研究論文

テナント事務所ビルにおけるスマート節電実証試験
Field Test of Smart Load Shedding Strategies for Rental Office Buildings
キーワード：デマンドレスポンス，実証試験，テナントビル，ピーク需要抑制
高橋

雅仁

上野

剛

岩松

俊哉

坂東

茂

西川

雅弥

岩村

集

本研究では，テナント事務所ビルにおけるスマート節電の効果を明らかにするため，テナントビル6棟を対象に実証試験を行った。スマート節電では，就業時間中常時節電するのではなく，経済的インセン
ティブや空調制御装置を用いて，デマンドレスポンスのようにある特定のピーク時間帯のみ節電を行う。
試験結果から，インセンティブを用いた間接制御は，テナント側の手動による節電行動を促し，確実なピーク抑制効果を出すためには, 検討の余地が残り，夏・冬共にピーク抑制手法としては直接制御がより適切であった。テナント専有部に自動デマンドレスポンスを導入するため，テナントへのメリット還元や契約など何らかの制度の検討が必要である。
1.
2.

はじめに
既往の事業所デマンドレスポンス（DR）の実
証研究
2.1 4地域実証
2.2 東京都テナントビルDR実証事業

3.

テナントビルDR実証試験
3.1 夏季試験
3.2 冬季試験
4. 考察とまとめ―テナントビルにおけるDRの導入可能性を検討対象とした1。

1. はじめに「次世代エネルギー・社会システム実証事業」

原子力発電所の長期停止によって，電気料金の4地域実証では，家庭だけでなく，ビルや工が上昇し，需要側での節電・省エネ・省コスト

場におけるデマンドレスポンス実証研究も行の重要性が増している。しかし，本研究で対象われた。テナントビルを対象にしたデマンドレにするテナントビルでは，空調設備などのビル

スポンス実証試験は実施事例が少なく，その効所有者（オーナー）と使用者（テナント）が異果や受容性については不明な点が多い。そこで，なること，テナント専有部のサービスレベルが本研究では，テナントビルのテナント専有部を低下する節電をビルオーナー側が実施するこ対象として，空調機の集中制御装置を用いた直とが難しいこと等を原因として，ビルオーナー

接御（デマンド抑制）と，経済的インセンティとテナントの協働による節電・省エネの取り組

ブを用いてピーク時にテナントの節電行動を

みはこれまで十分に進んでいない。

促す間接制御によるピーク需要抑制の有効性

震災直後は，社会的要請から節電に取り組んを明らかにする実証試験を行った。本稿では，だが，従業員の負担が大きい節電方策（例：冷東京都23区内にあるテナントビル6棟の参加テ

房設定温度28℃）を常時継続することを取りやめる企業が増えている [2]。このことから，本研

1

デマンドレスポンスでは，
電力系統側からの情報（需給逼迫，

究では，就業時間中常時実施する節電ではなく，

動的料金）をトリガーとして需要抑制を行うが，スマート節

デマンドレスポンスのようにある特定のピー

電では，系統の需給逼迫緩和だけでなく，自身のビルの最大ク時間帯のみ節電を行うこと（スマート節電）

デマンド抑制を目的として需要抑制を行う。

－ 25 －

電力経済研究No.62（2015.11）

ナント24社を対象に，2014年の夏季と冬季に行細なピーク削減効果は明らかにされていない。

った実証試験結果を紹介する。なお，本試験は，各実証の結果報告を横断的に見ると，以下のこ

野村不動産株式会社と日本ファシリティ・ソリとが分かる。
：
ューション株式会社が2013-2014年度に実施し自動と手動の比較―北九州実証では，た共同研究に，共同研究機関として電力中央研

