本号の特集「日本におけるデマンドレスポンス研究の最前線」に関連する研究報告書などをご紹介します。弊所 Web サイト

電力中央研究所 社会経済研究所 検索
http://criepi.denken.or.jp/jp/serc/index.html

から PDF 版をご利用ください（無料）。

「電力経済研究」「電力経済研究」は電気事業、電力産業に関わる社会経済・制度問題を対象分野とし、課
題指向型、問題解決型に関連した研究成果等を掲載し、学術の振興に寄与することを目的とした雑誌です。一時休刊ののち、2015年３月にリニューアル復刊し、本号はその第２号になります。当面の間は、広く一般に投稿論文を募ることは致しません。

太陽光発電大量連系時の系統電圧制御に対するデマンドレスポンスの適用可能性―発動頻度と経済性の評価―（Y12008：2013.04）

総説

研究論文

家庭用エネルギー管理システム（HEMS）の普及に関する課題とその動向―過去の実証の分析による課題整理―（Y12011：2013.04)
産業用需要家の電力需要マネジメントのための設備利用計画策定ツールの開発（Y12018：2013.09）
デマンドレスポンスにおける需要家ベースライン選定に関する北米評価事例の調査（Y12021：2013.04）
業務・産業需要における BEM S／デマンド監視・制御装置のデマンドレスポンスへの活用の可能性（Y12022：2013.04）
オフィスビルを対象にしたデマンドレスポンス制御の実証試験―自動 DR と手動 DR の比較―（Y12025：2013.05）
省エネルギー・節電促進策のための情報提供における「ナッジ」の活用―米国における家庭向けエネルギーレポートの事例―（Y12035：2013.04）

主題、内容、手法等の新規性を有し、当該分野の発展に貢献すると思われる研究成果を報告したもの。また、特定の主題に関する一連の事象を、実態調査を通して、あるいは特定の主題に関する一連の研究及びその周辺領域の発展を、著者の見解にしたがって総括的かつ系統的に報告したもの。
研究ノート
総合的な報告までには至らないが、その研究途上で得られた有用な分析手法に関して記録にとどめておく価値があると認められたもの。特に、テクニカルな分析手法を特徴とするもの。また、特集の目的に沿って、他の媒体で報告した内容について、本誌向けに要約したもの。
⑷

需要側機器による無効電力補償の経済価値分析―太陽光発電大量導入時の電圧上昇抑制対策―（Y13007：2014.04）
デマンドレスポンス通知に対する受信者の確認時間計測ツール（Y13016：2014.04）
欧米のスマートグリッドの費用便益分析手法とわが国への適用に向けた課題（Y13019：2014.04）
欧州におけるスマートメーターの費用便益分析―分析上の課題を踏まえた結果の評価―（Y13022：2014.05）

電力経済研究の原稿には次のようなカテゴリーがあります（下記のカテゴリーは当面のももの。

⑶

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―（Y14013：2015.04）
家庭における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14014：2015.04）

再生可能エネルギー電源大量連系に対応するアンシラリーサービス型デマンドレスポンスの導入可能性の検討（Y13030：
2014.05）

特集を全体的に俯瞰して、その目的や意義、内容などについて総合的に展望・解説した⑵

スマートメータデータを活用した情報提供と行動変容―集合住宅におけるピーク抑制・省エネ実証事例―（Y15002：2015.09）
スマートメータデータ分析情報の活用―分析技術の動向調査と需要分析の予備的検証―（Y14003：2014.11）
低圧用無効電力補償装置の設置方策の検討―PV 導入時における電圧上昇対策 の 費 用 対 効 果 分 析 手 法 の 提 案―（Y14010：
2015.04）
米国におけるアンシラリーサービス供給のための需要側資源の活用動向（Y14011：2015.04）

原稿の種類と内容のであり、今後、編集委員会での議論を経て追加・変更になる場合があります）。
⑴■電力中央研究所 研究報告書（報告書番号：発行年月）

研究トピックス紹介
経済、経営、エネルギー・電力、環境等に関連する国内外の新たな研究動向を紹介する■社会経済研究所ディスカッションペーパー
SERC Discussion Paper 14008 ネガワットの費用便益評価に関する一試算―自律的節電スキームによるピーク火力代替の可能性―（2015.01.22）■電気新聞「ゼミナール」
東日本大震災以降の定点調査（下）：事業所の節電は継続しているのか？（2015.05.25）
東日本大震災以降の定点調査（上）：家庭の節電は継続しているのか？（2015.05.11）
自由化時代において、需要家に選ばれるデマンドレスポンスサービスとは？（2014.08.18）
これからのデマンドレスポンスの姿は？（2014.08.04）
事業所の節電は継続するか？（2014.04.28）
家庭用デマンドレスポンスの技術開発の現状と課題は何か？（2014.02.03）
家庭の節電は継続するか？（2013.06.03）
ビル・エネルギー・マネジメント・システム（BEMS）普及に向けた今後の課題は何か？（2013.03.11）
家庭用ダイナミック料金のピークカット効果と導入の課題は？（2013.02.25）

もの。

一般財団法人

電力中央研究所原稿の採用、雑誌の編集等については、「電力経済研究」編集委員会がその責任を負います。本誌に掲載されたすべての論文を含む本誌の著作権は、電力中央研究所に帰属します。複製や他の出版物等に転載を希望する場合は、「電力経済研究」編集委員
会を通じて電力中央研究所の承諾を得てください。

社会経済研究所
電力経済研究」編集委員会
E-mail:src-henshu-ml＠criepi.denken.or.jp

電力経済研究 No.62 2015年11月
発行：一般財団法人 電力中央研究所 社会経済研究所〒100‑8126 東京都千代田区大手町1‑6‑1
電 話 ： 03（3201）6601(代)電力経済研究No.62（2015.11）

目次

巻頭言

永田

豊

永田

豊

… 1

哲史

… 9

特集「日本におけるデマンドレスポンス研究の最前線」
総説
デマンドレスポンスの国内外の動向と当所の取り組み

浅野

浩志

研究論文
ピークタイム・リベートによる家庭用需要家のデマンドレスポンスの効果－北陸地域での実証データに基づく分析－
服部

徹

高橋

雅仁

坂東

茂

加部

西川

雅弥

テナント事務所ビルにおけるスマート節電実証試験
高橋

雅仁

上野

剛

岩松

俊哉

坂東

茂

岩村

集

…25

恭子

…35

健一郎

…46

直人

…55

研究ノート
家庭部門における行動変容型ピーク抑制策－見える化システムと料金体系を組み合わせた事例－
向井

登志広

西尾

健一郎

スマートメータデータの活用方法

小松

秀徳

内田
小松

鉄平

秀徳

石田
西尾

太陽光発電大量導入時の電圧上昇対策に関する考察－無効電力補償とデマンドレスポンスの比較－

高木

アンシラリーサービス型デマンドレスポンスの日米における取組み状況

雅昭

田頭
坂東

茂

…64

忠幸

…72

研究トピックス紹介
九州電力におけるデマンドレスポンス実証試験

中野

巻頭言

2011 年 3 月の東日本大震災以降、我が国では、デマンドレスポンスはもっぱら需給緩和策としての役割が期待されていた。しかし、今後は、需給状況の緩和が予想され、それに連れて、デマンドレスポンスに対して新たな役割が重視されていくと思われる。それらは、FIT（再生可能エネルギーの固定価格買取制度）により急速に増加している余剰電力への対応や、電力システム改革を念頭においた、小売自由化後の新サービスとしてのツール、あるいは欧米諸国並みに瞬動予備力市場や周波数安定化市場など、系統安定化対策に市場を創設した場合の資源の供給元としての役割などである。特に、現在、我が国は電力システ
ム改革の途上にあるため、海外での先進事例を学びつつ、我が国に相応しい形で、デマン
ドレスポンスを今後の制度改革に取り込んでいくことが求められている。
電力中央研究所では、東日本大震災より前からデマンドレスポンスに関する研究に取り組んできた。本特集は、上に述べた国内外のデマンドレスポンスを巡る動向についての概観と、当所のデマンドレスポンスに関するこれまでの研究の経緯や内容について紹介する
記事、および様々な研究成果に関する論文および研究ノートから構成される。本特集が、読者にとってデマンドレスポンスに関する一貫した理解を深めることの参考になれば幸いである。
2015 年 11 月
編集責任者
社会経済研究所
永田

豊

総

説

デマンドレスポンスの国内外の動向と当所の取り組み
A Survey of Demand Response and Research Activities at CRIEPI
キーワード：デマンドレスポンス，需要側資源，アンシラリーサービス，
再生可能エネルギー，系統運用
浅野

浩志

永田

豊

需要家と協調して，電力の使い方を社会的に望ましい形に誘導するデマンドサイドマネジメント（Demand-Side Management, DSM）の一形態として，デマンドレスポンス（Demand Response, DR）が，2011年の震災以降の電力供給不足の中で，新しい節電方法として注目されてきた。当所では，1980年
代から需要側研究を学術面で先導してきた。本稿では，欧米におけるデマンドレスポンスの導入状況，
国内のデマンドレスポンスの位置づけの変化，当所における研究の変遷，今後の展望を概説する。
1.
2.
3.
4.

4.1 初期段階（1980 年代～2000 年）
4.2 研究の本格化と着眼点
4.3 今後の研究の方向性

はじめに国内外における研究の変遷と導入状況
最新動向
当所の取り組みタを活用すれば，様々なダイナミックプライシ

1. はじめにング（緊急ピーク時課金制など）を適用できるよ

需要家と協調して，電力の使い方を社会的にうになるが，その費用対効果の分析手法 [1] は，望ましい形に誘導するデマンドサイドマネジ

1980年代に米国カリフォルニア州規制当局がメント（Demand-Side Management, DSM）の一開発した手法 [2] がベースとなっている。

形態として，デマンドレスポンス（Demand

デマンドレスポンスは本来，電力の供給信頼Response, DR）が，2011年の震災以降の電力供度を維持し，料金水準を安定化することを主た

給不足の中で，新しい節電方法として注目される目的としてきた。近年，電力供給の低炭素化てきた。DRとは，「時間的に変化する電力価格，のため，太陽光発電（PV）など変動電源が大もしくは卸電力価格高騰時や需給逼迫時に電量に連系してくると，系統安定化，すなわち，

力使用を減らすように設計された報酬に反応

各種アンシラリーサービスや系統柔軟性を供して，最終需要家自らが通常の電力消費パター給するために高速に応答するDR（Fast DR）[3]ンから電力使用を変化させること」である。

を導入する必要が生じる。これは，既存電源な

電力中央研究所は1980年代の米国におけるどの供給側資源と同じ土俵で，ヒートポンプ給ロードマネジメントの調査や費用便益分析に

湯機や電気自動車などの可制御負荷，住宅用

始まり，新しい電気料金メニューの効果分析な

PV等の分散型電源を含む需要家資源をDRとどの実証研究を含む理論，実証の両面で需要側

いう系統側の信号を通じて統合制御する形態研究をリードしてきた。現在，電力各社は家庭に電力系統の運用が進化していくこと（いわゆ

用需要家まで全ての需要家向けにスマートメ

るスマートグリッド化）を意味する。

ータ設置を進めている。例えば，スマートメー－1－

本稿では，これまでのDRの役割の変遷や実

電力経済研究No.62（2015.11）

証研究など，関連する研究動向と今後の展望をの中でも社会実験が行われた [9]。

解説する。

しかし，より費用対効果の高い需要分野は産業用・業務用の大規模に電力を消費し，エネル
ギーマネジメントを行っている需要家層であ

2. 国内外における研究の変遷と導入状況る。DSMをDRに進化させた大きなドライバは，
2000年の加州での電力危機である。これにより，DRがDSMから進化，発展してきた背景は，

