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。
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。
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。
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
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
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。
運転計画を支える知能
HYD.OS はこうして運転計画を算出します。
固定ルールではなく、予測と最適化で計画します。HYD.OS は発電量、消費量、電力価格を予測し、数百万通りの運転計画をシミュレーションして、コストが最適となる計画を15分ごとに選び直します。
- 01
予測する
4つの予測モデルが、気象データ、実測した負荷プロファイル、電力価格から今後数時間を予測します。モデルには時系列用のニューラルネットワークが1つ含まれ、設備の充電状態と出力制限も考慮します。
- 02
シミュレーションする
進化的最適化手法が、いつ充電し、放電し、水素を製造し、売電するかを、15分ごとに約4,700万通りの運転シナリオで検討します。各シナリオは、コストと供給の安定性で評価します。
- 03
決定する
最適なシナリオを運転計画にし、バッテリー、電解装置、燃料電池の運転モードを15分ごとに設定します。価格、気象、負荷が変化すると、HYD.OS が人の操作なしに継続して再計算します。
41つのニューラルネットワークを含む予測モデル
47百万15分ごとにシミュレーションするシナリオ
41計画対象の15分区間
15分運転計画の更新間隔
数値は HydroSolid のリファレンス設備の実稼働に基づきます（2026年7月時点）。
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。
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
一つのポータル、複数の拠点
複数の拠点。一つのシステム。
HYD.OS は制御と全体把握を分離します。各拠点ではクラウドに接続できない場合も、エッジ機器が自律的に制御を続けます。ポータルには必要な数の拠点を登録し、拠点ごとにユーザーと権限を設定して、すべての拠点を遠隔で監視、設定、更新できます。
計測値をポータルへ更新を拠点へアラート
拠点と数値は例示であり、実測値ではありません。
- 一つのポータル、拠点ごとの権限拠点を登録し、ユーザーを招待して、ゲストから管理者まで拠点ごとに権限を割り当てます。一度のサインインですべての拠点を利用できます。
- 遠隔設定と遠隔更新ポータルからエッジ機器のコンポーネントとネットワークを設定し、拠点ごとにシステム更新、再起動、機能パッケージを適用できます。
- ユーザー・拠点ごとのアラートユーザーごとに通知を設定し、機器と制御装置の状態を信号表示します。Prometheus 向けメトリクスをお客様の監視環境で利用できます。
- 全拠点の履歴とオープンなインターフェース拠点ごとの日次から年次の値、複数拠点を集約した時系列、Excel エクスポートに対応します。さらに、拠点横断のライブデータ向けバックエンド間インターフェースを提供します。
複数拠点の最適化開発中
現在開発中の機能開発中 開発中 運用中
運転計画からデジタルツインへ。
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。
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。
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。