エネルギー分野におけるトップの IoT アプリケーション

公開: 2026-01-15

エネルギー業界は大きな変化の瀬戸際に立たされています。アナリストによると、2027 年までに、この分野で接続される IoT デバイスの数は 7,500 万台を超えると予想されています。企業はデジタル変革に数十億ドルをつぎ込んでおり、エネルギー分野におけるモノのインターネットは単なる流行語ではなく、競争市場で生き残るための必需品となっています。問題は、前世紀に構築されたエネルギーシステムでは、再生可能資源の統合からピーク負荷の管理に至るまで、現代の課題にもはや対処できないことです。エネルギー向け IoT は、リアルタイム監視、予測分析、プロセス自動化を通じて、これらのタスクに対するソリューションを提供します。この記事では、すでに業界を変えているエネルギー用途における特定の IoT を取り上げ、従来のアプローチが機能しなくなった理由を解明します。

スマートメーターとデマンド管理

スマートメーターは、エネルギー分野の実装における最初の IoT の大規模な波となりました。これらのデバイスは電力消費データを 15 ～ 30 分ごとに送信するため、供給者と消費者の両方がリソース使用量の実際の状況を確認できるようになります。

イタリアの企業 Enel は、2000 年代に 3,000 万台以上のスマートメーターを設置し、この分野のパイオニアとなりました。現在、大手サプライヤーは、グローバル技術パートナーのエネルギー技術ソリューションを利用して、メーターと分析プラットフォームおよび負荷管理システムを組み合わせたエコシステムを構築しています。

スマートメーターの主な利点:

物理的な検針を必要としない正確な請求
停電や不正接続をリアルタイムに検知
時間帯とグリッド負荷に応じた動的な価格設定
消費者がモバイルアプリを通じて自分の消費量を追跡できる機能

英国では、SMETS (スマートメーター機器技術仕様) プログラムにより、2025 年までにスマートメーターを全世帯に設置することが計画されています。規制当局の Ofgem の計算によると、これにより消費者は年間約 3 億ポンドを節約できることになります。

しかし、スマートメーターの真の価値は、需要管理において明らかになります。数千のデバイスが消費データを送信すると、サプライヤーはピーク負荷を予測し、消費を需要の低い時間帯にシフトするインセンティブを提供できます。

デマンドレスポンスプログラム

カリフォルニアの Pacific Gas and Electric は、ピーク負荷時に参加者のサーモスタットを自動的に調整する SmartRate プログラムを開始しました。暑い夏の日に送電網が過負荷になると、システムは数千の家庭で同時に温度を数度上昇させます。所有者は請求書から割引を受け、送電網は停電を回避します。

エネルギーインフラの監視と保守

IoT エネルギーセンサーは、変圧器、送電線、風力タービン、ソーラーパネルに設置され、機器の状態を継続的に監視します。これにより、メンテナンスのアプローチが事後対応型から予測型に変わります。

シュナイダーエレクトリックは、エネルギー施設にある数万のセンサーからデータを収集する EcoStruxure システムを導入しました。機械学習アルゴリズムは振動、温度、音響信号、電気パラメータを分析し、将来の故障の兆候を発生の数週間または数か月前に検出します。

変圧器の状態監視

変圧器は電力網の最も高価なコンポーネントの 1 つであり、その交換には数十万ドルの費用がかかります。従来は、予定通りにサービスを受けるか、故障を待つかしていました。 IoT センサーは以下を追跡するようになりました。

オイルと巻線の温度
水分レベル
溶存ガス濃度 (DGA - 溶存ガス分析)
絶縁体の部分放電
リアルタイムロード

センサーが異常を検出すると、システムは自動的にサービスリクエストを作成します。 Duke Energy は、変圧器の IoT モニタリングを導入することで計画外の停止が 35% 削減され、機器の寿命が 15 ～ 20% 延長されたと報告しました。

ドローン検査

電力会社は、送電線の検査にサーマルカメラや HD ビデオカメラを備えたドローンの使用を開始しました。エネルギーシステムに IoT を搭載したドローンは、100 キロメートルの路線に沿って自律飛行し、数千枚の写真やビデオを撮影し、データをクラウドプラットフォームに送信し、AI が断熱材の損傷、電柱の錆、留め具の緩みなどを検出します。

American Electric Power は、ドローン部隊を使用して 40,000 マイルの送電線を検査します。以前は地上やヘリコプターで検査員が数か月を要した作業が、より正確かつ安全に数週間で完了するようになりました。

再生可能エネルギーの統合

太陽光発電所や風力発電所は、日が沈むと風が弱まるなど、本質的に不安定です。これにより、電力網の安定性に課題が生じます。エネルギー向け IoT は、センサーと予測システムの分散ネットワークを通じてこの問題を解決します。