当時は卸市場と小売市場の価格を通したリン

1990年代からの電力市場設立を含む電力自由

クが十分でなく，真に競争的な市場設計になっ化という制度的変化，実時間での電力取引を可ていなかったこととの教訓を得た。これを踏ま能とするICTの進化（技術進歩），近年のスマー

えて，リアルタイム料金などで需要反応を系統

トグリッド化であり，これにさらに社会の低炭に直ちにフィードバックし，卸市場の価格高騰素化という側面も融合しながら，時代の要請にを抑え，系統全体の信頼度を確保するためにピ適合してきたことである。

ークロードマネジメントが導入されるように

DSM, DRのもっとも基本的な手法として，家なった [10, 11]。さらに米国では，エネルギー市

庭用需要家向けの情報提供（電力消費量の需要場（前日市場）での経済プログラム（需要入札）

家へのフィードバック，いわゆる見える化を含に始まり，容量市場への投入，アンシラリーサ

む）がある。高度なエネルギーマネジメントシ

ービス市場への投入と進んできた。ただし，

ステムで家電機器を自動制御するシステムがDRの市場化に積極的なPJMの場合，新設電源

広く社会に普及するには時間がかかる一方で，と並んでDRを容量市場向けに用いているため，集合住宅などで電力寡消費型世帯の場合，契約容量や収入ベースでは，容量プログラムがHEMSや高度なDRより，アクセスしやすく，9割近くを占めている。

消費者にわかりやすい携帯端末や宅内表示器
による電力量・電力支出表示が好まれる場合がある。既に1990年代後半にNEDOプロジェクト

3. 最新動向として，九州電力管内で自宅の電力消費量を表

米国では，アグリゲータ等の新たなプレイ

示するシステムの効果が検証されている [4, 5]。

ヤーや様々なスマートグリッド技術を活用

現在，この研究は日米で需要家毎にカスタマイしながら，電力貯蔵やデマンドレスポンス

ズされた省エネルギーレポートを配信する形などの分散型エネルギー資源を電力市場に[6]

組み込み，系統運用に役立てる制度が展開さで実装されつつある 。
電気料金を動的に時変にするダイナミックれつつある [12] 。今後，PVによる余剰発電

料金制も米国では1980年代から大口需要家向（over-generation）が頻発する事態になると，[7]

けに実験され ，我が国でも1990年代後半から

デマンドレスポンスの役割としては，需要削減実験が行われてきた [4]。

より，再生可能エネルギー余剰時の需要創出が震災前からスマートメータ導入効果の実証

より重要になる。

試験の一部として，緊急ピーク時課金（Critical

我が国でも米国やフランスより数年遅れで，Peak Pricing, CPP）によるピーク電力抑制効果

同様の動きがある。DRの活用領域を従前のピが示された [8]。震災以降は政府の意向により，ークカットだけでなく，アンシラリーサービス

いわゆるスマートコミュニティ4地区実証事業まで拡大することを念頭に，2013年12月～2015－2－

年3月の期間で経済産業省資源エネルギー庁実

ネガワット量を確定するためのベースライン

証事業として，DR事業者（アグリゲータ）との決定と測定方法等の妥当性の評価，国内のネ

東京電力がインセンティブ型DR実証を実施しガワットポテンシャルの推計である。

た（経済産業省インセンティブ型ディマンドリ

我が国でも系統運用のためのネガワット取スポンス実証事業）。DR発動から実負荷抑制ま引の経済性が検討される段階に進んでいる。デでの時間や削減量の有効性等を検証し，DRのマンドレスポンス効果の測定方法・確実性や報価値を評価した。当該実証を通じて，今後の酬額の決め方について検討し，市場化が進むこ

DR市場の姿を示すことで，海外事業者も含めとが期待される。また，FITによる変動電源のたDR事業者の支援，ビジネス環境整備の促進

大量連系に備えて，系統柔軟性の供給源としてを目的としている。

需要側資源の活用が期待される。

さらに，2015年度にはネガワット取引を対象とした「エネルギーマネジメントシステム構築に係る実証事業」が行われている。本事業では，

4. 当所の取り組み
4.1 初期段階（1980年代～2000年）

需要削減を発電と等価な資源として相対契約
や市場を通して取引することを想定して，ネガ

電力中央研究所では，古くは1980年代から電ワット取引と称している。本稿執筆時点でアグ

力需要のマネジメントに関する研究を行ってリゲータ18社が事業者として採択されており，
約2000口の需要家と契約し，一般電気事業者
3社（東京，関西，中部）との間で，2015年8月からネガワット取引の実証を行っている。本事業の目的は，資源エネルギー庁が策定した「ネガワット取引に関するガイドライン」に定めた

きた。需要マネジメントに関する研究は，当時は文字通りデマンドサイドマネジメント（Demand Side Management, DSM）と呼ばれていた。そこでは，発電から小売り販売に至る一貫した垂直統合型の電気事業において，季時別料金（Time-of-Use Rate）による負荷削減・移行

それ以前

2008～10年度

2011～13年度

2014年度～ DSM（デマ アンケートに オフィスビルを 需要家への情報

よるDRプロ
グラムの市
場ポテン
シャルの評
価
 業務用需要家の自動化
DRシステムについての分析
 米国など先
行事例の調
査と日本へ
のインプリ
ケーション

対象としたDR
実証 DRにおける需
要家ベースライン選定に関する調査 産業用需要家の設備利用計画策定ツールの開発
 太陽光発電大量連系時の系
統電圧制御に対するDRの適用可能性提供や動的料金メ
ニューによる需要抑制効果の分析
 電力システム安定化のための需要側機器活用の経済的価値の評価 アンシラリーサー
ビス型DRの技術的・経済的成立性の検討
 東日本大震災後の節電行動とその定着に関する分
析

ンドサイト
マネジメン
ト）に関す
る研究
 TOU（季時
別料金）の分析
 統合資源計画
 直接・間
接負荷制
御試験の
評価
等

図1 電力中央研究所におけるデマンドレスポンス関連研究の経緯－3－

電力経済研究No.62（2015.11）

効果の分析などが主なテーマであった [13-15]（図1）。本分野の研究は，その後，需要サイドのとりわけ最大電力負荷の削減効果を供給サいる [4, 17-18]。
4.2 研究の本格化と着眼点

イドと同様に資源（Resource）として扱い，供

近年では，2008年度に研究課題「デマンドレ

給サイドのみならず，需要サイドの資源も含めスポンスの評価」を設定し，米国など先行するて経済的に最適な電力供給計画，いわゆる「統国における事例の調査に基づく日本へのイン合資源計画（Integrated Resource Planning）」へと

プリケーションの提示 [11]，アンケートによる発展を遂げた [16]。また，90年代の終わりに，DRプログラムの市場ポテンシャルの評価（表国からの委託事業として九州電力㈱が実施し1）[18]，業務用需要家の自動化DRシステムにつた負荷制御試験に協力し，家庭部門における電いての分析（図2）[19] などを実施した。また，

気料金や情報提供，ピーク抑制協力金等に対す

各国で家庭用スマートメータの一斉導入が論る反応度合いについて定量的な分析を行ってじられ，米国がスマートメータ導入に期待する

表1 規模別・用途別のピーク時間帯需要と負荷削減ポテンシャル
契約電力規模別

上段：負荷削減量（MW)

中段：ピーク需要（MW）
下段：ピーク需要に対する総計

2000kW以上

500kW以上
2000kW未満

200kW以上
500kW未満

50kW以上200kW未満708
12,692
5.6%
23
1,335
1.7%
639
7,153
8.9%

410
9,507
4.3%
36
1,100
3.3%
279
4,078
6.8%

99
3,731
2.7%
26
839
3.1%
26
1,031
2.5%

104
2,349
4.4%
63
1,323
4.8%
6
154
3.8%

負荷削減量の割合

総計

事業所
用途別

オフィス・
事務所

工場

1.323
28.393
4.7%
149
4,694
3.2%
950
12,422
7.6%

出典：文献[18]出典：文献[19]図2 モデル事務所ビルの電力負荷曲線と負荷削減量（個別電気空調，床面積5千㎡未満）（夏季平日の13～16時の間にデマンドレスポンスプログラムを発動する場合）－4－出典：文献[22]※温熱環境が自分の作業効率に与える影響に関する主観申告値
図3 DR制御に伴う温熱環境変化に対する作業効率感（自動DR vs 手動DR）(a)各設備が各自のタイミングで稼働した場合
出典：文献[24](b)コスト最適ツールを用いて最大電力を抑制した場合

図4 翌週設備利用計画の例

社会的便益を調査し，我が国においてこれらの[1]ていなかった産業用需要家にも着目し，ピーク便益を評価する上での課題を明らかにした 。

需要を削減するような大規模な電力負荷の機

これらの研究を通じて，日本でピークカット型

器の利用計画を策定するためのツール開発をのデマンドレスポンスを実施する場合に，どの行った（図4）[24]。一方，この頃より，太陽光

ような需要家や用途で削減ポテンシャルが多発電（PV）が大量に系統連系されることによ

そうか，また，どのような課題が予想されるかる様々な問題が指摘されるようになり，これらなどを明らかにしてきた。

のうち，特にPVからの逆潮流による配電電圧

その後，後継課題として，2011年度に「日本の上昇問題に対し，これをDRメニューとして型デマンドレスポンスの成立性評価」を設定し需要家に協力を仰いだ場合の便益などについた。本フェーズでは，外部機関との共同研究をて評価した（図5，表2）[25]。

通じて，実際のオフィスビルを対象としたDR実

そして，2014年度より研究課題「次世代需要証試験を行うことによる，文献調査では得られな

マネジメントの価値評価」を開始し，本特集号[20-22]い実体験に基づく課題の洗い出し（図3），

でこの後に記す研究論文や研究ノートに関すDRの効果を測定するために不可欠であるベーる研究を行っている。これらの内容については，

スライン需要の推定方法などについての研本誌の個々の記事を参照されたい。

究 [23] を実施した。また，これまで焦点を当て－5－

電力経済研究No.62（2015.11）

表2 配電線電圧制御のためにPV逆潮流を抑制するDRのシミュレーション結果
PV連系率
DR発動
DR発動日数［日/年］
1日あたりのDR発動
時間［時間/日］
年間必要抑制電力量a［MWh/年］
年間全逆潮流量に対するaの割合（［ ］は年間PV全発電量に対するaの割合）

パターンi （PVが高圧系統全体にわたって均等に配置される場合）
30％
40％
50％
23
98
221

パターンii （PVが高圧系統の後半部分に配置される場合）
30％
40％
50％
50
182
263

2.4

3.4

4.2

3.0

3.7

4.6

16

210

771

42

376

1,124

2％
［0.4％］

13％
［4％］

30％
［12％］

6％
［1％］

24％
［8％］

44％
［18％］

出典：文献[25]ている段階にあるが，日本では具体的なサービ

4.3 今後の研究の方向性

スとその便益について研究を進めるべき段階

以上述べてきたように，当所では長年，需要にあると考えられる。

マネジメントの研究に関わってきた歴史と実績がある。それらを踏まえ，本節では，今後の需要マネジメント研究として重要となると思われる分野について述べる。
ピークカット型のDRについては，当所における研究のみならず，国の4地域実証試験（例えば [26]），電力各社の実証試験（例えば [27]）など，様々な成果が蓄積されるに至り，CPP等(PV連系率30%における柱上変圧器以下の低圧形態）に対する反応度合いなどが明らかになりつつある。しかしながら，効果の継続性や，価格弾

