住宅のエネルギー消費および創エネルギー機器の経年変化に関する研究三木 直希
出される CO2 排出量である。また本計測調査では、各世はじめに1.

帯の CO2 収支を評価するため、式 1～5 に示す推計式を用

パリ協定を基に策定された約束草案において、日本は家庭部門の CO2 排出量を 2030 年度に 2013 年度比いて年間の CO2 排出量、削減量を推計する。

26%削減することを明記している。また長期的な目標とCO2 排出量(kg- CO2) = A + B – C – D・・・式(1)

して、2050 年度に 2013 年度比 80%削減することとしA = 電気使用量(kWh) × 0.369(kg-CO2/kWh )・・・式(2)ている。日本における 2019 年の家庭部門の CO2 排出量

B = ガス使用量(㎥) × 2.26( kg - CO2 /㎥ )・・・式(3)は全体の 14.3%であり、現在省エネルギー対策の強化がC = 太陽光発電量(kWh) × 0.369 ( kg-CO2 / kWh ) ・・・式(4)求められている部門である。家庭での省エネルギーをD = 燃料電池発電量 (kWh) × 0.69 ( kg-CO2 / kWh ) ・・・式(5)表1

推進していくには、住宅の省エネ対策、機器の省エネ、エネルギー管理の徹底などの取り組みが必要であると
計測対象
件数
期間考えられている。特に、ハード面での対策として太陽光発電、家庭用燃料電池の普及などが考えられる。
本研究では、福岡市アイランドシティの照葉 CO2 ゼロ街区を対象とする。この住区は福岡市港湾局の主導により開発が進められている福岡市アイランドシティに建計測方法
計測間隔
計測項目

設された戸建住宅主体の低層住区である。各住戸に燃料電池、太陽光発電などの先進的な創エネ設備が導入されている。
そのため CO2 ゼロ街区として整備されており、着工の条件として、設計時に「CO2 排出量推計ツール」
において、年積算 CO2 排出量収支が 0 以下となることを確認することが義務付けられるなど、CO2 排出量削減、省エネを主要なコンセプトとして計画されている。
この住区のデータ計測は、最も早い世帯で 2013 年の11 月から現在まで行われている。ここまでの期間の実計測調査の概要

項目
アイランドシティ照葉住区の戸建住宅
79 世帯
2013 年 11 月（8 世帯）～現在も継続中(79世帯)
HEMS（分電盤計測器）
1 時間
電気使用量（kWh／時）※家庭内の全電気使用量（通常の世帯の主幹ブレーカー分）
ガス使用量（m3／時） ※燃料電池使用分を含む
太陽光発電量（kWh／時） ※売電分・自家消費分合計
燃料電池発電量（kWh／時）
蓄電池充電量・放電量（kWh／時）※一部の世帯
売電量（kWh／時）
買電量（kWh／時）
電気自動車充電量（kWh／時）※一部の世帯

測データを分析している既往研究は多くない。そこで本研究では、この比較的長期間のエネルギー消費実態

2.2

対象街区の CO2 排出量を分析することで住宅の使用開始直後の使い方とその①街区全体の CO2 排出量収支について後の利用されていく中での変化を明らかにすることを街区全体の CO2 排出量収支を図 1 に示す。街区全体目的とする。本研究では特に CO2 排出量、太陽光発電、で CO2 排出量収支ゼロを達成している月は 75 ヶ月のう燃料電池について検討を行う。

ち 21 ヶ月あった。中間期においては冷暖房の使用が少2.

照葉 CO2 ゼロ街区の CO2 排出状況

なくなり、エネルギー消費量は小さくなるが、PV 発電

2.1

計測概要

量は大きくなるため CO2 排出量収支がマイナスに傾き

本研究で対象とするのは、福岡市のアイランドシティやすくなる。また冬より夏のほうが CO2 排出量収支ゼ

照葉 CO2 ゼロ街区にある 79 世帯のうち比較的長期間計ロに近くなる傾向がある。これは冬季よりは夏季のほ測されている世帯とする。分析する世帯は項目ごとに選うが PV 発電量は大きくなることと、冬季の暖房や給湯択する。表 1 に計測調査の概要を示す。また、HEMS を需要によるエネルギー消費量の増加が原因と考えられ利用して計測している。調査項目は主に、電気使用量、る。また 1 年目と 6 年目の年積算値を比較すると約 5%

ガス使用量、太陽光発電量、燃料電池発電量、蓄電池充増加している。しかし、一定に増加しているわけではな

電量・放電量、買電量・売電量、そして、それらから算

い。

45-1

2.3

2019 年の九州地区の地方別の世帯当たりの年間 CO21)

家電のエネルギー消費について排出量は 1.98 t- CO2 となっている が、照葉街区の 2019

2.2 章②で分析した世帯別の年積算 CO2 排出量につ年の CO2 排出量年積算値は 0.74 t- CO2 であり、九州地いて世帯ごとで変化があることが分かった。しかし、気区平均より約 37%程度 CO2 排出量を削減できている。

