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2020年12月21日
闯贵贰スチール株式会社

2020年度省エネ大賞 省エネ事例部門「省エネルギーセンター会長賞」を受賞
～データサイエンスを活用したエネルギー需给ガイダンスの开発～

当社はこのたび、「データサイエンスを活用したエネルギー需给ガイダンスの开発」の功績により、「2020年度（令和2年度）省エネ大賞 省エネ事例部門」(主催：一般財団法人　省エネルギーセンター、後援：経済産業省）の「省エネルギーセンター会長賞」を受賞しました。当社が省エネ大賞を受賞するのは2年連続となります。表彰式は、1月27日に東京ビッグサイト(東京?江東区)で執り行われる予定です。

「省エネ大赏」は、事业者や事业场等において実施した、他者の模范となる优れた省エネへの取り组みや、省エネルギー性に优れた製品并びにビジネスモデルを表彰するもので、日本全体の省エネ意识の拡大、省エネ製品の普及などによる、省エネ型社会の构筑に寄与することを目的としています。うち「省エネ事例部门」は、公司?工场?事业场などの节电や省エネ推进活动を対象としています。

１．受赏件名
「データサイエンスを活用したエネルギー需给ガイダンスの开発」

２．受赏概要
製鉄プロセスは多くのエネルギーを必要とすることから、省エネルギー?颁翱₂削减やコスト竞争力向上の観点で、使用する燃料?蒸気?电力の运用を最适化することが重要な课题となっています。 従来は、オペレータが、需给状况、発电设备の稼働状况、电力?ガス会社との契约情报などのデータに基づき、コストやエネルギー损失が极力少なくなるように、各プロセスへの副生ガス配分、电力购入量、燃料(重油?都市ガスなど)购入量、副生ガス贮蔵量などの様々な要素を决定していましたが、エネルギー需给変动の正确な予测が难しいなどの课题を抱えていました。 今回開発したエネルギー需給ガイダンス (図1）では、CPS(※1)の概念に基づき、リアルタイムに得られる膨大な測定データ(①）および各工場の詳細な生産計画を使用し、予測対象の物理的現象をモデル化して需給予測計算を行うことにより、現時点から将来にわたる需給状況を高精度に予測します(②）。そして、各種の製鉄所内発電設備等の操業制約、特性、契約情報を考慮した上で(③）、外部からの購入量が最小となる最適な運用条件を最適省エネシミュレーションで求め(④）、その結果をオペレータにガイダンスするものです(⑤）。 本ガイダンスにより、リアルタイムの测定データと生产计画を用いて、高精度な燃料?蒸気?电力需给予测に基づいた副生ガス贮蔵?払出の适切な需给调整が可能となりました。従来のオペレータの経験や能力に基づく运用に対して、さらに効率的な运用ができるようになり、省エネルギー?颁翱₂削减、燃料?蒸気?电力コストの低减を実现しました。

(※1)サイバーフィジカルシステム（颁笔厂）
フィジカル空间の莫大なセンサー情报(ビッグデータ）をサイバー空间に集约し、これを各种手法で解析した结果をフィジカル空间にリアルタイムにフィードバックすることで価値を创出するシステム。

【図1】エネルギー需给ガイダンスの概要