出典：文献[25]

図5 低圧配電系統モデル

力性等についてはバラツキが大きく，統一的な電力システム改革との関係で付言すれば，

知見が整理されたとは言えない状況であると2016年度に開始される小売全面自由化を控え，思われる。
ピークカット型以外のDRについては，前節新たな顧客サービスとしてDRを考え，どのよでも紹介したように，固定価格買取制度

うなインセンティブを提供すれば需要家の満（Feed-in-Tariff, FIT）の影響による，PV等の大足度を高められるかといった視点の研究も求量連系がもたらす系統不安定化に関する様々

められよう。そして，このために，今年度よりな問題のうち，特に配電レベルで，PV逆潮流

本格的な普及が始まるスマートメータから得削減に対する具体的な出力抑制インセンティ

られる30分積算・100W単位の時間帯別電力需ブを提案するようなDRプログラムの費用便益

要データを活用することが重要である。

分析が重要になっている。また，アンシラリー

以上のことから，今後，われわれの研究を強サービス等のFast DRについては，電力システ化していきたいと考える分野として，以下の3

ム改革が先行する米国では市場取引も行われ分野をあげたい。

－6－

・各地のDRパイロット事業データに基づく評
価，国外事例の調査と教訓の分析
・需要側資源を供給力に位置付ける制度の設計
・電力システム改革後の需給体制を見据えた新サービスの創出
当所は，今後も電気事業の中核的研究機関として，来るべき電力システム改革後を見据えた望ましい需要マネジメント方策に関する研究を進めていく所存である。
参考文献[1] 高山正俊, 山口順之, 高橋雅仁, 戸田直樹, 浅野浩志 (2010) 「スマートメータ導入に関する米国の動向とわが国における便益評価の課題」，
電力中央研究所報告 Y09028.
[2] 浅野浩志 (1985) 「ロードマネジメントとその費用便益分析」，電力経済研究，No.19.
[3] 浅野浩志 (2012) 「デマンドレスポンスによる需給安定化」, 電気学会誌, Vol.132, No.10，
pp.688-691.
[4] 浅野浩志 (1997) 「ピーク対応料金下における家庭用需要家の負荷調整行動の分析—間接負荷制御実験データを用いた価格効果の測定—」，
電中央研究所報告 Y97004.
[5] 浅野浩志 (1999) 「電力使用量情報の省エネル
ギー効果」，電力経済研究，No.41.
[6] 向井登志広, 西尾健一郎, 小松秀徳，内田鉄平,
石田恭子 (2015) 「スマートメータデータを活用した情報提供と行動変容―集合住宅におけるピーク抑制・省エネ実証事例―」，電力中央研究所報告 Y15002.
[7] H. Asano (1989). “Survey of Utility Real-Time Pricing
Projects in the U.S.,” Energy Modeling Forum SR 3,
Stanford University.
[8] H. Asano (2012), “Smart Metering and Demand Response Programs in Japan,” Evora 2012 Symposium on
Microgrids, September 2012, Evora, Portugal.
[9] 浅野浩志 (2014) 「これからのデマンドレスポン
スの姿は」，電気新聞ゼミナール，2014 年 8 月.
[10] 浅野浩志 (2001) 「競争市場における需要側反応プログラムの役割―米国におけるピークロ
ードマネジメントの現状―」，電力経済研究，
No.46.
[11] 山口順之，今中健雄，浅野浩志 (2006)「米国における需要反応プログラムの実態と課題」，
電力中央研究所報告 Y05028.
[12] 浅野浩志 (2015), 「電力システム運用における需要側資源の活用」，電気学会誌，135 巻，

11 号.
[13] H. Asano, S. Sagai and K. Yamaji (1988) “Microscopic Analysis of Industrial Customers Response
to Time-of-Use Rates: Case Studies for an Integrated Steel Mill and a Heavy Electrical Apparatus
Works,” CRIEPI Report, EY87002[14] H. Asano, S. Sagai and E. Imamura (1991)“Commercial Customer Response to Time-of-Use
Rates: Case Study of Hotel with Cogeneration
Systems,” CRIEPI Report, EY90002[15] H. Asano (1992) “Demand-Side Management ofJapanese Electric Power Industry,” CRIEPI Report,
EY92002[16] 高橋雅仁, 浅野浩志, 永田真幸 (1998) 「統合資源計画モデルの開発と蓄熱式空調システム
普及方策への適用」，電力中央研究所報告Y97021.
[17] 浅野浩志 (1998) 「家庭用間接負荷制御実験における情報提供とピーク抑制協力金の効果分
析」，電力中央研究所報告 Y97008.
[18] 山口順之, 高山正俊 (2011) 「業務・産業需要におけるデマンドレスポンスのポテンシャル
評価―関東圏の事業所アンケート調査に基づ
く集計・分析―」，電力中央研究所報告 Y10020.
[19] 高橋雅仁, 浅野浩志, 山口順之 (2009) 「業務部門のデマンドレスポンスによる需要調整の技術的ポテンシャルの評価」，電力中央研究所
報告 Y08034.
[20] 高橋雅仁, 上野剛, 高山正俊, 浅野浩志 (2010)「オフィスにおけるデマンドレスポンス制御
試験:需要調整効果と居室内快適性の分析」，電力中央研究所報告 Y09014.
[21] 高橋雅仁, 上野剛, 高山政俊, 浅野浩志 (2011)「オフィスにおけるデマンドレスポンス制御
試験Ⅱ:居室内快適性とワーカーの制御キャン
セル率の分析」，電力中央研究所報告 Y10040.
[22] 高橋雅仁, 上野剛, 坂東茂 (2013) 「オフィスビルを対象にしたデマンドレスポンス制御の実証試験―自動 DR と手動 DR の比較―」，電力中央研究所報告 Y12025.
[23] 山口順之 (2013) 「デマンドレスポンスにおける需要家ベースライン選定に関する北米評価
事例の調査」，電力中央研究所報告 Y12021.
[24] 坂東茂, 比護貴之, 浅野浩志, 古川慧 (2013)「産業用需要家の電力需要マネジメントのための設備利用計画策定ツールの開発」，電力中央研究所報告 Y12018.
[25] 河村清紀 (2013) 「太陽光発電大量連系時の系
統電圧制御に対するデマンドレスポンスの適用可能性―発動頻度と経済性の評価―」，電力中央研究所報告 Y12008.
[26] 資源エネルギー庁 (2014) 「ディマンドリスポ－7－

電力経済研究No.62（2015.11）

ンスについて―新たな省エネのかたち―」，総合資源エネルギー調査会省エネルギー・新エネ
ルギー分科会省エネルギー小委員会（第 6 回）
配布資料 3.
http://www.meti.go.jp/committee/sougouenergy/
shoene_shinene/sho_ene/pdf/006_03_00.pdf（最終アクセス日：2015 年 10 月 1 日）
[27] 九州電力 (2013) 「電気料金による電力使用抑制効果に関する実証試験 結果概要」，2015 年 1
月 22 日プレスリリース資料.
http://www.kyuden.co.jp/press_h130122-1.html（最終アクセス日：2015 年 10 月 1 日）

浅野 浩志（あさの ひろし）
電力中央研究所 社会経済研究所
永田豊（ながた ゆたか）
電力中央研究所 社会経済研究所

－8－

研究論文

ピークタイム・リベートによる家庭用需要家のデマンドレスポンスの効果―北陸地域での実証データに基づく分析―
Residential Demand Response by Peak-Time Rebate-Evidence from Pilot Program in Hokuriku Areaキーワード：家庭用需要家，デマンドレスポンス，ピークタイム・リベート，実証試験
服部

徹

高橋

雅仁

坂東

茂

加部

哲史

2013年度から2カ年にわたって実施された北陸地域での家庭用需要家を対象としたデマンドレスポン
ス（DR）の実証試験では，これまで我が国で実証が進められてきたクリティカル・ピーク・プライシング（CPP）に加え，需要家の節電量に対して割引（払い戻し）を行うピークタイム・リベート（PTR）による需要抑制効果を国内では初めて検証した。その結果，PTRは，節電による経済的メリットが等しくなるように設計されたCPPと，ほぼ同程度の需要抑制効果を持つことが分かった。また，調査終了後のモニターへの意識調査からは，PTRの方がCPPよりも受容性が高いことも確認した。ただし，割引単価が高くなるほど需要抑制効果が大きくなるといった効果は見られなかった。なお，1年目と2年目の夏季の需要抑制効果を比較すると2年目の需要抑制効果は小さいことが分かった。
1.
2.

5.

はじめに
PTR に関する海外の実証試験のレビュー
2.1 PTR の概要
2.2 PTR の設計事例
2.3 PTR の需要抑制効果
3. 北陸地域の家庭用 DR 実証試験の概要
4. 需要抑制効果の推定手法とデータ分析結果
5.1 PTR と CPP の比較
5.2 単価の違いによる影響
5.3 需要抑制効果に関するその他の結果
5.4 モニターごとの需要抑制
6. おわりに

金メニューは，2016年度から始まる小売電力市

1. はじめに場の全面自由化によって，競争の中で提供され我が国では，東日本大震災以降，電力の需給ることも期待されている。

ひっ迫の緩和のため，需要家に経済的インセン

しかし，CPPについては，需要抑制効果が認

ティブを与えて，ピーク需要の抑制を促すデマ

められるとしても，時折極端に高くなる料金にンドレスポンス（DR）に対する注目が高まっ直面するリスクを嫌い，特に小売全面自由化後た。特に，スマートコミュニティの実証事業でに，需要家が料金メニューを自由に選ぶ状況には，需給ひっ迫の予想される日のピーク時間帯

おいては，選択されない可能性が高い。実際に，（緊急ピーク時）に電気料金の単価を通常の2小売全面自由化を実施し，スマートメーターを倍から5倍の水準に引き上げるという緊急ピー

設置している諸外国でも，小売事業者が競争のク時課金（Critical Peak Pricing, CPP）と呼ばれ中でCPPのような料金メニューを提供している料金メニューによる家庭用需要家のDRの効る事例はほとんどない。

果の検証も行われ，一定の需要抑制効果が認めそうした中，DRを促しつつ，需要家にとっられたとされている。このようなDRを促す料ても魅力のあるプログラムとして注目されて－9－

電力経済研究No.62（2015.11）

いるのが，ピークタイム・リベート（PTR）で効果についての分析結果をとりまとめたもの

ある1。PTRでは，需給ひっ迫が予想される日のである。

ピーク時間帯に，節電を行った需要家に対し，

以下，2節で，これまでのPTRに関する海外

節電量に応じた割引（リベート）を適用するこの先行的な実証試験を振り返った後，3節では，とで，節電に対する経済的インセンティブを与北陸地域で実施された家庭用DRの実証試験のえるプログラムである。PTRでは，需要家は高概要を述べる。次に，4節で分析手法について

い料金を支払うリスクには直面せずに，節電を述べた後，5節でPTRやCPPの需要抑制効果の分行う経済的インセンティブが与えられるので，

析結果を示す。6節で，分析結果をまとめ，今CPPよりも受容性が高いと思われる2。もし，後のDR実証に関する展望について述べる。

PTRによる需要抑制効果がCPPによるそれとほ
ぼ同じであれば，全体として得られる需要抑制
効果は大きくなると考えられる。しかしながら，PTRでは，需要家が料金単価の上昇というリス

2. PTRに関する海外の実証試験のレビュー
2.1 PTRの概要

クに直面しないがゆえに，節電に最大限取り組
まず，需要抑制効果も小さくなるのではないかとの懸念もある。そこで，これから小売全面自由化を控え，需要家に選択されることを前提に，DRの効果を得るための手段として，PTRが有用かどうかについては，その効果を検証する必要がある。

