SEETELクラウドプラットフォーム


当社は、「SEETELクラウドプラットフォーム」を構築し、エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System：EMS）「GridLink」を独自に開発しました。

ビッグデータ分析とスマート予測技術を融合することで、エネルギー消費状況、バッテリーのバランス状態、設備の稼働状況をリアルタイムで監視し、予知保全に関する提案を行うことで、設備故障のリスク低減を図っています。

GridLinkは高い柔軟性とモジュール化設計を備えており、風力や太陽光など多様な発電源の変動に対応可能です。これにより、エネルギーシステムの安定性と高効率な運用を両立しています。

現在、当社は7か所・合計24.1MWのdReg案件において商業運転を行っています。最初の案件が2022年9月に商業運転を開始して以降、秒単位のサービス品質指標（SBSPM）は平均97%以上を維持しており、台湾電力が求める95%を上回っています。 これにより、当社の統合型商業運転が高い安定性を有していることが十分に示されています。
 

JC-STAR Certification

GridLink - EMS 日本 JC-STAR（★1）認証を取得

本製品は、日本の経済産業省（METI）所管の独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が推進する「セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度」Japan Cyber STAR（JC-STAR）において、系統用蓄電池システム向けカテゴリの★1適合ラベルを取得しました。取得製品は、電力系統に接続して電力取引を行う「系統蓄電所」などで活用されるシステムであり、電力の安定供給や安全保障の観点からも高い安全性と信頼性が求められます。

正式名称：セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR: Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements）

GridLink技術における8つの重要ポイント


SEETELは、蓄電分野におけるEPCの専門技術を統合し、自社開発のエネルギーマネジメントシステム「GridLink」と、
BIMを活用したモジュール設計を組み合わせることで、スマートなエネルギー運用を実現しています。
これにより、エネルギーの価値を最大限に引き出す高効率なソリューションを提供しています。

設備のライフサイクルマネジメント メンテナンスコストの削減

エネルギー設備のライフサイクルを、設置から保守、廃止まで一貫して追跡・管理します。
設備の状態データや予測結果に基づき、適切な保守や交換のタイミングを提示することで、設備寿命の延長と運用・ 保守コストの低減につなげます。

運用スケジュールの自動化 エネルギー利用効率の最適化

クラウドプラットフォームを通じて、エネルギーマネジメントシステムが需要予測と供給状況をもとに運用計画を自 動で最適化します。
これにより、エネルギー利用効率の向上を実現します。

経済性を考慮した蓄電池の運用最適化 エネルギーの最適配分を実現

市場におけるエネルギー価格や設備の稼働状況・性能を、プラットフォームがリアルタイムに分析。
経済性を最大化する考え方に基づきエネルギーを最適に配分することで、
収益性の向上とコスト削減を同時に実現します。

リアルタイムな状況把握と即時反映 エネルギーの安定供給を維持

プラットフォームがシステム全体のデータを一元的に収集し、エネルギー消費量、供給の変動、故障アラームなど、 エネルギーマネジメントシステム上の各種変化をリアルタイムで監視・反映します。
ビッグデータとAI技術を活用することで、短時間のうちに運用を最適化し、エネルギーの安定供給を維持します。

情報セキュリティ 外部からの攻撃やデータ漏えいを防ぐ

強固なデータ保護機能と暗号化技術を標準搭載し、ファイアウォールと組み合わせることで、エネルギーマネジメン トシステム内のすべてのデータの安全性を確保します。
これにより、外部からの攻撃やデータ漏えいを防止します。

BIM技術の導入 手動作業による作業時間を短縮

点検・修理作業において直感的な操作を可能にし、標準化された手順によって人的ミスの発生を防ぎます。
点検・修理レポートはその場で記録・共有でき、現場作業にかかる時間の短縮を実現します。

モジュール設計 需要に応じたカスタマイズ / 拡張 / アップグレード

  • 柔軟性：企業は自社の業務ニーズに応じて、最適な機能モジュールを選択し、必要に応じてモジュールを随時追加・ 拡張・アップグレードすることができます。
  • 拡張性：モジュール化設計により、システムは新技術との統合や機能の追加が容易になり、将来的な発展や変化する ビジネス要件にも柔軟に対応できます。
  • カスタマイズ性：各モジュールは業界固有の要件に応じて個別にカスタマイズできるため、システム全体の適合性と 実用性が向上します。

AIモデルのトレーニング バッテリー残量を高精度で推定

クラウドプラットフォームから収集したデータを活用し、AIモデルのトレーニングを行います。これにより、満充電 や完全放電による残量校正を行わなくても、蓄電システムにおけるバッテリー残量を高い精度で推定することが可能 になります。
さらに、過電流などの動作ログも取り入れ、これらのパラメータをAIで分析することで、システム全体の寿命を評価 することができます。

GridLinkEMS