CPP料金（15-16時のピーク料金単価=各究所が参画する形で実施した。

事業所の電気料金単価×ピーク料金倍

本稿の構成は次の通りである。2章で既往の率）に対する制御手法別の削減効果を比

事業所デマンドレスポンス実証研究をレビュ較しており，夏・冬ともに，自動（機器ーする。3章では本研究で実施した夏季と冬季

制御，蓄電池・熱利用など）の方が，手の実証試験の内容と結果を説明する。4章は考動（見える化と料金インセンティブに基察とまとめであり，試験結果を踏まえて，テナ

づく節電行動）よりもピーク削減率が大ントビルにおけるDRの導入可能性について論

きい結果となった。
ずる。

地域間の比較―北九州・横浜・けいはん
なの自動制御結果を横並び比較すると，それぞれ対象需要家の業種や制御手法

2. 既往の事業所デマンドレスポンス（DR）の実証研究（蓄電池やコージェネの有無など）が異なるが，夏は10%程度のピークカット効

2.1 4地域実証果がある。一方，冬は2.8%～17%とピー「次世代エネルギー・社会システム実証事業」

ク削減率に幅がある。抑制時間帯のDRの4地域実証のうち，北九州と横浜，けいはん可能量（例えばコージェネの余剰発電能

なの3地域において，BEMSやFEMS，蓄電池，力）が削減率に影響している可能性があ

蓄熱，コージェネ，見える化表示などを用いたる。


ビル・工場のデマンドレスポンス実証試験が

DR料金効果―横浜では，削減量1kWhあたりインセンティブ単価が，PTRでは15行われた。表1は実証結果をまとめたものであ。北九州は50事業所，横浜は29事業所

円/kWh以上3，CPP入札では21.99円/kWh（2014年度），けいはんなは1棟を対象とした。

の場合に，削減効果が見られた。一方，様々な業種の事業所を対象に，①制御手法（自北九州では，仮に基準料金単価を20円

動／手動，蓄電池，コージェネ，見える化表示/kWhとすると，PTR換算したインセンテなど），②DR料金インセンティブの種類（CPP，

ィブ単価は20円/kWh-80円/kWhである。

る[5,6,7,8]

2

CBP，PTR，CPP入札など），③抑制時間帯（夏つまり，この2地域の実証では，削減量

季／冬季，時間帯，持続時間）など条件が異な

1kWhあたり20円/kWh程度のインセンる実証試験が行われている。表中のピーク削減

ティブで削減効果が見られたことにな

率の値は，対象需要家の平均値である（削減率る。ただし，採用される制御手法（コーの最大値ではない）。業種別や制御手法別の詳

ジェネ，蓄電池など）によって，経済的
32

横浜実証では，5 円/kWh から 15 円/kWh に PTR 価格を上げ

CPP: Critical Peak Pricing, CBP: Critical Bottom Pricing, PTR:Peak

ると需要反応が急増したが，15 円/kWh と 50 円/kWh では反Time Rebate, CCP: Capacity Commitment Program

応は変わらなかったとしている。

－ 26 －

表1 既往の事業所DR実証試験
4地域実証
北九州(2012-2014年度)
平均ピーク削減率(結果)

8.8%(2012年夏)
6.2%(2012年冬)

0.6%(2012年夏)
0.6%(2013年冬)

制御手法

手動
自動
（BEMS・FEMSによ (見える化表示)
る機器制御、蓄電
池・熱利用による
ピークカット）

41事業所
試験対象需要 9事業所
家（オフィス、病院、店 （オフィス、クリニッ
舗、公共施設、工 クなど）
場など)

東京都テナントビルDR実証

横浜(2013-2014年度)
12.5%(2013年夏)
17%(2013年冬)

けいはんな(2012-2013年度)

三菱地所（2013年度）

森ビル（2013年度）[照明コンセント分 [空調動力分のみ]
10%(夏・冬)のみ]※
6%,10%(夏)10%,14%(冬)削減目標に対して9 10%(夏)
割超達成(2014年 2.8%(冬)夏)

自動(一部手動)自動(一部手動)
自動（BEMSによる機器 （BEMSによる機器 （BEMSによる熱制御、蓄電池・コー 制御、蓄電池・コー 源・共用部制御、ジェネ・蓄熱を用い ジェネ・蓄熱による 蓄電池によるピー
ピークカット、見え クカット、テナント・
たピークカット）
客室の見える化）
る化表示）

自動+手動
自動+手動
(直接制御による照 (サーモOFF(送風)度抑制、手動によ など空調制御によるOAコンセント節 るデマンド抑制、手動による消灯・換電）
気風量低減）

1事業所(ホテル)
29事業所(オフィス、商業施設、工場、集合住
宅、浄水場、水再生センター、中小ビ
ルなど)

1棟・参加テナント2 2棟・参加テナント4
社
社（オフィス）（オフィス）

6-14事業所(オフィス、商業施設、工場、集合住
宅など)

DRタイプ

・前日/当日予告 ・前日/当日予告 ・前日予告
・前日予告DR
・前日予告DR・試験日程に従い ・試験日程に従いDRDR・インセンティブ：・インセンティブ：
実施
実施
DR(CEMS連携)
・インセンティブ： ・インセンティブ：
CPP（ピーク料金倍 CPP（ピーク料金倍 ・インセンティブ：・インセンティブ：あ ・インセンティブ：なPTR（夏は15円
率=2～5倍)率=2～5倍)CCP入札方式（削 CEMS配分ポイン り（テナントのゾー し/kWh以上で効果あ 減1kWhあたり21.99 ト、プリペイドカード ン単位や個人単位
り)
へ金銭インセンティ(客室)円（実績）)ブ）