ピークタイム・リベート（PTR）とは，緊急ピーク時に需要を通常の水準よりも節電した
場合，その節電量に応じて払戻を行うが，使用した電力量については，通常の料金を支払うというものである。節電量を決める際の参照基準となる通常の消費量を「ベースライン」と呼ぶ。
PTRを適用される需要家は，緊急ピーク発動日

2013年から2014年の2カ年にわたって北陸地域で実施された家庭用需要家向けのDRの実証試験は，国内では初めてPTRを対象に含めた，
本格的な実証試験である。また，これまで国内での実証試験が主に太平洋側で行われてきたのに対し，気候帯の異なる日本海側で行われた実証試験として，DRの需要抑制効果に地域差があるかどうかを見る上でも重要な実証となっている。本稿は，この北陸地域の実証試験で得られたデータを分析し，主にPTRの需要抑制のピーク需要を抑制すれば，その分，普段支払
う電気料金を節約できるだけでなく，払戻を受けることができるので，節電のインセンティブが与えられると考えられる。一方で，仮に需要を抑制できなくても，普段支払う電気料金を払うだけなので，CPPの場合のように，使用電力量に対して非常に高い料金を支払うことにな
るリスクはない，という意味でリスクフリーである。したがって需要家は，もしPTRが提供されれば，CPPよりも積極的に選択すると考えられる。もっとも，PTRを提供する電力会社の側

1

服部・戸田(2011)および服部(2013)を参照。

は，払戻の原資を確保しなければならない他，

2

DR を促す料金メニューやプログラムの中で，PTR を選ぶ需

払戻単価やベースラインの設定など，プログラ要家が多いことを示す米国の調査結果として，例えば，
Treadway (2013)がある。また，米国メリーランド州ではムの設計が難しい部分もある3。また，PTRでBaltimore Gas & Electric 社などがスマートメーターを設置した
需要家に PTR を適用しており，2014 年の夏の時点で全需要家の約 7 割に相当する 86 万軒の需要家が加入している。
Baltimore

3

Gas & Electric (2015)を参照。

基づいて，PTR に対する批判的見解を述べている。

Borenstein (2014)は，ベースラインの設定に伴う経済的問題に－ 10 －

表1 PTRを適用している北米の主な家庭用DR実証試験における単価の設定
実証試験

単価設定ケース（地域，実施年，参加世帯）

比較対象

PTRの

CPPの

世帯の

払戻単価

料金単価

35.00

N/A

30.00

30.00

料金単価

Anaheim Critical-Peak Pricing Experiment [Anaheim]

240kW/月まで

6.72（米・カリフォルニア，2005年，123世帯）

240kW/月を超える分

11.02

Ontario Smart Price Pilot [Ontario]

600kWh/月まで

5.80（カナダ・オンタリオ，2007年，498世帯）

600kWh/月を超える分

6.70

BGE Smart Energy Pricing Pilot [BGE]

PTR低単価ケース(L)（米・メリーランド，2008年，1,375世帯）

PTR高単価ケース(H)PowerCents DC [PCDC]

夏季

12.30

66.00

77.10

（米・ワシントンD.C.，2008-09年，1,245世帯）

冬季

11.70

36.00

72.20

CL&P Plan-it Wise [CL&P]

低単価ケース(L)（米・コネチカット，2009年，1,251世帯）

高単価ケース(H)

15.00

12.20

116.00175.00130.00

77.70

77.80

173.60173.60

注：単位はセント/kWh（Ontario Smart Price Pilotのみカナダ・セント）
出所：Anaheim Critical Peak Pricing ExperimentについてはWolak (2006)，Ontario Smart Price PilotについてはOntario Energy
Board (2007)，BGE Smart Energy Pricing PilotについてはFaruqui and Sergeci (2009a)，PowerCents DCについてはeMeter Strategic
Consulting for the Smart Meter Pilot Program (2010)，CL&P Plan-it WiseについてはFaruqui and Sergeci (2009b)をそれぞれ参照。

CPPと同様の需要抑制効果が得られるのかに

CPPの料金単価 ≦ PTRの払戻単価

ついては検証が必要とされ，海外，特に北米で＋通常の料金単価(1)は，PTRによるDRの実証試験が行われてきた。
等号が成り立つように設定すれば，消費電力
2.2 PTRの設計事例

を一単位節電する時の需要家の利得の変化は家庭用需要家を対象にPTRを適用した北米

CPPとPTRで同じとなる。さらに，PTRの払戻の主なDR実証試験において，PTRの払戻単価

単価とCPPの料金単価を同じ（またはほぼ同がどのように設定されたのかを表1にまとめてじ）に設定しているケースもある6。

いる。緊急ピーク時のPTRの払戻単価は，多く

また，PTRのリベートの支払い額を決める節の場合，1 kWhの節電に対して，同じ実証試験

電量の測定に必要なベースラインについては，で適用されているCPPと少なくとも同程度の緊急ピーク時に経済的インセンティブがなけ

経済的インセンティブを与えるように設定されば生じていたであろう需要量を反映するよ

れている4。例えば，BG&E社のSmart Energy

うに設定するのが基本となる7。ただし，これPricing PilotのPTR低単価ケースでは，払戻単価と通常支払う料金単価の合計がCPPの緊急ピ

6

その理由については，各実証試験の報告書等には明記されていないが，緊急ピーク時において，普段であれば使っていた電ーク時の料金単価とほぼ同じ水準に設定され気を使わない（節電する）ということは，いわば発電をして需ている。すなわち，以下の式が成り立つように給ひっ迫を緩和しているのと同じであり，そうであれば，同じ設定されている5。

時に発電した事業者が受け取る対価（価格）を節電した需要家も受け取れるようにすべき，という理由が考えられる。
7

なお，ベースラインの値については，実証試験に参加するモ

ニターには事前に知らせていないケースが多いが，これは，需4緊急ピーク時以外の単価は PTR の方が CPP よりも少し高め

要家によって意図的にベースラインを操作されるのを防ぐたに設定されていることが多い。

めである。普段の電力消費量を増やし，ベースラインを高くす

5

表 1 の単価では，厳密には(1)式に一致していないが，例えばることで，リベートの適用を受けられる削減量を大きくするこPowerCents DC の夏季においては，Wolak (2011)が，こうした考とができてしまうという問題をいかに回避するかは，PTR のベえ方で設定されたと述べている。

ースライン設定に伴う問題の一つである。

－ 11 －

電力経済研究No.62（2015.11）

までの北米におけるDR実証の事例を見ると，PowerCents DC（PCDC）では冬季でもピーク需その設定にはいくつかの方法があり，必ずしも要抑制効果が認められるが，それは夏季におけ定まった方法があるとはいえない。

る効果よりもそれぞれ小さくなっている。また，

例えば，Ontario Energy Board (2007)によれば，（w/T）と表示したDRの支援技術9を利用する

San Diego Gas & Electric社のPTRプログラムでケースでは，PTRもCPPも需要抑制効果は大きは，直前の平日の5日間の平均としていた。まくなる。

た，カナダのオンタリオ州の実証（Ontario SPP）
では，直前の平日の5日間の平均の25%増しとAnaheim_PTR

していた8。このように緊急ピーク発動日の直Ontario_PTR 夏
Ontario_CPP 夏

前のデータを用いる方法がある一方で，

BGE_PTR
BGE_CPPBGE_PTR (H)Anaheim Critical Peak Pricing Experimentでは，夏季の前半の平日における最大3日平均としてい

BGE_PTR w/T
BGE_CPP w/T
BGE_PTR (H) w/T

た他，PowerCentsDCでは，当月の平日の最大3
日平均とするなど，一定期間の最大消費電力をCL&P_PTR (L)CL&P_CPP (L)ベースラインにする方法もある。

CL&P_PTR (H)
CL&P_CPP (H)

PTR
CPP

CL&P_PTR (L) w/T
CL&P_CPP (L) w/T

2.3 PTRの需要抑制効果

CL&P_PTR (H) w/T
CL&P_CPP (H) w/T

では，PTRによって，CPPと同じような需要抑制効果が見られたのかどうかを北米の実証

PCDC_PTR 夏PCDC_CPP 夏

事例に基づき検証してみよう。図1は，北米のPCDC_PTR 冬PCDC_CPP 冬

実証でPTRによるピーク需要抑制の効果を同

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

じ実証事業の中でほぼ同じ条件で適用された

注：w/Tは，DR支援技術を利用したケースを表わす。

CPPによるピーク需要抑制効果と並べて比較

図1 北米の家庭用DR実証におけるしたものである。Anaheim Critical Peak Pricing

PTRとCPPの需要抑制効果

Experimentのケースのみ，PTR単独の実証のた
PTRの需要抑制効果について，CPPとの比較

め，CPPとの比較はない。
図1からは，PTRでも一定のピーク需要抑制

で図1から読み取れることは，ほぼ同じ条件で効果が見込めるということがわかる。ただし，あれば，CPPよりもその効果は小さいというこ

図1には示していないが，Ontarioの実証におけとである。OntarioやCL&Pの実証では，PTRのる冬季の結果では，CPPもPTRも統計的に有意払戻単価とCPPの料金単価が同じで PTRの方な抑制効果は見られなかったとしている。

がCPPよりも節電に対する経済的インセンテ
ィブは大きいはずだが，ピーク需要の抑制効果

825%増しとするのは，計算の簡便性から，基本的には直前のはCPPの方が大きい。また，BG＆Eのケースで平日の5 日間の平均値をベースラインとするアプローチを採用
したが，そのままでは，緊急ピーク発動日に予想される需要を過小評価してしまう可能性があったためである。そこで，別の9実証で CPP の発動日におけるコントロールグループの需要が器の温度などを CPP 発動日に合わせて自動的に変更するよう23%増加しているというデータに基づき，一律に直前の平日の事前に設定することができる技術である。服部・戸田(2011)を5 日間の平均値を 25%大きくしたのである。

参照。

DR の支援技術とは，スマートサーモスタットなど，空調機－ 12 －

は，PTRの払戻単価がCPPの料金単価とほぼ同

なお，CPPが適用されるモニターには，CPP

じケースでは，CPPよりも抑制効果は小さく，を「仮想の電気料金メニュー」として説明し，払戻単価をCPPの料金単価の約1.35倍に設定しPTRが適用されるモニターにはPTRを「仮想たPTR (H)のケースで，CPPと同程度の抑制効の割引型料金メニュー」として説明している。

果が得られている。

また，モニターへの説明資料には，ピーク時

このように，少なくとも北米の家庭用DR実間帯における電力使用量を抑えることで，電証試験では，PTRとCPPが，節電に対して同じ気料金が安くなることについての説明があような経済的インセンティブを与えるようにる。以下，各グループに適用される条件につ設計されていても，PTRの需要抑制効果はCPP

いて説明する。

に比べて弱い傾向がある。ただし，日本国内で(1) 緊急ピーク時課金（CPP）

も，同じような傾向が認められるのかどうかは，実証試験で確認する必要があるだろう。

CPPでは，調査期間中に，節電をお願いする日（DR発動日）のピーク時間帯（夏季は13～16時，冬季は17～20時）に，通常の数倍

3. 北陸地域の家庭用DR実証試験の概要

から10倍程度に料金単価を変化させる。「発動日」は土日祝日・お盆・年末年始を除く日

北陸地域における家庭用DR型料金メニュ
ーの実証試験は，CPPとPTRおよび消費の「見に発動され，モニターには前日に電子メール
またはFAXで連絡される。

える化」による需要抑制効果を明らかにするために実施されたものである。調査期間は，
2013年の夏季（7月から9月中旬），2013年の冬季（2013年12月から2014年2月），2014年の夏季（7月から9月末）である。
集したモニターをCPP，PTR，見える化，比較用，の4つのグループにランダムに振り分
け10，対照実験で料金メニュー等の効果を分析する。それぞれのグループに割り振られた2013年時点でのモニターの数は表2に示すとおりである。

