカー
20+インバーター・貯蔵機器メーカー
13電力価格・料金連携
58自家消費からピークシェービングまでの制御機能
  • 気象データと計測した負荷プロファイルによる予測
  • ENTSO-E、aWATTar、Tibber などの前日電力価格
  • 自給率、自家消費率、発電量、消費量、貯蔵量のライブ表示と履歴
  • 拠点ごとの遠隔保守、遠隔更新、アラート通知
現在開発中の機能

運転計画からデジタルツインへ。

開発中

拠点のデジタルツイン

発電、負荷、貯蔵を仮想的に再現し、HYD.OS が意思決定を事前に検証します。

開発中

複数拠点の最適化

複数の拠点を一つのグループとして計画・制御します。

運用中

自己学習型予測

負荷プロファイルのクラスタリングとニューラルネットワークにより、予測を継続的に改善します。

お客様の拠点で HYD.OS をご覧ください。

バッテリー、水素、または両方を使い、お客様の負荷・発電曲線に合わせた運転計画をご紹介します。