エナリスと芝浦工業大学、EdgeAI電力制御の共同研究を開始

エナリスと芝浦工業大学は、EdgeAIを使った電力制御の共同研究を2026年6月に開始しました。
家庭用蓄電池やEVなどの計算能力を活用し、低圧リソースを自律分散制御する技術を研究します。
サーバや通信網の一部が停止しても処理を継続できる、拡張性と障害耐性を備えた仕組みを目指します。

記事の概要

研究対象は、MEC-RM拡張技術の「EdgeRM」を用いたEdgeAI自律分散制御手法です。
研究期間は2026年6月から2027年3月までで、芝浦工業大学の菅谷みどり教授らが参加します。
エナリスと芝浦工業大学は、過去2年間にわたり低圧リソース制御に関する共同研究を進めてきました。
2024年度には、従来と同じ設備環境で2万台以上の機器を管理できる見通しを得ました。
2025年度には、複数のIoT機器へ処理タスクを自動分配し、並列処理するロジックを考案・検証しました。
2026年度は、機器側とサーバ側のEdgeAIが、状況に応じて最適な処理先をリアルタイムに判断します。
一部のサーバや通信ノードに障害が起きた場合は、周辺のMECサーバやIoT機器へ処理を引き継ぐ仕組みを構築します。
将来は、エナリスのVPP・DERMSなどへの実用化を通じ、地域の電力混雑解消と安定供給への貢献を目指します。

記事のポイント

1. 過去2年の研究成果： 2024年度は2万台以上の機器管理、2025年度はIoT機器への処理分散を検証しました。
2. EdgeAIで処理を分散： EdgeAIが機器やサーバの状態を判断し、余剰計算能力へ処理を自動分配します。
3. VPPへの実用化： 家庭用蓄電池やEVを含む低圧リソースを制御し、将来のVPP・DERMSへの応用を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 家庭用蓄電池やEVを多数束ねる事業者は、機器側の計算資源を制御基盤の一部として評価し、サーバ増設費や障害時の継続運用を含めた構成を検討しやすくなります。
• 電力制御事業者： 2万台以上の管理実績と処理分散の検証を踏まえ、VPPやDERMSでは機器数の拡大に備え、集中管理だけでなく処理の引き継ぎまで設計する必要が高まりそうです。
• エネルギー研究者： 機器やサーバの状態に応じてAIが処理先を選ぶ方式は、電力制御における可用性の評価軸を、処理性能だけでなく通信障害時の自律継続性へ広げる可能性があります。

このニュースの背景

再生可能エネルギーの普及や電力需給の安定化に伴い、家庭用蓄電池や家電などの低圧リソースを多数接続するVPPの重要性が高まっています。
一方、単一の管理サーバに処理を集中させる方式では、機器数の増加に伴う設備投資や、過大負荷・集中障害による停止が課題となっていました。
両者は過去2年間に、同じ設備環境で2万台以上を管理する手法や、IoT機器へ処理を分散するロジックを検証してきました。
2026年度はこれらの成果にEdgeAIを組み合わせ、処理先の自律的な判断と障害時の引き継ぎを評価する段階に進みます。

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