【技術動向レポート】「再生可能エネルギー×AI」の国内特許動向を調査 ― 三菱電機・東芝・日立・トヨタなどの関連特許を分析

リーガルテック株式会社は、特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」を使い、再生可能エネルギー分野のAI関連特許を調査しました。
対象は、太陽光発電、風力発電、蓄電池、VPPなどに関する国内の公開特許・登録特許です。
調査では、発電量予測、設備の劣化予測・保守最適化、分散型エネルギー資源の統合制御が主要な技術課題として整理されました。

記事の概要

リーガルテック株式会社は、特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」を活用し、再生可能エネルギー分野のAI開発に関する国内特許を調査しました。
調査対象は、太陽光発電、風力発電、蓄電池、VPPなどに関する技術です。
主な検索対象期間は2019年から2026年までで、日本国内の公開特許・登録特許を調べました。
発電量予測では、気象予測データと過去の発電実績を組み合わせ、機械学習で短時間や広域の発電量を予測する技術が確認されました。
三菱電機株式会社の「日射強度予測装置」では、日射強度の予測値と実績値を学習データに使う技術が示されています。
設備保守では、日立パワーソリューションズの特許に、風力発電機の主軸ベアリング付近のセンサーデータから損傷初期段階を検知する構成が示されています。
VPP制御では、トヨタ自動車株式会社と豊田通商株式会社が、複数車両の車載電池の充放電可能量を算出する技術を示しています。
今後は、説明可能AI、設備データの統合・標準化、熟練技術者の判断のAI化が注目領域になるとされています。

記事のポイント

1. 発電量予測： 気象情報と過去の発電実績を機械学習で組み合わせ、太陽光や風力の発電量を予測する特許が確認されています。
2. 設備保守： センサーデータから風力発電機などの異常や損傷の兆候を捉え、保守時期の最適化につなげる技術が示されています。
3. VPP統合制御： EVや蓄電池などを協調制御し、発電量や市場価格の変動を踏まえてVPP運用を最適化する技術が確認されています。

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