抑制時間帯

夏： 最高気温30℃以上の平日の15-16 夏： 最高気温30- 夏： 需給逼迫が予 夏・冬： CEMSと連 夏： 13-15時(2時時(1時間)
携したDR発動日 間)※
31℃以上の平日の 想される平日の冬： 最低気温-1～9℃の平日の15-16 13-16時(3時間)
冬： 15-17時(2時13-16時(3時間)
13-16時(3時間)時(1時間)
間)※
冬： 2013年1月の7日間の17-20時(3時間)

夏・冬： 各テナントのデマンド発生時間帯（例：夏8-21時、冬7-15時)※実証結果に基づき、抑制時間帯のピーク削減率の見込み値を計算。

東京都環境局では，2013年度に，スマートエに成立するインセンティブ単価が異なネルギー都市推進事業の「テナントビルにおけることに注意する必要がある。

るデマンドレスポンス実証事業」を実施した。
2.2 東京都テナントビルDR実証事業
表2 自社ビルとテナントビルの比較

前述したように，自社ビルとテナントビルは，

自社ビル

空調などビル設備の所有者と電力使用者の関係が異なる（表2を参照）。また，テナントビル

ビルストック割40%
合では，1種類の従量料金（円/kWh）だけでテナントに課金される場合が多く，設備運用はテナ

空調システムント自身が決めているため，デマンドレスポン
スのような日・時間帯によって料金単価が変わる電気料金メニューに合わせてビル全体の設備運用を行うことは現状では難しい。
古い資料であるが文献 [10]によると，首都圏のビルストック量のうち，テナントビルは60%，
自社ビルは40%を占めており，DRポテンシャ
ル量を見積もるにあたり，テナントビルにおけテナントビル60%

建 物 用 途 ・ 規模 に依存。中央式 や個 別式 個別空調が多いなど様々。

電力 契約 者（ ビル
所 有 者） と電 力使
電力契約者と用者（テナ ント）が電力契約者と電力使
電力使用者の異なる。テナント向
用者が同じ
関係
け電気料金は従量 料 金 制 が 一般的。
テ ナ ント サ ー ビス
省エネ・節電実施しやすい（強制的 水準が下がる場合の実施のしやな節電も可能）は、実施は難しすさい。

るDRの導入可能性は重要なテーマである。

－ 27 －

電力経済研究No.62（2015.11）

この事業は，「都内の電気使用量の抑制及び表3 試験対象ビルの諸元と試験内容

電力系統に対する負荷の平準化を図る」ことを
ﾋﾞﾙID

試験参加
夏季試験方式 冬季試験方式
ﾃﾅﾝﾄ数

ナント等事業者との協働により，建物の共用部

A

1(1棟借) ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

だけでなく，テナント等事業者が使用する部分

B

5

C

9

間接

D

3

間接

E

1

間接

F

5

間接

目的としており，「テナントビルオーナーとテも対象としたデマンドレスポンスの手法開発
並びに効果の測定及び検証を実施するもの」である。公募採用された三菱地所と森ビルの2社

ﾌﾟﾚﾋｰﾄ+ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ制御

ｽｹｼﾞｭｰﾙ+間接
ﾌﾟﾚﾋｰﾄ+ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ監視がこの事業を行った [3,4]。三菱地所はビル1棟のナント4社を対象とした。両者の試験結果から，（1）自動制御を行ったゾーン単位の照明照度抑制（三菱地所）と共用部・専有部空調のサー
モOFF制御（森ビル）は，ピークカット効果があり，室内環境の悪化は受容可能であったこと，（2）OAコンセントの手動節電は効果が小さいことが明らかにされた。また，文献 [3]は，DR
実施メリットのテナント還元方法として，二部

13:00-16:00

120%
ビル全体の電力使用量の比率(最大デマンド=100%)