温などの外的要因によって変化したか、世帯人数や家②CO2 ゼロを達成しているかどうか電機器の増減よって変化したか分かっていない。そこ

年積算 CO2 排出量収支 0 以下となることを確認す

で家電のエネルギー消費の分析をするために、冷暖房ることが義務付けられている街区であるため、CO2 ゼロの影響が少ないとみられる 5 月の電力消費量についてを達成しているかどうかを確認した。
世帯別年積算 CO2検討した。計測 1 年目を 1 とした世帯別 5 月の電力消排出量収支を図 2 に示す。対象世帯は計測データが連費量の増減を図に示す。対象世帯は計測データが 4 年続して 4 年以上ある世帯とした。年積算 CO2 排出量収以上ある世帯とした。電力消費量が計測 1 年目から増支ゼロを達成したことがある世帯は 14 世帯中 4 世帯で加傾向にある世帯は 4 世帯、減少傾向にある世帯は 5あった。全体的な傾向は得られず、世帯ごとで変化があ世帯あった。世帯 5,6,14,20 のうち世帯 5,6 は 5 月の電る。世帯間での差は大きく、最も CO2 排出量が大きい力消費量が増加傾向にある。そのため世帯人数や家電世帯と最も小さい世帯では約 3t-CO2 の差がある。世帯

機器の増加があった可能性がある。世帯 14 は 5 年目ま

5,6,14,20 は計測開始 1 年目の CO2 排出量から大きく増では徐々に増加し、6 年目に大きく減少していて CO2 排加している。世帯 1,11,13 は計測開始 1 年目の CO2 排出出量収支のグラフと同じ傾向がみられる。そのため世量から減少している。どの世帯も変化は一定ではなく、帯人数や家電機器の変化によるものだと考えられる。

増減がある。

世帯 20 はほとんど変化がない。そのため冷暖房による影響が大きいとみられる。世帯 1,11 は電力消費量が減

800

電気PV

ガス

FC

CO2収支
CO2収支

CO2排出量(kg-CO2/世帯)

600

400
2000234196184116780375337307263261
260257257257
251
248
238
230
198
186175
172
128
103
101
98
91
89
84
84
82
82
52
50
4332
312 1027
24349 54
16 7
10-14
7
4 18 -21
3 -2326-11-11-15-15-18-18-19-25-30-34-39-48
-50
-55
-62
-86
-88
-91

-200
-400

2013年

2014年

2015年

2017年

2018年

2019年

11月

8月

5月

2月

11月

8月

5月

2月

11月

8月

5月

2月

11月

8月

2016年

図 1
1年目

5月

2月

11月

8月

5月

2月

11月

8月

5月

2月

11月

-600

2020
年

街区全体の CO2 排出量収支

2年目

3年目

4年目

5年目

6年目

CO2排出量収支(kg-CO2/年)

3000

2500
2000
1500
1000
500
0-500

13567図3
図28101113

世帯別年積算世帯番号
CO2 排出量収支

世帯別年積算 CO2 排出量収支

45-21415161720少している。そのため世帯人数や家電機器の減少があ0.40.4った可能性がある。世帯 13 は電力消費量が増加してい0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1

る。しかし CO2 排出量は減少しているため、冷暖房でのエネルギー消費が大きく減少していると考えられる。
世帯1世帯3世帯5世帯6世帯7世帯8世帯10世帯11世帯13世帯14世帯15世帯16世帯17世帯202014 2015 2016 2017 2018 2019

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

1.2

0.1

0.1

102014 2015 2016 2017 2018 20190(h) 世帯 110.4

0.4

0.30.32019年

0.20.2

計測 1 年目を 1 とした世帯別 5 月の電力消費量

0.10.10.60.42014年

図32015年

2016年

2017年

2018年

0

燃料電池について02014 2015 2016 2017 2018 20192014 2015 2016 2017 2018 2019(j)世帯 14(i)(i)世帯
世帯 1311

家庭用燃料電池の劣化について分析する。家庭用燃0.4

料電池はガスで発電を行い、その発電の際に生まれた0.3熱を利用して湯をつくるというシステムである。月時

0.20.2

平均のデータを利用して発電効率を求めた。対象世帯

0.10.1

は計測データが 4 年以上ある世帯とした。代表して世00.4(k)世帯 140.3

2014 2015 2016 2017 2018 2019

0(k)世帯 150.40.4

帯の発電効率と回帰曲線を図 5 の(a)～(n)に、全世帯の0.30.3

発電効率と回帰曲線を図 6 に示す。冬季には給湯需要0.20.2の増加によってガス使用量が増えるため、燃料電池の0.10.1発電量も増える。また燃料電池は、発電量が大きいとき

02014 2015 2016 2017 2018 2019で 19%から 16.8%になった。年間で約 2.3%発電効率が図 5 (a)～(n)低下しているといえる。

(n)世帯 20

対象世帯の発電効率と回帰曲線

ガス使用量
80.6

60.4

40.22
2016

2017年年

年

年

2018

2019

2015年

2017

2018

2014

2015

0.3

ガス使用量(㎥)0.8

図42014 2015 2016 2017 2018 2019

0.4

FC発電量

2016

0(m)世帯 17に、発電効率が高くなる。発電効率の全世帯平均は 5 年

20142014 2015 2016 2017 2018 2019(l)世帯 16

帯 1 の燃料電池発電量、ガス使用量を図 4 に、対象世

FC発電量(kW)2014 2015 2016 2017 2018 2019(g) 世帯 100.802014 2015 2016 2017 2018 2019(f) 世帯 80.4

1.4

3.

