関西電力株式会社は、2026年7月13日、水素製造装置の運転データと機械学習を組み合わせ、装置の状態変化や劣化兆候を予測する手法を開発したと発表しました。姫路第二発電所で実施した水素混焼発電実証の運転データを活用し、水素製造設備の運用・保全計画や事業性評価を支援します。
変動運転による効率低下をデータで予測
水電解装置は、起動停止や負荷変動の繰り返しにより劣化が進み、製造効率の低下、設備寿命の短縮、製造コストの増加につながる課題があります。新手法は、先進的な機械学習に装置挙動などの物理現象を取り込み、実証で蓄積した運転ノウハウを反映します。大阪大学大学院工学研究科の支援を受け、水素需要と設備状態の双方を考慮した負荷設定や保全時期の判断に使える情報を提供します。
ライフサイクル収支と投資判断にも活用
劣化予測を運転計画へ組み込むことで、需要変動に応じた柔軟な製造と、装置への過度な負担を抑える運用の両立が期待されます。関西電力は、設備のライフサイクルを踏まえた採算評価や投資判断にも活用し、実プロジェクトでモデルの精度と汎用性を高める方針です。今後は装置メーカーなどと連携し、水素の製造から輸送、利用までを含むサプライチェーン全体の最適化へ展開します。