参加テナント2社を，森ビルはビル2棟の参加テ

100%
空調
照明

80%

OA
その他

60%

40%

20%

0%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

料金，電気料金割引，テナント側への各種優待

図1 ビルCの夏季電力負荷パターン（2013/7/8）

サービス付与の3種類をとりあげ，各々の利点・課題を比較している。

内のテナントにはテナントB1，B2のようにそれぞれ連番を振る。

3. テナントビルDR実証試験

ビルAは，テナント1社だけが入居するオフ
本章では，著者らが，2014年度に実施した
テナントビルDR実証試験について述べる。

ィスビルであり，ビルAだけが直接制御対象である（後述する）。ビルB-Fの5棟の中のテ
ナント23社が間接制御対象である（後述す

3.1 夏季試験る）。対象ビルの空調システムはビルマルチ（1）試験内容

エアコンである。参考として，図1に，ビルC

試験対象ビルの2013年7月8日（日最高気温35℃）の電力需夏季実証試験では，東京都23区内にあるテ

要パターンを示す（同日の最大デマンドを

ナントビル6棟（各々延床面積4千-1万㎡程度），

100%として規格化した）。空調用途が昼間電

参加テナント24社を対象に実証試験を行っ

力需要の大半を占める。始業時間の8時-9時にた。全てのテナントが事務所用途である。な

需要が急増し，9時-17時は高需要時間帯で，お，対象テナントのうち，対象としたビルの17時以降は終業と共に需要が減少する。なお，諸元及び試験内容を表3に示す。以下では，

2014年度夏季試験で抑制対象にした時間帯

各ビルをビルA～Fの記号で表し，また各ビル

は11時-16時である。

－ 28 －

直接制御と間接制御

部テナントは60分毎）に27℃，あるいは28℃に

夏季のDR実証試験期間は2014/8/18-9/12の平強制的に変更する。仮に従業員が設定温度を日20日間であった。図2に夏季試験のイメージ

25℃に下げても，30分（60分）毎に，空調コンを示す。制御方式は，直接制御（デマンド制御），

トローラーによって設定温度27℃（28℃）に戻間接制御（インセンティブに基づく手動節電）ることになり，空調需要の削減が期待できる。

の2種類である（表3）。

ただし，この制御は抑制時間帯のみでなく常時直接制御では，エアコン集中制御装置を用い稼働し，また試験期間全てに渡って空調機は常て，テナント専有部の個別空調を対象にしたデ時スケジュール運転することに留意が必要でマンド抑制を行った。ビル全体のデマンドの前ある。

年比10%削減を目標値とし，①個別空調の設定
温度変更と②調湿機の稼働停止を組み合わせ

テナント調査：温熱快適性，節電行動

た次の3段階の制御レベルを設定し，制御を行節電に伴う室内環境の変化や執務者の快適った（制御レベル1=1℃上昇&ロッカー室調湿

感・作業効率感の変化，テナントの節電行動を機停止，同レベル2=2℃上昇，同レベル3=3℃上把握するため，試験期間中に，①各テナント内

昇&大部屋調湿機停止）。30分デマンド予測値の室温計測，②温熱快適性に関するwebアンケに応じて，制御レベルが自動的に決定・実行される。テナント側には制御の事前通知はない。

直接制御(デマンド制御)

謝礼

結果として，デマンド制御が実行されたのは次に，間接制御では，抑制日前日の夕方に試験担当者から参加テナントの総務担当者（連絡窓口）に節電依頼メールを送信し，抑制日当日

見える化(パソ コン)

制御レベルの
事前設定

需要
抑制

自動制御
システム

空調設備

電力量計

における手動節電をお願いした。テナント側が，抑制時間帯にどのような節電方策をどの節電

照明設備

)

の抑制時間帯（11-16時）に，テナント専有部

総務担当

室内環境変化の計測試験担当者 ピ(ーク抑 制依頼

8/18-22の5日間のみであった。

試験対象テナント

節電情報の提供

OA機器
削減効果の計測(a) 直接制御（デマンド制御）

レベルで実行するかを自ら決定して，手動実行する。エアコンや照明の自動制御は行わない。
本実証では，間接制御は，金銭的インセンティ

間接制御

謝礼

ブ（定額）をテナント側に試験後支払うことを節電情報の提供を行った日は8/20-21, 9/5の3日間のみであった。
このうち，東京の予想最高気温が34℃以上だったのは8/20-21の2日間だけである。
間接制御対象のビルBのテナントで，テナン)

トの節電行動を支援するために，テナント総務
担当者が許容した場合のみ，空調制御装置を用試験対象テナント

総務担当
見える化(パソコン)

照明設備

連絡窓口
節電
実施

節電依頼
(ピーク抑制日のみ)

空調設備
電力量計

節電行動
記録

OA機器
削減効果の計測いたテナント専有部空調のスケジュール運転(b) 間接制御（手動）を実施した。スケジュール運転では，30分毎（一図2 夏季実証試験のイメージ図－ 29 －