世界最大の再生可能エネルギー生産会社である NextEra Energy は、IoT プラットフォームを使用して数千台の風力タービンを管理しています。各タービンのセンサーは、風速、風向、温度、ベアリングの振動、その他多数のパラメーターを測定します。データはコントロールセンターに送信され、システムは今後 72 時間のエネルギー生産量を 90% の精度で予測します。

仮想発電所

仮想発電所 (VPP) コンセプトは、エネルギー分野のテクノロジーにおける IoT を通じて、家庭用ソーラーパネル、電気自動車のバッテリー、産業用発電機など、数千の分散型エネルギー源を単一の制御されたネットワークに統合します。

ドイツの Sonnen 社は、7 万を超える家庭用バッテリーシステムのネットワークを構築しました。グリッドが追加電力を必要とする場合、VPP は数千個のバッテリーから同時に返されるエネルギーを調整します。バッテリーの所有者は補償を受け、新しい発電所を建設することなく送電網は安定した状態を保ちます。

テスラは、Powerwall バッテリーを使用して VPP の方向性も開発しています。南オーストラリア州では、数千人の Tesla Powerwall 所有者が団結して、中型ガス発電所に相当する 250 MW 以上の容量を持つ仮想発電所を設立しました。

スマートグリッドと負荷管理

スマートグリッドは現代のエネルギーの神経システムです。エネルギー分野におけるモノのインターネットは、発電所から消費者への一方向の電力の流れを、各グリッドコンポーネントが他のコンポーネントと「会話」する双方向通信に変換します。

電力の50%以上を風力で発電しているデンマークでは、スマートグリッドが非常に重要です。デンマークの送電網運営会社である Energinet は、風力発電所、太陽光発電所、産業用消費者、州間接続からのデータを統合し、リアルタイムで送電網のバランスをとる IoT システムを実装しました。

自動停止復旧

従来は、送電線が損傷した場合、配電担当者が手動で送電網を切り替えて電力を復旧させていました。 IoT センサーが損傷箇所を自動的に検出し、問題のある部分を隔離し、代替経路に電力をリダイレクトする処理をすべて数秒で実行できるようになりました。

シカゴの ComEd は、スマートグリッドの導入後、平均停電復旧時間が 2 時間から 30 分に短縮されたと報告しました。このシステムは、影響を受けた消費者の数、問題が発生した正確な場所、修理に最も近い作業員を自動的に判断します。

ロードバランシング

IoT プラットフォームは消費量をリアルタイムで分析し、1 時間、1 日、または 1 週間先の負荷を予測します。これにより、オペレーターは次のことが可能になります。

本当に必要な場合にのみ追加のジェネレーターを開始する
電力が安い時期に市場で電力を購入する
個々のグリッドセクションの過負荷を防ぐ
さまざまな種類の発電所の調整運転

ニューヨークの Con Edison は、IoT システムを使用して米国最大の都市送電網を管理しています。数百万のセンサーが、13万の変圧器と9万5千マイルのケーブルを通るエネルギーの流れを追跡します。夏の熱波の間、数百万台のエアコンが稼働すると、システムは自動的に負荷のバランスをとり、停電を回避します。

石油およびガス施設のモニタリング

石油・ガス業界では、IoT エネルギーソリューションが井戸、パイプライン、コンプレッサーステーション、製油所の監視に適用されています。これらの施設は遠隔地に設置されていることが多く、従来の監視は困難で費用もかかります。

BP は北海の井戸に数千の IoT センサーを設置しました。センサーは、圧力、温度、機器の振動、腐食レベル、抽出速度を追跡します。データは衛星通信を介して分析センターに送信され、エンジニアは物理的に現場を訪問することなく、数十の井戸を同時に制御できます。

漏れの検出

パイプラインの漏れは、深刻な環境上および経済上の問題です。パイプラインに沿って設置された IoT 圧力センサーは、圧力変化による小さな漏れも検出できます。音響センサーは、ガスやオイルが漏れ出る音を「聞きます」。

北米最長のパイプラインシステムを運営する Enbridge は、IoT 早期漏洩検出システムを使用しています。センサーが異常を感知すると、バルブが損傷部分を自動的に遮断し、流出量を最小限に抑えます。このシステムは、従来の方法と比較して 10 倍の速さで漏れを検出します。

抽出の最適化

井戸の IoT センサーは、貯留層の特性、生産性、設備の状態に関するデータを収集します。アルゴリズムはこのデータを分析して、いつ強度を増減するか、いつメンテナンスが必要になるかなど、抽出モードを最適化します。