見える化
比較用
合計

支払われる。差額精算金とは，モニターの電気の使用実績に基づいて，基準とする電気料を適用した場合の支払額の差額である。ピー
ク時間帯とその他の時間帯の使用量によって差額精算金はプラスにもマイナスにもなる。モニターには一律に協力金が支払われるが，これに差額精算金を加えた額が最終的にモニターに支払われる。具体的には，2013年
夏季に7,000円，2013年冬季と2014年夏季は合表2 グループ別モニター数（2013年夏季）
季時別
合計
グループ
従量電灯
電灯
PTR

って生じる差額精算金を加味した協力金が金メニューを適用した場合の支払額と，CPP

北陸の3つの県（富山，石川，福井）で募

CPP

調査終了後，モニターにはCPPの適用によ

107
109
52
75
343

110
110
51
107
378

217
219
103
182
721

わせて7,000円を協力金として支払っている。
ただし，差額精算金を加えた後の支払い額は，5,000円が最低保証額となっており，差額精算金が合計でマイナス2,000円以下であっても，5,000円が支払われる。
(2) ピークタイム・リベート
PTRは，調査期間中に，節電をお願いする

注：2013年冬季，2014年夏季のモニター数は若干減少している。

日の節電量に応じて，料金単価を割り引くメ
10

ただし，夏季使用電力量が偏らないように振り分けを行った。

ニューである。節電量とは，発動日に，通常－ 13 －

電力経済研究No.62（2015.11）

であれば使用していたと考えられる使用量

れ，使用量を記録するが，モニター自身はそを基準（ベースライン）として算定する。今

れを見ることができないようにしている。た

回の調査では，ベースラインを発動日の前日

だし，調査への協力金として5,000円が支払わまでの平日の3日間の使用量の平均値とし，れる。

その中に発動日が含まれる場合には，それを調査期間中の非発動日に，モニターに適用除外した3日間とする。その計算のイメージされる電気料金の単価（基準とする電気料金は図2に示すとおりである。

メニューの単価）は表3に示すとおりである。

ベースラ インの計算に用いる 実績値

ピ ーク
時間帯の
消費量

表3 電気料金単価（円/kWh，税抜き）
ベースラ イン（基準）発動日を 除く平日の前3日間の平均値
こ の節電量に対し て割引単価を 適用・・・

4日前 3日前 2日前 1日前 発動日（発動日）（従量電灯契約のモニター）
1ヶ月の使用量
CPP
PTR
見える化・
比較用
～120kWh14.80 17.00
16.96
120～300kWh18.80 21.00
20.66
300kWh～20.80 23.00
22.30（季時別電灯契約のモニター）
CPP
PTR
見える化・
比較用
10～17時30.30 33.00
32.30
8～10時，
18.30 21.00
20.48
17～22時
22～8時
8.00
8.00
7.47
時間帯

日付

図2 ピークタイム・リベートにおける節電量の算定のイメージ

なお，発動日にベースラインを上回っても，モニターには特段，高い料金単価が適用され

注：見える化・比較用の電気料金単価は約款単価。他に，燃料費調整額・再エネサーチャージ・太陽光付加金が加算される。

るわけではない。PTRのモニターには，基本
協力金の7,000円に加え，割引額の合計が加算

緊急ピーク時にCPPのモニターに適用されされて支払われる。したがって，最終的な協る料金単価およびPTRのモニターに適用され力金の支払い額は7,000円を下回ることはな

る割引単価は，発動日によって，表4に示すい。

第1段階から第4段階までのいずれかとなる。

(3) 消費の見える化
消費の「見える化」のモニターには，調査表4 発動日に適用されるCPPの料金単価

期間中の節電をお願いする日の連絡はする

およびPTRの割引単価（円/kWh，税抜き）が，料金単価を変えたり，割引を適用したり

PTR
CPP

せず，省エネナビによる消費量の情報のみを

従量電灯

季時別電灯

提供する。見える化のモニターには協力金と第1段階50円/kWh

30円/kWh

17円/kWh

して5,000円が支払われる。

第2段階

100円/kWh

80円/kWh

67円/kWh(4) 比較用

第3段階

150円/kWh

130円/kWh

117円/kWh

第4段階

200円/kWh

180円/kWh

167円/kWh

比較用のモニターは，通常通り電気を使用してもらい，使用電力量の計測のみ行った。
比較用のモニターにも省エネナビが設置さ－ 14 －

各段階におけるCPPの料金単価とPTRの割

説明変数に加えている他，夏季はお盆の日を表

引単価は，平均的なモニター（従量電灯の場

すダミー変数を説明変数に加えている。なお，合，月の使用量を300kWhとする）が1kWhの週末や祝日のデータは除いており，平日のデー

使用量を控えるときに実質的に獲得できる

タのみを利用して回帰モデルを推定している11。

額がCPPとPTRでほぼ同じになるように設定

また，従量電灯契約のモニターと季時別電灯契している。すなわち，2節で説明したように，

約のモニターのサンプルを分け，別々にモデル

CPPとPTRでは節電を行う経済的インセンテを推定する。推定する回帰モデルは，夏季の場

ィブは同じという前提になっている。例えば，合，以下のとおりである。

第1段階の場合，CPPのモニターは1kWhの使用を控えれば，50円を支払わずに済むので，

ln Peakit    1  VISi   2  PTRi  3  CPPi

50円を獲得することになる。一方，従量電灯

  0 DRt   1DRt  VISiのPTRのモニターは1kWhの使用を控えるこ  2 DRt  PTRi   3 DRt  CPPiとで，21円を支払わずに済むことになるのに  0Obont  1Tempit   2Tempit2(2)

  it

加え，割引額として30円を受け取るので，合計で51円（約50円）を獲得することになる。
季時別電灯のPTRのモニターは1kWhの節電

ただし，CPPiはモニターiがCPPグループであで，33円を支払わずに済み，さらに割引額とる場合に1をとるダミー変数，PTRiはモニターして17円を受け取るので，実質的に50円を獲がPTRグループである場合に1をとるダミー変得する計算になる。

数，VISiはモニターが見える化グループである

なお，CPPの料金単価は，北陸地域の平均

場合に1をとるダミー変数である。また，DRt

的な需要家の電気の使い方を当てはめた場

はDR発動日のみ1をとるダミー変数で，Obont

合に，料金収入（需要家の支払額）が同じにはお盆の日に1をとるダミー変数である。Tempit

なるよう，「収入中立的」に設定されている。

はモニターiの居住する地域の日最高気温で，富山市，金沢市，福井市，高岡市，魚津市，七尾市で記録されたデータを用いる。ただし，小4. 需要抑制効果の推定手法とデータ

松市は金沢市の気温データ，越前市は福井市の需要抑制効果は，パネルデータ重回帰分析とデータを用いる。Temp2はTempの二乗で，日最いう計量経済学的手法を用いて推定する。すな

高気温がピーク需要に与える効果が一定では

わち，モニターの日々のピーク時間帯の消費量

なく，徐々に変化する可能性（気温とともに需（Peakit）をグループ別のダミー変数（比較用

要が増加するものの，増加率は徐々に小さくなを除く），発動日のダミー変数，およびグルーる，あるいは減少に転じる，といった可能性）

プ別のダミー変数と発動日のダミー変数の交も考慮するために含める。 や  ， および 差項を説明変数とするモデルで，料金変動によは，推定するパラメータで， は誤差項である。

る需要抑制効果は，CPPやPTRといったグルー
プを表すダミー変数と発動日のダミー変数の交差項の係数に基づいて推定することができる。他に，気温の変化による需要の変化を考慮

11

なお，
2013 年夏季の実証試験は7 月1 日から9 月13 日まで，

2014 年夏季は 7 月 1 日から 9 月 30 日まで実施しているが，2年間の比較を行うため，2014 年の夏季については 9 月 13 日までのデータを用いている。

するため，日最高気温（冬季は日最低気温）を－ 15 －

電力経済研究No.62（2015.11）

表5 基礎統計量
変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）

2013年夏季
2014年夏季
2013年度冬季
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,537
1,124
3,002
1,683
3,679
2,267
1,717
1,285
1,762
1,330
1,478
1,094
12,075
6,222
13,7597,282
10,988
5,799
12,773
6,446
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
12,466
6,693
14,3097,320
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.11520.04180.10420.04040.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15590.36280.13340.34000.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.30700.46130.28870.45320.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.29150.45450.29960.45810.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.22180.41550.2216
0.41530.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.04770.21320.04770.213131.32312.911631.33812.904729.5325
3.414629.56143.40670.91632.9564
0.9511
2.9431
16,165

観測数

17,633

19,81622,00017,488

19,623

DR発動日ダミーと各グループの交差項のパラ

バランスパネルデータとなる。モデルの推定方メータ（  1 ～  3 ）が，DRによる需要抑制効果

法としては，個々のモニターに特有の効果を誤を表すパラメータで，被説明変数のピーク需要

差項の分散において考慮する，ランダム効果モ

は対数変換しているので，需要の変化率としてデルと呼ばれる推定方法を用いている。標準誤解釈する。

差には，不均一分散調整済みの標準誤差を用い

なお，冬季に行われた実証のデータについてる。
各変数のデータの基礎統計量は表5に示すとは，お盆を表すダミー変数を除き，日最高気温の代わりに日最低気温（LTemp）を用いたモデおりである。

ルで推定する。
また，今回の実証ではPTRの割引単価やCPPの料金単価を変化させており，単価の違いによ5. 分析結果

る需要抑制効果についても確認する。そのため，

以下では，実証試験で得られたモニターの時料金単価や割引単価の段階ごとのダミー変数

間帯別の需要データを用いて，PTRやCPPによDRQk(k=1,…,4)を用いて，回帰モデルを以下のる需要抑制効果について報告する。また，適宜，ように拡張する。

モニターに対するアンケート調査の結果による補足も行う。
まず，2013年夏季，2013年冬季，2014年の夏

ln Peakit    1  VISi   2  PTRi  3  CPPi

季のそれぞれの調査期間を対象として，(2)の回  0Obont  1Tempit   2Tempit2
4 k DRQtk 

k 1
4





帰式を推定した結果を表6に示す。自由度調整

 1k DRQtk  VISi

済み決定係数は小さいが，PTRとCPPの平均的k 1

 DRQ  PTR
2k

k
t

(3)

な需要抑制効果を表す交差項はいずれも統計i的に有意である。ただし，見える化については，

 DRQ  CPP

2013年冬季以外は，統計的に有意な需要抑制効

k 1
4



4

3k

k
t

i

k 1

果が得られていない。この点については，今回  itの実証の「見える化」が，省エネナビによるもので，国内外の実証との比較では，「見える化」

データが正しく取得できずに欠損となったが実際にどのように行われているのかに留意

サンプルを除いているため，データセットは非する必要がある。また，今回の実証では，（PTR－ 16 －

表6 家庭用デマンドレスポンスによる平均的な需要抑制効果の推定結果
説明変数
VIS
PTR
CPP
DR
DR*VISDR*PTR

2013年夏季
従量電灯
季時別
0.1718 *0.0161

2014年夏季
従量電灯
季時別
0.1554 **-0.0434

2013年度冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(2.327)(-0.633)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.06230.01480.0286-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(0.269)(0.527)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0244-0.0525-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.440)(-0.971)(-1.173)-0.0018