電力経済研究No.62（2015.11）

室内環境変化の計測試験担当者 ピ(ーク抑 制依頼

前提として試験を行った。間接制御の抑制依頼

400

動記録調査（対象はテナント総務担当）を行っ抑制日（2日），抑制比較日（3日）の計5回行った。調査方法としては，参加テナントの従業員

時刻別最大デマンド[kW]た。温熱快適性アンケート調査は，試験期間中，350

電力ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

外気温度抑制ﾚﾍﾞﾙ1

抑制ﾚﾍﾞﾙ2

40抑制ﾚﾍﾞﾙ3

35

300

30

250

25

200

20

150

15

に，アンケート調査webサイトにアクセスして

100

もらい，対象日の回答時点での温冷感，満足感，

50

10
※

5
0

0
8/18
8/19
8/20
8/21
8/22
8/23
8/24
8/25
8/26
8/27
8/28
8/29
8/30
8/31
9/1
9/2
9/3
9/4
9/5
9/6
9/7
9/8
9/9
9/10
9/11
9/12

作業効率感について回答してもらう形式であ

外気温度[℃]、 DM制御発生[回/ｈ]ート調査（対象はテナント従業員），③節電行る。調査項目は文献 [9]を参考に作成した。回答※欠測：8/19 0:00‐9:00

図3 夏季試験期間中の電力デマンドと
外気温度の推移（ビルA）

者の属性は，性別，窓近傍か否かを調査した。
また，テナント総務担当には，抑制日は毎回，450

テナント内で実施した節電対策を自由回答形
時刻別最大デマンド[kW]式で記録してもらった。
（2）試験結果
直接制御
図3に，ビルAについて，試験期間中の電力デ

300
250
200

100

8/18-22の5日間のみ，デマンド制御が行われた。

0

休日電力
デマンド
15

試験期間中におけるビルAの最大デマンドは

20

25
30
時刻別外気温度[℃]35

電力ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ
DM制御レベル3

400

DM制御レベル1
目標ﾃﾞﾏﾝﾄﾞ

DM制御レベル2
外気温度

30

200

20

100

10
0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

ﾃﾞｼｶ西側稼働

1,000
CO2濃度ppm

年夏の試験期間中のデータ，丸マーカー（赤色）ことは共通であるが，2014年夏の試験期間中

2F西側CO2

2F東側CO2

80
60

400

40
20

0

温度 ℃

100

600

0
ﾍﾟﾘﾒｰﾀ内機吸込

ｲﾝﾃﾘｱ内機設定

ﾍﾟﾘﾒｰﾀ内機設定

29.0
28.0
27.0
26.0
25.0
24.0
0

（2014/8/18～2014/9/12）の期間では外気温度に

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

図5 最大デマンド発生日（8/20）の電力デマン
ド等（ビルA）

関らず，目標設定値370kW以内で推移していることが分かる。最大デマンド発生日（8/20）の

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23800

ｲﾝﾃﾘｱ内機吸込

外気温度と30分デマンド値に正相関がある

9

ﾃﾞｼｶ東側稼働

200が2013年夏の同時期のデータである。

40

300

0

なった。図4に時刻別の外気温度と30分デマン

50

間接制御

13-17時に，デマンド制御の抑制レベルが3まで

ビルB～Fの計5ビル，23テナントにて夏季の到達し，その結果，室温は25～28℃，適正な環間接制御試験を，抑制日8/20-21，9/5の3日間の境が維持された（図5）。

み行った。本試験では，米国のデマンドレスポ
ンス実証試験で用いられた手法に準拠して [11]，－ 30 －

外気℃ / DM制御有効 分/時

時刻別電力デマンド kW

500

ﾃﾞｼｶ稼働 min/h

達成できた。前年度最大デマンド400kWと比べド値の関係を示す。四角マーカー（緑色）が2014

40

図4 外気温と30分電力デマンドの関係（ビルA）

368kW（8/20）であり，目標デマンド370kWをのデマンド予測最大値）と比べて12%の削減と

平日電力
デマンド

150

50

420kW（中央監視システムの演算による当該日

当年最大
368kW

350

マンドと外気温度の推移を示す。外気温が高いて8%削減であり，制御未実施の予測デマンド

前年最大
400kW

前年同時期2013/8/19～2013/9/13
当年(制御前)2014/7/1～2014/8/14
実測期間2014/8/18～2014/9/12

400

ベースライン（BL）需要を推定し，参加テナ

前に需要増になっているが，抑制時間帯には需

ント毎の需要削減量（＝BL需要－実需要）を要削減できていることが分かる。一方テナント[1]計算した。具体的には，過去の実証研究 から

C8では，総務担当による節電行動記録調査によ

BL需要の推定精度が高かった「前5日平均＋午

ると，設定温度変更（27℃）や不要な窓際の消前補正」を採用して（式1-式3），間接制御対象灯，ブラインドを下ろすなどが実施されたが，の参加テナントのBL需要を推定した。ただし，結果として抑制時間帯に需要削減はできてい空調スケジュール運転を行ったビルBの参加テなかった。後者は電気の使い方の日変動が大き

