エナリスと芝浦工大が挑む次世代電力制御システムの共同研究

2026年に向けたエナリスと芝浦工業大学の共同研究

株式会社エナリスと芝浦工業大学は、2026年6月に新たな共同研究をスタートさせることを発表しました。本研究では、低圧アグリゲーション高度化に向けて、MEC-RM拡張技術の「EdgeRM」を活用したEdgeAI自律分散制御手法を探求します。目的は、家庭用蓄電池や電気自動車（EV）といったIoT機器の持つ計算能力を最大限に引き出し、効率的で信頼性の高い次世代の電力制御ネットワークを実現することです。

研究の背景

再生可能エネルギーの普及が進む中で、家庭用蓄電池や家電を一元管理・制御する技術（VPP：バーチャルパワープラント）の重要性が高まっています。しかし、従来の方式は単一の管理サーバに依存しているため、機器数が増えるごとに設備投資がかさみ、システム全体が障害によって停止する危険性が存在していました。これを踏まえ、両者は過去2年にわたって段階的に研究を重ね、本年度からはAI技術を取り入れた自律分散制御の高度化に挑むことにしました。

研究プランの概要

初年度（2024年度）: 管理サーバの制御プログラムを改善し、従来の約20倍となる2万台以上の機器の一括管理を可能にします。この改良により、制御効率が大幅に向上する見込みです。
2年目（2025年度）: IoT機器の未活用計算能力を生かすため、自律分散制御技術を確立します。具体的には、処理タスクを複数のIoT機器に自動で配分し、並列処理する技術を構築します。
* 3年目（2026年度）: 実績を集約し、汎用型の「EdgeRM」システムに進化させ、リアルタイムで最適な処理先を自律的に判断・分配する技術を開発します。この仕組みで、特定サーバや通信網に障害が発生しても処理が継続でき、高い障害耐性を実現します。

本研究の期待される成果

本プロジェクトの成果として、特定のサーバや通信ノードに過負荷が生じても、周辺のMECサーバやIoT機器が即座に処理を引き継ぐ仕組みが構築されます。また、AI技術を用いたリアルタイムの最適化によって、過度なサーバ増設を抑制し、インフラの運用コストを大幅に削減できる見通しです。これにより、将来的には数十万台以上のEVや家庭用蓄電池、スマート家電が安定して制御可能な柔軟な電力インフラの基盤を構築することが期待されます。