0.0267(-0.111)(1.912)*-0.0307***(-2.766)-0.00500.0292(-0.520)(2.191)-0.0330

0.0053-0.0218-0.0135-0.0543(-1.267)(0.216)(-1.238)(-0.805)(-2.627)-0.1188***(-5.619)-0.1194***-0.0830(-6.142)***(-5.726)***(-6.191)***-0.1026***(-5.232)(-6.617)(-5.053)(-7.710)Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0881 ***0.0910 ***(8.248)(8.161)(8.759)(9.592)

Temp-0.1317 ***-0.1662 ***-0.1985 ***-0.2009 ***(-5.964)(-7.883)(-13.493)(-14.327)

0.0030 ***0.0035 ***0.0041 ***0.0041 ***(8.322)(10.235)(17.147)(18.134)

LTemp
LTemp

2

（定数項）

自由度調整済み決定係数-0.0766-0.0692

0.0380 ***(3.380)***-0.0468 **(-2.384)***(-4.404)-0.11182-0.0741-0.0829***

DR*CPP

Temp-0.1283***(-1.139)**-0.0835 ***(-5.331)***-0.0901 ***(-3.926)(-5.767)-0.0177 ***-0.0219 ***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)8.3720 ***8.9448 ***9.3477 ***9.4441 ***7.9300 ***8.0902 ***(24.353)(27.271)(40.847)(43.342)(129.556)(147.887)

0.06690.04550.06970.05740.01110.0185

カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

やCPPのグループと比べても）サンプル数が少

図3である。需要抑制効果の程度は，調査時期

なく，わずかな抑制効果では統計的に有意になや契約種別の他，料金メニューによっても若干りにくいことにも留意する必要がある。

の違いがみられるが，まず，国内の本格的なDR実証で初めて適用されたPTRの需要抑制効

5.1 PTRとCPPの比較

果について，特にCPPとの比較で見てみよう。

パラメータの推定結果から，PTRとCPPの平均的な需要抑制効果を推定し12，図示したのが

図3から，CPPと比べた場合のPTRの需要抑制効
果は，一概に大きいとも小さいとも言えず，総じて，ほぼ同じ程度の需要抑制効果が得られて

12

例えば，
PTR の需要抑制効果はexp(  2 )–1 として計算する。

これは，基準となる需要を y0 とし，例えば DR 発動日の PTR

し引くと適用モニターの需要を y1 とすると，DR 発動日の PTR 適用モニy1/y0–1= exp(  2 )–1

ターにのみ生じる効果は，lny1– lny0 = ln(y1/y0) =  2 となる。エ
クスポネンシャル関数 exp を用いて，これを整理すると，exp(lnx) = x であるから，y1/y0=exp(  2 )である。両辺から 1 を差となり，
(y1–y0)/y0= exp(  2 )–1となる。すなわち exp(  2 )–1 が需要の変化率となる。

－ 17 －

電力経済研究No.62（2015.11）

2013年夏
従量電灯
PTR

CPP

2014年夏
季時別

PTR

従量電灯
CPP

PTR

2013年冬
季時別

CPP

PTR

従量電灯
CPP

PTR

季時別

CPP

PTR

CPP

0.0%
‐2.0%
‐4.0%
‐6.0%
‐8.0%
‐10.0%‐12.0%‐14.0%‐16.0%‐18.0%

注：エラーバーは95％信頼度区間を表す。

図3 PTRとCPPによる需要抑制の平均的な効果

従量電灯

CPP

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）

PTR

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）

CPP

2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）2014年夏(確認前）

PTR

季時別電灯

2014年夏(確認前）2013年夏(確認後）2013年夏(確認前）
0%
加入したい

10%

20%

30%

40%

どちらともいえない

50%

60%

加入したくない

70%

80%

90%

100%

無回答

注：
（確認前）は差額精算金を確認する前の回答，（確認後）は差額精算金を確認した後の回答

図4 実証参加モニターのPTRとCPPへの加入意向いる。強いて言えば，季時別電灯のモニターよ結果と見ることができる。

りも従量電灯のモニターの方が，PTRの需要抑

今回の平均的な需要抑制効果の結果から，制効果はやや大きく見える。逆に，季時別電灯

CPPとPTRを比較した場合，それぞれの需要抑のモニターの間では，CPPの需要抑制効果の方

制効果については大きな差がないとすれば，本が比較的大きく，特に2014年の夏にはやや大き格導入することを考えた場合に，PTRの方がな差が見られる。しかし，総じて明確な傾向は

CPPよりも受容性が高く，加入者が多くなると見られないと言えよう。今回の実証では，モニ考えられる分，加入者全体で得られる需要抑制

ターが1kWhを追加的に節電した時に得られる効果はPTRの方が大きいことになる。CPPと比経済的メリットが同じになるように料金を設

べた時の，PTRの受容性の高さについては，今定しており，図3に示す分析結果は，モニター

回の調査に参加したモニターに対するアンケが節電で得られる経済的メリットに反応したート調査でも確認している。具体的には，モニ－ 18 －

ターに，実証で適用された料金メニューが本格いことが分かった。

導入された場合に加入したいと思うかどうか

このように消費データの分析結果とアンケを尋ねたところ，図4に示すとおり，PTRの方

ートの結果は整合的であり，DRのための料金

が，CPPよりも実際に加入したいと考えるモニ

メニューの設計においても重要な示唆を含む

ターの割合が多く，CPPは加入したくないと考といえる。つまり，理論的には，需給ひっ迫のえるモニターの割合が多いことが分かった。ど程度に応じて，料金単価あるいは割引単価を変ちらとも言えない，とするモニターも多かった化させて，単価の高いときにより大きな需要抑ものの，総じてPTRの方が受容性は高いと言え制効果を得る，ということが考えられるが，今る。したがって，上で述べたように，PTRとCPP

回の実証の結果からすると，必ずしも狙い通りを比較した場合には，PTRの方が全体として大の効果がもたらされるとは限らないと言える13。

きな需要抑制効果が見込めることになる。

もし，単価を変化させるために追加的費用がかかるのであれば，発動日に適用する単価は常に5.2 単価の違いによる影響

同じでも，費用対効果の観点からは正当化されCPPの料金単価やPTRの割引単価は発動日にうる。

よって異なるが，経済理論から，単価が大きく

また，ある特定の発動日に1をとるダミー変

なればなるほど，需要抑制効果も大きくなると数を全ての発動日について用意し，単純に発動考えられる。このことを確認するために，回帰

日毎の需要抑制効果も推定したが，その結果，

式(3)を推定し，発動パターンと各グループの交需要抑制効果は，発動日に毎回ほぼ同じような差項の推定値から，単価の水準別の需要抑制効

効果として現れるのではなく，発動日によって果を示したのが図5である（パラメータの推定

大きく変動し，時には需要を抑制するのではな

結果は省略する）。

く，増加させる日もあることが分かった。需要図5から，2013年冬季の従量電灯のCPPにおい

抑制率はその日の気温が影響を及ぼす可能性ては，理論通りの関係，すなわち，単価が高くがあるため，発動日毎の需要抑制効果と気温となるほど，需要抑制効果が大きくなる，というの関係についても，統計的な分析を行っている。

傾向が示されているが，その他では，同じようその結果，例えば，ある時期のあるグループにな関係は見られない。2014年夏季の季時別電灯

ついては，需要抑制効果と日最高気温（冬季はのCPPおよび従量電灯のPTRでは，単価の水準

日最低気温）の間に非線形の関係があり，あるを100円以下と150円以上の2つにまとめて考え

一定の気温までは効果が大きくなるものの，それば，前者よりも後者の需要抑制率が大きいとれを超えると効果が小さくなってしまうといいう意味で理論と整合的と言えるが，その他でう関係が見られるケースがあった。しかし，こは，そのような関係すら明確ではない。

のような関係は全ての時期の全てのグループ

この点に関連して，モニターへのアンケート
で，CPPの料金単価やPTRの割引単価と節電へについて有意な結果として得られたわけでは
13

なお，モニターに対するアンケート調査では，PTR や CPPの取り組みに対する意識との関係を尋ねたとのモニターは，節電をお願いした日に節電に取り組んだ理由

ころ（2014年の夏季の調査終了後），図6に示すとして，社会貢献を挙げる人が多かった。したがって，発動

ように，多くのモニターが，単価の水準によって節電への取り組みを変えているわけではな

日に節電に取り組む需要家のすべてが，経済的動機で取り組
むわけではなく，全体としては，経済的メリットの大小はあまり関係がない可能性もある。

－ 19 －

電力経済研究No.62（2015.11）

従量電灯・CPP
2013年夏
50円

100円

150円

200円

2014年夏
50円

200円

2014年夏50円

180/167円

2014年夏30/17円180/167円

2014年夏30/17円

200円

2013年冬
50円

100円

150円

150円

200円

2013年冬
50円

100円

150円

200円

130/117円

180/167円

2013年冬30/17円80/67円

130/117円

180/167円

180/167円

2013年冬30/17円80/67円

130/117円

180/167円

100円

150円

200円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

季時別電灯・CPP
2013年夏
50円

100円

150円

100円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

従量電灯・PTR
2013年夏30/17円80/67円

130/117円

80/67円

2%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

季時別電灯・PTR
2013年夏30/17円80/67円

130/117円

80/67円

130/117円

2%
4%
0%
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
‐10%
‐12%
‐14%
‐16%
‐18%

図5 料金単価・割引単価による需要抑制効果
なく，需要抑制効果が気温によって異なる可能

5.3 需要抑制効果に関するその他の結果性があるという結果については留意が必要である。

今回の実証では，PTRとCPPによる平均的な需要抑制効果について，他にもいくつか興味深
い結果が得られている。

－ 20 －

100%

2%

5%

4%

7%

90%

無回答

80%
70%
60%

73%

82%

72%

82%

単価が高くなっても、節電の取り組みは変わらなかった

50%
40%
30%
20%
10%

23%

21%

16%

14%

季時別・PTR

従量電灯・CPP

単価が高いほど、より積極的に節電に取り組んだ

0%
季時別・CPP

従量電灯・PTR

図6 単価の違いが節電の取り組みに与える影響
5.3.1 国内外の実証結果との比較とPTRの両者を適用して行われた実証の結果

まず，北陸地域の実証における平均的な需要（図1）と比較しても，北陸地域の実証で得ら

抑制効果は，全体的には4%から最大でも12%れた需要抑制効果は小さい方に属するといえ程度であり，これまでに国内で先行的に行われる。海外の実証試験も，様々な条件が異なるたてきた実証の結果と比べると，決して大きい方

め，一概に比較はできないが，海外の実証でのではないということが指摘できる14。特に，こCPPの料金単価やPTRの割引単価が極端に高くれまでの国内での実証で適用されているCPP

設定されているわけではなく，北陸地域の需要の需要抑制効果について，同じ2013年の結果同抑制効果が小さかったのは少なくとも単価が士で比較すると，北陸地域の実証におけるCPP

安く設定されたからだと言えない。

の需要抑制効果は，横浜・豊田での実証の結果（10～15%）とは同程度であるが，けいはん5.3.2 夏季と冬季の違い

な・北九州における20％前後の抑制率と比較す

今回の調査では2年にわたり夏季の調査を行ると小さい。北陸地域の実証試験におけるCPP

うとともに，2013年の冬季にも同様の調査を実の料金単価が，他の実証試験よりも安く設定さ施している。冬季には，ピーク時間帯を17時～れていたわけではなく，こうした違いが生じる