ナントに対しては，前5日平均モデルがスケジ

く，仮に節電行動をしたとしても，抑制日昼間

ュール運転効果を評価するモデルとして適切の電気使用量が多かったため節電効果が埋没ではないため，「試験前の7月の5日間平均＋気したと解釈できる。そこで，発動日数が少ない

温補正」のBL需要モデルを適用した。

が，削減量の有意性を検証した（図8）。図8に，＜BLモデル（前5日平均＋午前補正）＞

抑制時間帯11-16時の需要削減率（棒グラフ）

BL負荷は1時間毎データとして，設定する。

を，テナントおよび抑制日横並びで比較した結発動日前の，非DR発動日5日分（休日を除く）

果を示す。横軸がテナントと抑制日，縦軸がの負荷の平均値として，調整前ベースライン負11-16時（5時間合計）の電力需要の削減率（用荷を計算する。調整前のBL負荷カーブに，DR途別）である。

発動日当日の制御時間前（午前9～11時）の実

エラーバーはBL需要の推定誤差であり，エ

負荷データを用いて調整（底上げ）を行い，調ラーバーが大きいテナントほど，日々の電気の整後のBL負荷とする。

使い方の変動が大きいことを表す。削減率が正の値で，かつエラーバーの下限が正の領域にあ

1 D5  E t , d 
5 d  D1（式1）

E BL t , D0   E BL 0 t , D0  * （式2）るテナントは，統計的に見て確かに需要削減ができていたことを意味する。

11

（式3）

11

 E t , D 
t 9

BL 0

0

EBL0 [kW]: 調整前の BL 電力需要，E [kW]:実
電力需要，t [h]: 時刻，d [日]: 日付， D0 [日]:イベント発動日当日，DＮ [日]: イベント発動
日後の非イベント発動日（N 日目）（N が負の場合はイベント発動日前を意味する）
EBL [kW]: 調整後の BL 電力需要，α [-]: 午前
調整比

35

60
40

30

20
0

25
0

2

4

6

8

10 12 14
時刻[h]

16

18

20

22

図6 抑制日のBL需要と実需要（8/20，テナントC2）
35

試験結果の例として，ビルCのテナント2社（テナントC2，C8）の抑制日（8/20）の電力需

時刻別最大デマンド [kW]  t 9

80

対象時間帯

実需要
ﾍﾞｰｽﾗｲﾝ需要
外気温

30
25

40

対象時間帯

35

20
15

30

10
5
0

要カーブを示す（図6，図7）。テナントC2では，予冷や温度設定緩和が行われており，抑制時間－ 31 －

25
0

2

4

6

8

10 12 14
時刻[h]

16

18

20

22

図7 抑制日のBL需要と実需要（8/20，テナントC8）

電力経済研究No.62（2015.11）

外気温[℃]

 E t , D0 

40

実需要
ﾍﾞｰｽﾗｲﾝ需要
外気温

外気温[℃]

100

時刻別最大デマンド [kW]E BL 0 t , D0  

11-16時の電⼒消費量合計の削減率

100%

ビルF

削減率（空調

50%

以外）
削減率（空

0%

調）
-50%

削減率（合

-100%

ビルD

差

8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5
8/20
8/21
9/5

-200%

ビルC

ビルB

-150%

計）と推定誤

ビ
ル
E

B1

B2

B3

B4

B5

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

D1

D2

D3

E1

F1

F2

F3

F4

F5

（棒グラフは用途別削減率，エラーバーはBL需要の推定誤差）

図8 抑制日の各テナントのピーク需要削減率った。執務者アンケート結果でも，従業員の作

図8から，夏季実証では，気温が34℃を超えた
8/20-21に，間接制御によるピーク需要削減を確

業効率感に悪影響は及ぼしていない。

認できたテナントはC2の1社のみであった。テ
3.2 冬季試験

ナント・日によって，日々の電気の使い方の変化や実行した節電策が違うため，削減量は様々であり，間接制御だけでデマンド抑制効果を出（1）試験内容

すには検討の余地が残る。空調のスケジュール

試験対象ビル
冬季実証試験は，表3のビルAとビルCの2棟，運転の効果も見られなかった。
各テナントの節電行動記録調査の結果によ

参加テナント10社を対象に実証試験を行った。

ると，節電対策の対象となった設備は照明・空参考として，
図10 にビルCの2014年1月14日（非調が多く，OA他の対策は少なかった（図9）。ま抑制日，日最高気温7.7℃）の電力需要パターン

