再生可能エネルギー
循環型経済を創出
太陽光発電のパフォーマンスを解析し、リユース/リサイクルのスクリーニングを実施するライフサイクルアセスメントプラットフォームです。
EnerScaleについて
EnerScaleはAIやデータマイニングを用いて太陽光発電システムのパフォーマンスを解析・評価し、リユース・リサイクルの高精度なスクリーニングをクラウドで提供する「ライフサイクルアセスメントプラットフォーム」です。オフグリッド/オングリッドを問わず、太陽光発電システムにおけるメタデータ・電力データからシステムの状態を評価することで、信頼性の高い1次スクリーニングを支援します。そして、「リユースとリサイクルの分類」、「取引前の事前評価」を可能とし、費用対効果の高い循環型経済（サーキュラーエコノミー）を目指します。
背景
気候変動対策や不安定電力地域において、再生可能エネルギー、特に太陽光発電の利用が拡大しています。国際再生可能エネルギー機関IRENAによると、1.5℃の気温抑制目標を実現するためには2050年までに14,000GW以上の太陽光発電導入が必要とされています。また、世界には20億人以上が不安定な電力で生活しており、特に途上国では手頃な価格の再生可能エネルギーが大きな役割を果たすと期待され、導入が進んでいます。一方で、IRENAは太陽光発電の累積廃棄物が2050年までに世界で7,800万トンに達すると予測しています。太陽光発電の大量の廃棄物を回避するには、リユースおよびリサイクル市場を確立することが急務です。
課題
太陽光発電システムの中古市場は自動車と同じように「レモン市場」と呼ばれています。つまり、再利用のためには製品の真の価値を特定するために、精査するための資金や人材リソースを負担することになります。さらに、業界の安全基準に従って使用済みソーラーパネルを分類、テスト、および修理する必要があります。このような負担や非効率な状態もあり、まだ使用できるはずのシステムも廃棄で処理されているのが現状です。我々は取引前に太陽光発電システムを解析・評価する事で、1次スクリーニングによるフローを改善し、効率的な循環型経済を支援します。
テクノロジー
AIやデータマイニングを活用したクラウドベースの「ライフサイクルアセスメントプラットフォーム - EnerScale」では、メタデータ・電力データから太陽光発電システムを評価するアルゴリズムを構築しています。具体的には、気象条件や地理条件などの外部データソースを統合することで、様々な国や環境で使用されている太陽光発電システムの劣化、汚れ、寿命などの指標を解析・予測するテクノロジーとなります。また、太陽光発電システムの評価基準には信頼性のある研究データを採用し、プラットフォームの精度を向上させています。
EnerScaleクローズドベータ版4.0
太陽光パネル循環型経済のための
ライフサイクルアセスメントプラットフォーム
1次クラウドスクリーニング
オングリッド/オフグリッド問わず、プラットフォーム上で発電データとメタデータをアップロードし、解析・予測・評価が可能です。状況に応じたカスタマイズも対応可能です。
自社電力データを連携
発電量・消費量・蓄電量などの電力データやクライアント様が独自に取得しているデータを、弊社指定のデータフォーマットに変換することで利用可能です。
外部データを統合
弊社が用意可能な50種類以上の外部データや環境変数を組み合わせて、劣化や汚れなど、精度の高い解析・予測・評価を実行します。
データドリブンな意思決定
プラットフォーム上での解析結果により、発電システムの影響評価やリユース/リサイクルの分類を行い、最適な意思決定を支援します。