Shell は井戸のデジタルツイン、つまり実際の IoT センサーからデータを受信する仮想モデルを使用します。エンジニアは、実際に適用する前に、デジタル環境でさまざまなシナリオをテストできます。同社によれば、これにより抽出量が5～10％増加し、同時にコストも削減されたという。

建物のエネルギー管理

商業および産業用の建物は世界の電力の約 40% を消費します。 IoT ビル管理システムは、照明、暖房、換気、空調、その他の機器の統合を通じて消費を最適化します。

ハネウェルは、建物のエネルギー管理のための Forge プラットフォームを開発しました。このシステムは、光センサー、人の存在、温度、空気の質からデータを収集し、それらを天気予報、作業スケジュール、電気料金と統合します。

実際の動作は次のとおりです。

人感センサーが照明を消し、誰もいない部屋の温度を調整します
このシステムは、電気料金が最も低くなる時期を分析し、その時点でエネルギーを大量に消費するプロセスを実行します。
アルゴリズムが天気予報に基づいて冷暖房の必要性を予測し、事前に設定を調整します。
カレンダーとの統合により、より多くの訪問者が予想される時期が示され、それに応じてシステムが準備されます

世界で最もスマートな建物に選ばれたアムステルダムの The Edge は、2 万 8,000 個の IoT センサーを使用して建物のあらゆる側面を管理しています。エネルギー消費量は標準的なオフィスビルより 70% 低く、屋根のソーラーパネルは建物が消費するエネルギーよりも多くのエネルギーを生成します。

ブロックチェーンとP2Pエネルギー取引

エネルギー用の IoT とブロックチェーンを組み合わせることで、分散型電力取引の新たな機会が生まれます。ソーラーパネルの所有者は、スマートコントラクトを通じて余剰エネルギーを隣人に自動的に販売できます。

ニューヨークのブルックリンマイクログリッドは、最初の P2P エネルギー取引プロジェクトの 1 つです。ソーラーパネルを備えた近隣住民は、ブロックチェーンプラットフォームを通じて近隣住民に電力を販売します。 IoT スマートメーターは取引を自動的に登録し、スマートコントラクトは仲介者なしで支払いを実行します。

オーストラリアの Power Ledger は、このコンセプトを拡張しました。このプラットフォームにより、隣接するマイクログリッド間だけでなく、異なるマイクログリッド間でのエネルギー取引も可能になります。 IoT センサーは生成と消費を追跡し、ブロックチェーンは取引の透明性を確保し、アルゴリズムは自動的に最良の価格を見つけます。

エネルギーにおけるIoTシステムサイバーセキュリティ

数百万台のデバイスが接続されると、サイバー攻撃のリスクが増大します。エネルギーインフラはハッカーや国家関係者にとって優先的な標的となっている。 2015 年の送電網に対する攻撃では、システムの脆弱性が明らかになりました。

エネルギー分野のプラットフォームにおける最新の IoT は、マルチレベルの保護を実装しています。

デバイス上、送信中、ストレージ内のデータ暗号化
暗号証明書によるデバイス認証
ネットワークのセグメンテーション — 重要なシステムをインターネットから隔離
異常なデバイスの動作を継続的に監視
脆弱性パッチによるファームウェアの自動更新

シーメンスは、産業用 IoT システム向けの「セキュリティバイデザイン」コンセプトを開発しました。各デバイスは、作成後の追加ではなく、設計段階でセキュリティ監査を受けます。

データ分析と人工知能

IoT センサーは毎日ペタバイト規模のデータを生成します。意思決定のためにこのデータを分析すると、真の価値が明らかになります。 AI と機械学習を備えたクラウドプラットフォームは、生データを有用な洞察に変換します。

Microsoft Azure Energy と AWS Energy は、エネルギー会社に特化したサービスを提供します。これらのプラットフォームには次のものが含まれます。

大量のIoTデータを保存および処理するためのストレージ
需要予測と異常検出のための既製の機械学習アルゴリズム
ダッシュボードを作成するための視覚化ツール
既存のシステムと統合するための API

米国最大の電力供給会社の 1 つである Exelon は、AI を使用して 500 万台のスマートメーターからのデータを分析しています。アルゴリズムは消費パターンを検出し、系統負荷を予測し、消費者にパーソナライズされた省エネの推奨事項を提供します。

需要予測

正確な需要予測は非常に重要です。電気は大量に貯蔵できないため、発電量はミリ秒ごとの消費量と正確に一致する必要があります。 AI モデルは、過去の消費データ、天気予報、カレンダー (営業日、休日)、経済指標、その他数百の要素を分析します。

英国の National Grid は、電力需要予測に AI システムを使用しています。予測精度は 98% に達し、予備容量コストを年間 1,000 万ポンド削減することができました。