た，統計的に有意な結果ではないが，デマンドを示す（同日の電力デマンドを100%として規削減率が高い対策は「予冷」を含むものだった。

格化した）。始業時間の8時-10時に，蓄冷された室をエアコンで暖房するために，各テナント専

40%

有部のエアコン暖房立ち上がりのため電力需

30%
20%

要が急増する。特に，年末年始明けの仕事初め

0%

0%
-20%

-20%

実施率

10%
-10%

の日が，室温が低くなっているため，最もデマ

-30%
-40%

需要削減率

実施率

-40%

ンドが増える。オフィスビルの場合，基本的に-60%

は，夏季に最大デマンドが発生するが，目標と-50%コピー機予熱 モー ド ブ( ラ インド・
うちわ )その他空調停止

ディスプレ イ・
会議 室 モニタ

昼休みに空調停止無人スペースの空調停 止 照(明 消灯 )設定温度下げない 下/ げな い時 間 を増やす)

人が少ない箇所 の設定 温度緩 和

設定温度緩和その他温度変更 そ( の他 消灯

コピー・ PC
切

予冷 照度緩和・
その他消灯 ・ノー ト(・
その他 OA・サー バーク ーラー・
PC
その他 )

-60%

120%

図9 テナントの節電行動と需要削減率の関係

温熱環境データから快適性指標であるPMV（Predicted Mean Vote, 予測平均温冷感申告）を

ビル全体の電力使用量の比率(デマンド値=100%)

需要削減率

20%

100%

80%

60%
空調
照明OAその他

40%

20%

0%

テナント毎に見積もったところ，PMVが1を超えるテナントはなく，概ね快適な執務環境にあ－ 32 －

0時-1時
1時-2時
2時-3時
3時-4時
4時-5時
5時-6時
6時-7時
7時-8時
8時-9時
9時-10時
10時-11時
11時-12時
12時-13時
13時-14時
14時-15時
15時-16時
16時-17時
17時-18時
18時-19時
19時-20時
20時-21時
21時-22時
22時-23時
23時-24時40%

図10 対象ビルの冬季電力負荷パター
ン（2014/1/14）

するピーク削減率が高い場合，夏季昼間だけでレヒーティングの採否を判断する必要がある。

なく，冬季早朝のデマンド抑制が必要になる。

またプレヒーティングは，始業前に室が予熱されるため，抑制日の勤務時間中の室温は比較日

直接制御（プレヒーティング）

よりも悪化していないことを確認した（図13）。

冬季の試験期間は2015年1月-2月の月曜日または休日明けの平日9日間とした。抑制日を4日，デマンド抑制を行わない休日明け平日の比較
日を5日設けた。制御方式は，直接制御（プレヒーティング）である（表3）。抑制日の朝に，各テナント空調の空調開始時間を1時間半程度
自動制御で前倒しする。始業前であるため手動対応できない。テナント空調系統を3グループ

図11 抑制日と比較日の電力需要カーブ（ビルA）に分けてエアコン暖房起動時間をグループ毎にずらすことで，冬季デマンドkWを抑制しつ
つ，電力消費量増加kWhの抑制も図った。プレ
ヒーティング以外にも，換気停止等の方策と併せてデマンド制御を実施する。室内環境の変化を把握するため，各テナント内の室温計測を行った。執務者アンケート調査は行っていない。
（2）試験結果

図12 抑制日と比較日の電力需要カーブ（ビルC）

前述した通り，年末年始明けの仕事初めの日30に冬季最大デマンドが発生するため，ビルAの

抑制日

28

抑制日（1/5）と前年の1/6（非抑制日）の30分デンド384kWは，前年と比べて約10%の削減とな160達成された。ビルCの抑制日（1/5）と前年の1/6920kWは，前年1/6のデマンド976kW（空室テナ
ント補正後）と比べると，プレヒーティングに

22

18

5%，プレヒーティングによって約5%の削減がント補正前）を示す（図12）。冬季最大デマンド

24

20

った。計測値からは，デマンド制御によって約（非抑制日）の30分デマンドデータ（空室テナ

他平日

26

室内温度[℃]

マンドデータを比較する（図11）。冬季最大デマ

比較日

2

4

6

8

10

12
14
時刻[h]

16

18

20

22

図13 抑制日と比較日の室温の経時変化(テナントC5)

