AIを活用して高効率発電のための操作をサポート！
ノーコードツールで素早い検証を実現
導入事例 No. 04
導入事例 No. 04
AIを活用して高効率発電のための操作をサポート！
ノーコードツール活用で素早い検証を実現
発電設備の高効率発電を目的として、ノーコードAI開発ツールで運転支援を行うAIを開発し、最終的に発電効率の3%の向上を実現しました。Node-AIを利用することで、打ち合わせ中にアイデアをその場で試すなど素早い検証を行うことができ、プロジェクト進行のスピードアップに貢献しました。
課題
- 発電効率を改善したい
- アイデアからAIモデル検証のサイクルに長時間かかってしまう
解決
- AIを活用して未来の蒸気量を予測し、発電効率を向上
- ツール活用により打ち合わせ中のアイデアをその場で検証
効果
- AIの予測値を参考に操作することで、発電効率を約3%改善
- アイデアからAIモデル開発・検証のサイクルを高速化
業種・業務
プラント
発電施設
目的・手段
効率化
最適化
標準化
蒸気量を予測して効率的な発電をしたい
高効率発電を実現するための操作の難しさ
多くの火力発電設備は、燃料を燃やした際に生じる熱から高温高圧の蒸気を使ってタービンを回して発電しています。蒸気量の制御には、燃料の種類・量・空気の状態など多くのパラメータが存在し、高効率発電を実現するような蒸気量制御は難しいことが知られています。
手作業での検証とデータ活用の難しさ
蒸気を活用した発電設備の高効率発電を目的として、膨大な制御パラメータによる発電の効率化や運転員ごとによって異なる制御操作の標準化課題を持っているお客様がいました。現場の技術者は経験と勘に頼って制御操作を行なっており、データ分析を活用して制御操作を標準化できないかと考えていました。お客様の方で、制御操作の標準化のためにどのような情報が蒸気量に影響を及ぼすのかといった検証を手作業で行なっていましたが、技術的な難しさと検証効率に課題がありました。
データを活用した蒸気量予測ソリューション
このような課題を解決するソリューションの一つとして、「AIツールを活用した未来の蒸気量予測」があります。
AIに燃料の種類・量・空気の状態などパラメータを学習させ、未来の蒸気量予測を予測します。この事例では制御パラメータが膨大なこともあり、効率的な検証が求められました。
AIに燃料の種類・量・空気の状態などパラメータを学習させ、未来の蒸気量予測を予測します。この事例では制御パラメータが膨大なこともあり、効率的な検証が求められました。
Node-AI活用による、プロジェクト全体の進捗速度UP
発電効率改善と操作の標準化
実際に開発したAIによる予測値を参考にして運転員が操作した場合と、従来の運転データを比較し、効果を検証したところ、発電効率の約3%向上を確認しました。AIを参考に運転した結果、発電効率が改善できたことから、運転員が制御をする際の一つの判断指標としてAIの予測値を活用し、経験や勘に左右されていた技術者の操作の標準化への貢献を期待していただけました。また、限られた期間での結果に手応えを感じていただけました。
アイデア検証の高速化
Node-AIでは、ノーコードでAIモデル開発を行うことが可能であり、これによって検証にかかる準備などの時間が短縮され、検証のサイクルの高速化が可能になりました。検証の高速化が可能になったことにより、試行錯誤の回数を増やすことができただけでなく、打ち合わせの場でAIモデルの作成から検証を行ない、その場で議論といったこともでき、プロジェクト進行の速度感も向上しました。
実証実験で得た知見を生かし、実用へ向けて
AIと人間の判断を組み合わせた、ハイブリッドな制御
実際に開発したAIによる予測値を参考にして運転員が操作した場合と、従来の運転データを比較し、効果を検証したところ、発電効率の約3%向上を確認しました。AIを参考に運転した結果、発電効率が改善できたことから、運転員が制御をする際の一つの判断指標としてAIの予測値を活用し、経験や勘に左右されていた技術者の操作の標準化への貢献を期待していただけました。また、限られた期間での結果に手応えを感じていただけました。
運転データを利用したAIの活用方法
- 製造工場
- プラント運転データを用いた品質予測
- 人の操作データを学習した運転支援、工場自動制御