YeaBookr 2024Engneeri ing熱量負荷、流量、返り温度を予測現実空間予測計画STEP 1STEP 2負荷予測を基に、最適運転計画を立案仮想空間STEP 3運転を運転結果の評価リアルタイムに評価（環境性・経済性）HEAT DXThe use of renewable energy is increasing as we move towards a carbon-free society. District heating and cooling facilities (DHC) are expected to act as a demand response resource to address the issue of fluctuations in power supply due to natural conditions."HEAT DX," currently being tested at the Osaka Station DHC Plant (Plant No. 2), is a service that uses a highly accurate digital twin model built from data collected by IoT devices from DHCs in operation to provide the operators with real-time information such as load forecasts, operation plans, and evaluations to help optimize operations. It is expected to solve problems surrounding the heat equipment industry, such as labor shortages and energy conservation, as well as provide a solution to the key future issue of introducing renewable energy into large-scale power grids.024モニタリング評価STEP 4中央監視・IoT デバイスによりデータを収集し脱炭素社会の実現に向けて利活用が高まる再生可能エネルギー。自然条件によって電力供給量が変動してしまう課題に応え、ディマンド・リスポンス（需給調整）のリソースとして期待されるのが地域冷暖房施設（DHC）です。現在、大阪駅 DHC プラント（第 2 プラント）で実証中の「HEAT DX」は、運用中のDHCからIoTデバイス等で集めたデータをもとに構築した高精度なデジタルツインモデルを用いて、DHCの運転者に負荷予測、運転計画、評価といった情報をリアルタイムで提供して運転の最適化を支援するサービス。人手不足への対応や省エネ化といった熱設備業界を取り巻く問題を解決するとともに、再生可能エネルギーによる電力の大規模送電網への導入という今後の重点課題へのソリューションとなることが期待されています。中央監視センサーデータ仮想空間へ集積仮想空間におけるシミュレーションをAIが解析現実空間にフィードバックする高精度デジタルツインモデルによる熱設備ソリューションHEAT DXEngineering［ エンジニアリング ］
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