4. 考察とまとめ―テナントビルにおけるDRの導入可能性

より約5%の冬季デマンドが削減されたと解釈

本稿では，都内のテナントビル（6棟，24テできる。一方，今冬1/5のプレヒーティングによナント）を対象に実施した直接/間接制御によるkWh増加量（6-8時）は，前冬1/6よりもビルAるスマート節電実証試験の結果を紹介した。直で40kWh，ビルCで436kWh増加しており，デマ

接制御対象は事務所ビルのピーク電力需要にンド抑制メリットと消費量増加の見合いでプ占める割合が大きい空調用途である。夏季試験－ 33 －

電力経済研究No.62（2015.11）

では，空調機器の直接制御により夏季昼間デマ
ンドを確実に抑制できること（ピーク削減率は10%程度），間接制御だけでピーク抑制効果を出すためには検討の余地が残ることが分かった。冬季試験では，朝の始業開始時に最大デマンドが発生する建物では，プレヒーティングによるデマンド抑制は有効であった（冬ピーク削
減率は5%程度）。また，直接制御によるスマー
ト節電は，制御時間の長さが短く，夏・冬共にテナント執務環境への影響は小さかった。
2章でまとめた既往の事業所DR実証と3章の本スマート節電試験結果を受けて，テナントビ
ルDRの導入可能性について考察する。


テナント側の手間の削減，需要制御の確実性，人がいない時間帯の制御可能性（例：
プレヒーティング）を考えると，テナント
ビル専有部のDRは，BEMSや空調制御装置など用いた直接制御（自動）が適切である。ただ，制御装置の導入費用の回収や受容性の高い制御手法という課題が残る。



直接制御によりテナント専有部のサービ
スレベルが低下する可能性があること，一
時的にテナント側の環境選択権を制限することから，テナント専有部に自動DRを導入するためには，テナント側へのメリッ
ト還元や契約（どのレベルの節電を行う[2] 木村：事業所における 2011～14 年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―，電力中央研究所報告 Y14013,（2015）[3] 東京都環境局・森ビル株式会社, 平成 25 年度
テナントビルにおけるデマンドレスポンス実証事業報告書,（2014）[4] 三菱地所, 新丸の内ビルディングにおけるビルオーナーとテナント協働によるスマートな電力使用に関する実証事業報告書,（2014）[5] 北九州スマートコミュニティ創造協議会 最終報
告資料,（2015）, http://www.kscop.jp/download/pre-final.pdf（アクセス日:2015/9/4）[6] 横浜市温暖化対策統括本部, 横浜スマートシ
ティプロジェクト（YSCP）の取り組みと今後の展開について, スマートコミュニティサ
ミット 2015,（2015）, http://www.nedo.go.jp/
events/report/sc_summit2015.html（アクセス日:
2015/9/4）[7] 実証最終成果まとめ（概要編）, 横浜スマート
シティプロジェクト（YSCP）全体会議,（2015）,
http://www.city.yokohama.lg.jp/ondan/yscp/zentai.
html（アクセス日:2015/9/4）[8] 資料 4 けいはんな学研都市資料, 次世代エネル
ギー・社会システム協議会（第 17 回）,（2014）[9] 一般社団法人日本サステナブル建築協会:“知的生産性測定システム（Subjective Assessmentof workplace Productivity, SAP）”,
http://www.jsbc.or.jp/sap/notes.html[10] ニューオフィス推進協会, オフィスの省エ
ネが進まない要因はこれだ！～新しい切り口の省エネ手法の提案～,（2014）[11] K.Coughlin et al.:“Estimating Demand Response
Load Impacts: Evaluation of Baseline Load Models
for Non-Residential Buildings in California ” ，
LBNL63728 (2008)か）など何らかの制度が必要と思われる。

高橋 雅仁 （たかはし まさひと）
電力中央研究所 社会経済研究所

謝辞

上野

本実証試験を実施するにあたりご協力いた
だいた試験対象ビルのテナントの総務担当と剛 （うえの つよし）
電力中央研究所 システム技術研究所

岩松 俊哉 （いわまつ としや）従業員の関係各位にここに記して感謝する。

電力中央研究所 システム技術研究所
坂東

参考文献

茂 （ばんどう しげる）
電力中央研究所 社会経済研究所[1] 高橋,上野,坂東,黒崎,小柳,野間:オフィスビルを対象にした夏季および冬季のデマンドレスポ
ンス制御の実証試験―需要削減効果と執務者の受容性の分析―, 電気学会電力・エネルギー
部門誌 Vol.134 No.8,（2014）－ 34 －

西川 雅弥 （にしかわ まさや）
日本ファシリティ・ソリューション株式会社
岩村

集 （いわむら あつむ）
野村不動産株式会社