20時に設定して，PTRやCPPによる節電のお願理由としては，節電量などに関する実証試験期

いをしている。先の図3において，夏季と冬季間中の情報提供の方法の違いや，地域特性の違の需要抑制効果を比較すると，2013年の夏季よいによる影響が考えられる。ただし，例えば，

りは明らかに小さく，2014年の夏季よりはやや夏季の需要抑制効果を左右すると考えられる

大きいという傾向がうかがえる。

冷房需要は，地域や年度によって異なるため，

しかし，ピーク時間帯の平均的な消費量は，

常に北陸地域の需要抑制効果が小さくなると

表5の基礎統計量からも分かるように，基本的までは言えない点に留意が必要である。

には夏季よりも冬季の方が大きい。そこで，比また，海外（主に北米）で家庭用需要家にCPP

較用モニターを基準とした時の需要抑制率だ
けでなく，その率を表5のピーク需要の平均値

14

国内の DR 実証試験の結果等については，資源エネルギー庁

省エネルギー・新エネルギー部(2014)を参照。

に適用して得られる需要抑制量を比較すると，冬季においては従量電灯，季時別電灯ともに，
2013年夏季と比べて抑制率は小さいものの，抑－ 21 －

電力経済研究No.62（2015.11）

制量は大きくなっている。2014年夏季と比較す

電の費用対効果が小さいと感じられた可能性

ると，抑制率，抑制量ともに大きくなっている。

が考えられる。1年目において，このような実したがって，冬季においては，夏季に比べてモ証が初めてで，節電による経済的メリットがど

ニターの需要抑制量が大きいといえる。他方，の程度か分からずに過剰に反応していたとい

少なくとも2013年の夏に比べれば，需要抑制率

うことも考えられる。

は小さい。モニターからも，夕方の時間帯は家族の団らんの時間帯と重なり，節電を行うこと

5.4 モニターごとの需要抑制が難しかったという意見が多く，冬季における

これまでは，平均的な需要抑制効果とその変

デマンドレスポンスの活用には一定の配慮が動要因について分析してきたが，以下では，各必要かもしれない。

グループの平均的な効果ではなく，モニターごとの需要抑制効果について見ておく。これは，5.3.3 実証1年目と2年目の比較

PTRのモニターの節電量を計算する際に用い夏季に関しては，2013年と2014年の2年にわた方法で計算する。すなわち，発動日の前の平たって調査を行っており，2年間で需要抑制効

日3日間の需要量の平均値をベースライン（基果に変化が生じているかどうかを確認するこ準）とし，発動日の消費量とベースラインとのとができる。図3において，同じ調査期間にお差をとり，それをベースラインの値で除する。

ける同じ契約の同じ料金メニューで2013年とこのようにして，全ての発動日における消費量

2014年の需要抑制効果を単純に比較すると，2の変化率の平均値をそのモニターの需要抑制

年目の2014年の需要抑制効果が，一様に小さく効果とする。例えば，2014年の夏季の従量電灯なっていることが分かる。2014年の方が日最高のモニターについて，グループごとにモニター

気温の平均は1～2度低くなっているが（表5参ごとの需要抑制効果を大きい順に並べたのが照），図に示した需要抑制効果の推定にあたっ

図7である。横軸はモニターの数である。すなては，それぞれ気温の違いを考慮しており，気わち，発動日に普段よりも多く節電した人ほど温の差によって2年目の効果が小さくなったと左側に位置していることになる。グラフの色のいうわけではない。発動日は2年目の方が2日分

濃い方が需要を抑制した（非発動日より発動日少ないが，それだけで大きな差を生みだしていの需要の方が小さい）モニターである。また，

るとは考えにくい。変動する料金の単価などの図の中の縦線は，比較用グループにおける需要条件も同じである。したがって，2年目に需要抑制率の中央値に最も近い抑制率のモニター抑制効果が小さくなったことについては，CPPの位置を指している。

やPTRを適用されたモニター自身の経済的イ

図から，PTRやCPPのグループで，発動日にンセンティブへの反応が弱まったことなどが消費量を減らした割合の多いモニターが，比較考えられる。

用のグループと比べて多いことがわかる。しか2014年に入って，節電対策の実施率が低下し，し，一方で，PTRやCPPのグループでも，全て需要抑制効果の低下にもつながったと考えらのモニターが消費量を減らしているわけではれるが，そもそもなぜ2年目に節電を実施する

なく，かえって増加させているモニターも少な

割合が低下したのかは定かではない。推測でき

くないことがわかる。このような傾向は，季時ることとしては，1年目の実証を経験して，節別電灯のモニターについても見られるし，2013－ 22 －

6. おわりに
本稿では，北陸地域で実施された家庭用デマ

60%
40%
20%

ンドレスポンスの実証データを用いて，我が国

0%
‐20%

で本格的に検証するのは初めてとなるPTRに

‐40%
‐60%
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
97
101
105
109
113

発動日のモ ニター別需要抑制率

比較用
80%

モ ニター数の実証では，PTRは，節電による経済的メリッ
トが等しくなるように設計されたCPPと，ほぼPTR

同程度の需要抑制効果を持つことが分かった。

80%
60%

また，調査終了後の参加モニターへの意識調査

40%
20%

からは，PTRの方がCPPよりも受容性が高いこ

0%
‐20%

とが分かった。ただし，参加モニターはPTRの

‐40%
‐60%
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
97
101

発動日のモニター別需要抑制率

よる需要抑制効果を分析した。その結果，今回

モ ニター数割引単価やCPPの料金単価の違いについてはあまり意識しておらず，単価が高くなるほど，需要抑制効果が大きくなるといった関係は見られなかった。

60%
40%

また，CPPの需要抑制効果は10%前後で，国20%
0%

内の他のDR実証の結果と比較するとやや小さ

‐20%
‐40%

く，1年目と2年目の夏季の需要抑制効果を比較
93
97

89

85

81

77

69
73

65

61

57

53

45
49

41

37

33

29

21
25

17

13

9

5

‐60%
1

発動日のモニター別需要抑制率

CPP
80%

すると2年目の需要抑制効果は小さくなっていモ ニター数ることなどが分かった。

図7 モニターごとの需要抑制率の分布

今後，PTRはもとより，家庭用需要家のDR（2014年夏季）を促す様々な料金メニューやサービスについ年も同様である。また，需要の抑制量で見てもて，実証に基づく知見が蓄積されることが望ま同じような結果となる。このようなモニターにれる。我が国で急速に導入が進んでいる再生可

よる需要抑制効果の違いがどのような要因に

能エネルギーの発電電力量に応じたデマンド

よって決まるのかについて，モニターの属性デレスポンス，すなわち，再生可能エネルギーのータを用いた分析を試みたが，エアコンの使用

発電電力量が多い時には，むしろ需要を増加さ

台数が多いモニターにおいて，需要抑制量（おせるようなデマンドレスポンスの可能性など

よび抑制率）が大きくなることを除くと，決定が注目される。

要因として影響を与える属性は明確には特定できなかった15。こうした需要抑制効果の要因

謝辞

分析，すなわち，どのような需要家でDRの効

本稿の作成にあたっては，北陸電力株式会社

果が大きくなるのかを明らかにすることは，今営業部に多大なご協力をいただきました。ここ

後の課題として残されている。

に記して感謝いたします。なお，本稿に残る誤りについては全て筆者の責任であります。

15

例えば，世帯人数や，高齢者の割合などを考慮したが，安定した推定結果を得られなかった。

－ 23 －

電力経済研究No.62（2015.11）

服部

参考文献
[1] 資源エネルギー庁省エネルギー・新エネルギー部 (2014)「次世代エネルギー・社会システム実証事業～進捗状況と成果等～」.
http://www.meti.go.jp/committee/summary/0004633/
pdf/016_01_00.pdf（最終アクセス日：2015 年 10
月 7 日）.
[2] 服部徹 (2013)「北米の家庭用デマンドレスポン
スの実証におけるピークタイム・リベートの評
価」, 第 32 回エネルギー資源学会研究発表会講演論文集，149-152.
[3] 服部徹・戸田直樹 (2011)「米国における家庭用
デマンドレスポンス・プログラムの現状と展望－パイロットプログラムの評価と本格導入における課題」, 電力中央研究所報告 Y10005.
[4] Baltimore Gas & Electric (2015) “BGE Customers
Reach Energy-Saving Milestones,” News Release(April 22, 2015).
[5] Borenstein, S. (2014). “Money for Nothing?” Energy at Haas Blog.
https://energyathaas.wordpress.com/2014/05/12/
money-for-nothing/（最終アクセス日：2015 年
10 月 7 日）.
[6] eMeter Strategic Consulting for the Smart Meter
Pilot Program (2010). “PowerCentsDC Program
Final Report.”[7] Faruqui, A. and S. Sergici (2009a). “BGE’s Smart
Energy Pricing Pilot Summer 2008 Impact Evaluation,” Brattle Group.
[8] Faruqui, A. and S. Sergici (2009b). “Impact Evaluation of CL&P’s Plan-it Wise Energy Program Final Results, Results of CL&P Plan-it Wise Energy
Pilot (Appendix A)”.
[9] Ontario Energy Board (2007). “Ontario Energy
Board Smart Price Pilot Final Report.”[10] Treadway, N. (2013). “Consumer Preferences andthe Elusive Magic of Dynamic Pricing,” Survey
Report, Issue 17, Distributed Energy Financial
Group.
[11] Wolak, F.A.(2006). “Residential Customer Response to Real-Time Pricing: The Anaheim Critical-Peak Pricing Experiment,” Stanford University.
[12] Wolak, F.A.(2011). “Do Residential Customers
Respond to Hourly Prices? Evidence from a
Dynamic Pricing Experiment,” American Economic Review: Papers & Proceedings, 101:3, 83-87.

－ 24 －

徹（はっとり とおる）
電力中央研究所 社会経済研究所

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
坂東茂（ばんどう しげる）
電力中央研究所 社会経済研究所

加部 哲史（かべ さとし）
電力中央研究所 社会経済研究所

社会経済研究所「電力経済研究」No.62「ピークタイム・リベートによる家庭用需要家のデマンドレスポンスの効果―北陸地域での実証データに基づく分析―」の記載内容の訂正について「電力経済研究」No.62 に収録いたしました上記の論文につきまして、分析に用いたデータの説明を誤っていたことと、本来掲載すべき表とは異なる表を誤って掲載していることが分かりました。既にダウンロードされた皆さまにはご迷惑をおかけしますことを深くお詫びいたします。なお、今回の訂正による論文の分析結果の説明や結論には変更ございません。詳細は下記をご覧ください。
2016 年 5 月 12 日

正誤表
① p.16 表 5 基礎統計量
表 5 の 2014 年夏季の基礎統計量は、2014 年夏季の調査期間（2014 年 7 月 1 日～9 月 30 日）に得られたデータに基づくものでした。しかし、2014 年夏季を対象に回帰式(1)の推定を行う際に用いたデータは、2013 年夏季の結果との比較を念頭に、サンプルを 2014 年 7 月 1 日から
9 月 15 日までとしておりましたので（下記②参照）、実際に分析に用いたデータに基づく基礎
統計量に訂正し（2014 年夏季分のみ）、注釈をつけました。また、「2013 年度冬季」を「2013年冬季」に修正しました。
（正）変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）

16,165

観測数
注）

2013年夏季
2013年冬季2014年夏季 注）
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,717
1,285
1,762
1,330
1,570
1,154
1,602
1,160
3,002
1,683
3,679
2,267
12,075
6,222
13,7597,282
11,523
6,016
13,1006,539
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
13,093
6,954
14,702
7,436
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.13450.05850.12070.05450.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15830.36500.13400.34070.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.31750.46550.28780.45270.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.30210.45920.30080.4586
0.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.26380.44070.26310.44030.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.05690.2317
0.05660.231131.32312.911631.33812.904730.2927
3.161230.3139
3.15180.91632.9564
0.9511
2.9431
17,63316,095