0(e) 世帯 71.6

倍率

00.2020190.1

年

世帯 1 の燃料電池発電量、ガス使用量

0.40.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1002014 2015 2016 2017 2018 2019(a) 世帯 100 2014

図64.

2014 2015 2016 2017 2018 2019(b) 世帯 3500 2016 1000
2015
2017

1500 2019 2000
2018

全世帯の発電効率と回帰曲線

太陽光発電について

0.40.4

太陽光発電システムの劣化について分析する。太陽

0.3

0.3

光発電量の算出式を式 6～8 に示す。算出式に出てくる

0.20.2記号とその意味を表 2 に示す。
式 6～8 で分かるように、

0.1

0.1002014 2015 2016 2017 2018 2019(c) 世帯 5

太陽光発電量には外気温度と斜面日射量が関係してい2014 2015 2016 2017 2018 2019(d) 世帯 6る。機器の劣化について考えるためにはこれらの変動45-3するものの影響を取り除く必要がある。そのために、補ロとなる月はあるが、年積算値ではまだ達成できてい正をかけて、どの年も平年値の気温と日射量となったない。世帯別で見ると、年積算 CO2 排出量収支がゼロ場合の太陽光発電量が出るようにした。外気温度と日となる世帯もいくつかあった。経年変化は全世帯に共射量については、気象庁が発表している気温と全天日通した傾向はなく、世帯ごとで異なっている。創エネル

2)

射量のデータ を利用した。対象世帯は計測データが 4ギー機器については徐々に劣化が進行している傾向が年以上ある世帯とした。太陽光発電量の各世帯の月平みられた。今後は、このままデータ計測を続けていけば均値を図 7 に示す。17 世帯のうち 13 世帯は太陽光発電より長期的な変化を分析することできる。それによっ量が減少していたため、機器の劣化が進んでいる傾向て設計段階から経年変化を想定することが可能となり、にある。太陽光発電量が増加している世帯 7,15,17,21 のより正確に変化に対応したシミュレーションができる

うち世帯 17,21 は微増であり大きな変化はない。世帯 7だろう。

は、1 年目がうまく発電できていなかった可能性があり、

表2

記号の意味

2 年目以降は減少していっているため機器の劣化が進記号行しているといえる。世帯 15 についてはどんどん増加

EPV

太陽光発電量(kW)している。基本的には発電効率が年々上がるといったISR

斜面日射量(kW/㎡)

ことは考えられないため、太陽光パネルの表面に汚れPASパネル容量(kW)があったがその汚れが取り除かれた、障害物などがあKPT

温度補正係数り発電できていなかったがその障害物がなくなった、

KPDその他(パネルの汚れ等)の補正係数

設置当初にうまく発電できていなかった、など様々なKPCS

パワーコンディショナー効率可能性が考えられる。

SSR

標準日射強度(W/㎡)αmax

最大出力温度計数(%・1/℃)

TCR

加重平均太陽電池モジュール温度(℃)

TOA

外気温度(℃)

ΔT

加重平均太陽電池モジュール温度上昇

また、1 年目の太陽光発電量全世帯平均を 100%とす
ると、4 年目の太陽光発電量全世帯平均は約 97.8%となっており、約 2.2%発電量が落ちている。シリコン結晶系太陽電池モジュール最大出力の年平均低下率は約0.5%以下 3)といわれており、これに準ずる値となった。

【参考文献】

PV 発電量算出式１)

環 境 省 、 家 庭 部 門 の CO2 排 出 実 態 統 計 調 査 ( 平 成 31 年 度 ) 、
http://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghg/kateiCO2tokei.html,

EPV = ISR × PAS × KPT × KPD × KPCS / SSR・・・式(6)(参照 2021/1/28)

KPT = 1 + αmax (TCR – 25) / 100・・・式(7)２)

気象庁、福岡県、福岡地方の過去の気象データ検索、https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php?prec_no=82&block_no

TCR = TOA + ΔT・・・式(8)=47807&year=&month=&day=&view=

おわりに

5.

意味(参照 2020/11/10)
３)

本研究では照葉 CO2 ゼロ街区のエネルギー消費、燃阪本貞夫、大城壽光、シリコン結晶系太陽電池モジュールの屋外暴露に伴う経年変化の解析、REAJ 誌,2003,Vol25,No.6

料電池、太陽光発電システムを分析し、各世帯の経年変太陽光発電量(kWh/世帯・月)化について検討した。街区全体で CO2 排出量収支がゼ
600

1年目平均

2年目平均

3年目平均

4年目平均

550
500
450
400
350
300
世帯1 世帯3 世帯5 世帯6 世帯7 世帯8 世帯9 世帯10世帯13世帯14世帯15世帯16世帯17世帯20世帯21世帯22世帯27

図7

太陽光発電量世帯別月平均値

45-4