一般人が実際にアクセスできるもの: 今すぐダウンロードできる消費者向けエネルギーアプリ

スマートメーター、予知保全、仮想発電所など、これまで私たちが話してきたインフラ関連のことはすべて、人々が自分のエネルギー料金を理解したり、消費に関する基本的な決定を下せなかったりすれば、何の意味もありません。もどかしい現実は、ほとんどの国の電力会社がバックエンド技術を確立していることです。遅れているのは消費者向けの側面です。

それでは、特別な機器を購入したり、独自のシステムにサインアップしたりせずに、一般の人が実際に今すぐダウンロードして使用できるものは何でしょうか?驚くほど便利なエコシステムがすでに利用可能であることがわかりました。実際の行動の変化が起こるのはそこであるため、知っておく価値があります。

EnergySmart (リトアニアの電力会社 Ignitis が開発) はおそらく最も単純な例です。ダウンロードしてスマートメーターアカウントに接続すると、突然月に 1 回請求書が届くだけではなくなります。消費量や価格変動がリアルタイムに表示され、アプリは実際に温水シャワーの料金や請求額の何パーセントが暖房費に費やされたかを教えてくれます。面倒な作業も処理し、EV の充電コストを追跡し、車に接続する最も安い時間を推奨します。ここでの要件は、サプライヤーが互換性のあるスマートメーターインフラストラクチャを使用していることですが、北欧やますます主要な EU 市場にお住まいの場合は、おそらくすでにスマートメーターインフラストラクチャを入手しているでしょう。

HomeWizard Energy は異なるアプローチを採用しています。純粋にサプライヤーのインフラに依存するのではなく、消費者向けのスマートプラグやエネルギー監視デバイスに直接接続します。屋根にソーラーパネルを設置していて、実際に発電している量と送電網からどれだけ電力を供給しているかを確認したい場合、このアプリはそのデータをわかりやすいものに変換します。単なる数値ではなく、消費パターンを示す実際のグラフです。遡及的にも機能します。人々はこれを利用して、冷蔵庫が午前 2 時に静かに電力を消費していることや、暖房システムが特定の時間帯に非常に効率が悪いことに気づきます。

スカンジナビアで人気のあるフィンランド発の Älyenergia もあり、これは同じ機能を備えていますが、より優れた価格予測機能が組み込まれています。卸電力価格がどの方向に向かうかを予測し、エネルギーを大量に消費するタスクをいつ実行するかを提案します。洗練された AI のものではなく、人々がピーク料金の支払いを回避するのに実際に役立つ実用的な市場データだけです。

Hugo for iPhone はスマートメーターと連携し、電気とガスの両方をカバーします。特別なことは何もありませんが、支出予算を設定し、期間ごとの消費の内訳を確認できます。これは、ユーザーが決して使用しない機能を備えた複雑なダッシュボードの代わりに、まさに人々が実際に望んでいることです。

スマートメーターにまったくアクセスできない人にとって、Consumption Tracker は古き良き手動メーター測定器で動作します。メーターの写真を撮ると、OCR テクノロジーが数値を読み取り、アプリが数か月にわたるユーザーの履歴を追跡します。これは基本的なものですが、先月の急増が本物なのか、それとも単なる請求額の変動なのかを理解しようとしている場合に実際に役立ちます。

ここのパターンはそれを物語っています。インフラストラクチャは洗練されており、アルゴリズムは強力ですが、実際に人々の携帯電話にインストールされるのは、通常、有用なものの最も単純なバージョンです。数字を表示するアプリ。アクションを起こせるアプリ。新しい用語を学ぶ必要のないアプリ。ニューラルネットワークが暖房費を予測するのを待っている人はいません。彼らはただ、支払いが多すぎるかどうか、そしてそれに対して何をすべきかを知りたいだけなのです。

結論

IoT は、エネルギー部門を事後対応型の管理から予測型の管理に変えています。スマートメーター、自動グリッド、仮想発電所、AI 分析は、もはや SF ではなく、数十カ国で現実に機能しています。

IoT の最大の影響は、再生可能エネルギーの統合、送電網の信頼性の向上、消費者のエネルギーシステムへの積極的な参加の 3 つの方向にあります。ソーラーパネルと電気自動車の所有者は、受動的消費者から積極的なエネルギー市場参加者に変わりつつあります。

今日 IoT テクノロジーに投資している企業は、明日には競争上の優位性を獲得できるでしょう。遅れをとれば、これまで以上に急速に変化する業界に取り残されるリスクがあります。エネルギーの未来はスマートで、接続され、データ駆動型になります。そしてそれはすでに実現しています。