18,426

17,488

19,6232014年夏季については、2013年夏季との比較を念頭に、7月1日から9月30日までに得られたデータのうち、9月15日までのデータを用いている。

（誤）変数
ピーク時消費量（Wh）
オフピーク時消費量（Wh）
日消費量（Wh）
ピーク時消費比率
見える化ダミー
PTRダミー
CPPダミー
DR発動日ダミー
お盆休みダミー
日最高気温（℃）
日最低気温（℃）
観測数

2013年夏季
2014年夏季
2013年度冬季
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別
従量電灯
季時別電灯
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値
標準偏差 平均値
標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
1,717
1,285
1,762
1,330
1,478
1,094
1,537
1,124
3,002
1,683
3,679
2,267
12,075
6,222
13,7597,282
10,988
5,799
12,773
6,446
15,031
7,983
18,224
10,761
13,793
7,255
15,521
8,308
12,466
6,693
14,3097,320
18,033
9,349
21,903
12,5030.11990.04610.10990.04630.11520.04180.10420.04040.1686
0.05260.17310.05940.14350.35060.1321
0.33870.15590.36280.13340.34000.15860.36530.13440.34110.3236
0.46790.29040.45390.30700.46130.28870.45320.3172
0.46540.29120.45430.3071
0.46130.2966
0.45680.29150.45450.29960.45810.29730.45710.29640.45670.29580.45640.29350.45540.22180.41550.2216
0.41530.26410.44090.26430.44100.07320.26040.0746
0.26280.04770.21320.04770.213131.32312.911631.33812.904729.5325
3.414629.56143.40670.91632.9564
0.9511
2.9431
16,165

17,633

19,8161

22,00017,488

19,623

② p.16 右の段、下から 11 行目
上記①の修正に関連して、本文について下記の修正を行いました（下線部）。
（正）まず、2013 年夏季、2013 年冬季、2014 年夏季（9 月 15 日まで）のそれぞれの調査時期を対象として、(2)の回帰式を推定した結果を表 6 に示す。
（誤）まず、2013 年夏季、2013 年冬季、2014 年夏季のそれぞれの調査期間を対象として、(2)の回帰式を推定した結果を表 6 に示す。
③ p.17 表 6 家庭用デマンドレスポンスによる平均的な需要抑制効果の推定結果
表 6 の推定結果のうち、2014 年夏季の結果について別のデータ（2013 年夏季と 2014 年夏
季の 2 カ年分のデータ）で推定した結果を誤記載していたため、訂正しました（2014 年夏季分のみ）。なお、p.18 図 3 は、もともと 2014 年夏季のデータを用いた推定結果に基づいて作成されたものであり、以後の分析結果の記述や結論には変更ございません。また、「2013 年度
冬季」を「2013 年冬季」に修正しました。
（正）
説明変数
VIS

2013年夏季
従量電灯
季時別
0.01610.1718 *2014年夏季
従量電灯
季時別
0.0961-0.09192013年冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(1.026)(-1.041)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.0623-0.0160-0.0015-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(-0.204)(-0.021)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0709-0.0663-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.896)(-0.954)(-1.173)(-1.139)DR-0.0018

0.0267 *-0.0529 ***-0.0440 ***0.0292 **0.0380 ***(-0.111)(1.912)(-3.292)(-3.253)(2.191)(3.380)DR*VIS-0.0330

0.0053-0.0112-0.0338-0.0543 ***-0.0468 **(-2.627)(-2.384)

PTR
CPP(-1.267)

DR*PTR-0.1188(0.216)***(-5.619)-0.1194(-0.457)***-0.0560(-6.142)***(-2.719)***(-2.500)*****(-5.232)(-6.617)(-2.164)(-4.151)Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0728 ***0.0892 ***(8.248)(8.161)(4.951)(6.500)Temp-0.1317 ***-0.1662 ***-0.2475 ***-0.2368 ***(-5.964)(-7.883)(-12.057)(-12.253)

Temp

0.0030(8.322)0.0035***0.0049(10.235)***(14.699)-0.0760

自由度調整済み決定係数

8.3720 ***8.9448 ***(24.353)(27.271)

0.06690.04552-0.0901 ***(-3.926)(-5.767)-0.0177 ***-0.0219 ***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)9.9508 ***7.9300 ***8.0902 ***(31.712)(33.301)(129.556)(147.887)

0.06880.07100.01110.018510.1083 ***カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

(-5.331)***(15.183)2（定数項）-0.0692-0.0835 ***0.0048 ***

LTemp
LTemp

-0.0766***(-4.404)-0.1118***-0.0450-0.0463**

DR*CPP2-0.1283(-1.465)
***

（誤）
説明変数
VIS
PTR
CPP
DR
DR*VIS2013年夏季
従量電灯
季時別
0.1718 *0.0161

2014年夏季
従量電灯
季時別
0.1554 **-0.0434

2013年度冬季
従量電灯
季時別電灯-0.09170.0313(1.749)(0.154)(2.327)(-0.633)(-0.963)(0.326)-0.0023

0.06230.01480.0286-0.0889-0.0829(-0.029)(0.753)(0.269)(0.527)(-1.111)(-1.087)-0.0261-0.0276-0.0244-0.0525-0.0944-0.0866(-0.323)(-0.333)(-0.440)(-0.971)(-1.173)(-1.139)-0.0018

0.0267 *-0.0307 ***-0.00500.0292 **0.0380 ***(-0.111)(1.912)(-2.766)(-0.520)(2.191)(3.380)-0.0330

0.0053-0.0218-0.0135-0.0543(-1.267)(0.216)(-1.238)(-0.805)(-2.627)***-0.0835 ***(-5.619)(-6.142)(-5.726)(-6.191)(-4.404)(-5.331)-0.1118 ***-0.1283 ***-0.0741 ***-0.1026 ***-0.0692 ***-0.0901 ***(-5.232)(-6.617)(-5.053)(-7.710)(-3.926)(-5.767)

Obon

0.1201 ***0.1123 ***0.0881 ***0.0910 ***(8.248)(8.161)(8.759)(9.592)-0.0177 ***-0.0219 ***-0.1317(-5.964)Temp

20.0030-0.1662-0.1985(-7.883)***(8.322)0.0035***(-13.493)***

0.0041(10.235)-0.2009 ***(-14.327)***(17.147)0.0041 ***(18.134)

LTemp
LTemp

2

（定数項）

自由度調整済み決定係数

8.3720***8.9448***9.3477-0.0766(-2.384)***

DR*CPP***-0.0829***-0.1188

Temp-0.0830***-0.0468 **DR*PTR***-0.1194

***

***

***

9.4441***(-12.535)(-16.355)-0.0005 *-0.0003(-1.725)(-1.009)7.9300***8.0902 ***(24.353)(27.271)(40.847)(43.342)(129.556)(147.887)

0.06690.04550.06970.05740.01110.0185

カッコ内は t 値*** ** *, , は，それぞれ有意水準 1%， 5%， 10%で有意であることを示す。

以上

3

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

研究ノート

家庭部門における行動変容型ピーク抑制策―見える化システムと料金体系を組み合わせた事例―
Behavioral Interventions for Peak Saving in Residential Energy Use-A Case Study of an In-Home Display and a Rate Structureキーワード：節電，宅内モニタ，料金インセンティブ，ランダム化比較対照試験
向井

登志広

西尾

健一郎

小松

秀徳

内田

鉄平

石田

恭子

家庭部門のピーク抑制策として，緊急ピーク時料金やピークタイム・リベート等，価格インセンティブを極端に変化させて電気利用を抑制するような料金型アプローチへの認知度が高い。他方で，系統全体
で節電効果を得るためには相応の適用世帯数を確保しなければならず，多くの需要家が受け入れやすい料金型アプローチ以外の仕掛けも選択肢となる。筆者らは，需要家の心理的負担が少なく，気軽か
つ自然な節電行動を促す「行動変容型」のピーク抑制策について研究を進めてきた。本稿では，これら
行動変容型アプローチについて関連研究を紹介する。特に，筆者らが実施した集合住宅での実証研究について，インタビューなどの新たな分析を交えながら，行動変容型ピーク抑制策への需要家の反応や留意すべき点について考察する。

1.
2.
3.
4.

4.1 実施概要と主要成果
4.2 見える化システムと料金体系への反応
5. おわりに

はじめに
震災後の節電行動の貢献“ナッジ”
集合住宅における実証やサービスとしての訴求力を考えると，需要1. はじめに家の心理的負担を軽減し，楽しさや気軽さと

デマンドレスポンスと聞いて，料金型アプ
ローチを思い浮かべる方は多いだろう。通常

いった肯定的評価を獲得できるような仕掛けも，登場が待たれるところである。
このような問題意識のもと，より穏やかで，の数倍といったように電気料金単価に比較的強いコントラストをつける緊急ピーク時

需要家に優しいアプローチを指向して，筆者課金（Critical Peak Pricing, CPP）や，節電のらはピーク抑制策の検討を進めてきた。抽象

対価として報酬を受け取るピークタイム・リ

的に要約すれば「行動変容型」アプローチでベート（PTR, Peak Time Rebate）の検討が進あり，あるいは，後述（3章）の表現を借りめられてきたとおりである。国の実証試験にれば「ナッジ型」と呼ぶこともでき，料金だ

おいても，適用世帯において20％程度の効果

けでなく情報提供にも関心を向けている。本

[1]されている。

稿では，関連研究を紹介しつつ，需要家イン

他方で，料金型アプローチが唯一の解といタビューなどの新たな分析も交えながら，行

うわけでもない。適用世帯では効果の深掘り

動変容型ピーク抑制策への反応や課題につができたとしても，系統全体で効果を得るた

いて考察する。

があると報告めには，相応の適用世帯数を確保しなければならない。小売自由化時代における電気料金－ 35 －

電力経済研究No.62（2015.11）

として，閲覧者が自然と行動を変えるような2. 震災後の節電行動の貢献

直観的な情報提供を行うという点があり，従2011年の東日本大震災以降，大幅な需要抑来の見える化等で見られるような，消費者の制が，電力需給状況の緩和に貢献してきた。

集中と熟考を暗黙の前提とした，複雑な情報

当所では，同一需要家の毎夏の使用量・節電提供とは対極的な手法である。

意識・行動を定点観測してきた[2]

加えて，ナッジ型アプローチはあくまで。

結果によれば，調査最終年である2014年の人々の行動を「緩やかに」変えることを狙っ

節電効果の中には家電や照明の更新効果もた方法であり，大幅な単価差をつけることも，それなりに混在してくるが，特に震災直後の人々の自由な行動を制約したりすることも2011年夏は，エアコンの利用控えや温度設定しない。これは裏を返せば，ナッジ型アプロ

変更に代表されるちょっとした行動が節電ーチが付加サービス的であることを意味し効果の大半をもたらしていた。行動変容の果ており，消費者から好意的に受け入れられるたした役割は大きく，その原動力は，電力不ことが期待される。

足の貢献に解消したい・社会のために何かしたいといった規範的動機や，メディアなどを通じてコツやノウハウを見聞きしたという

4. 集合住宅における実証
4.1 実施概要と主要成果

情報的動機だった。電気代節約が日常的な節電動機の一つであることは疑いないが，震災直後に料金型アプローチがとられたわけでもない。

ピーク抑制手法について，冒頭にあげた料金型手法の検討は先行しているが，情報提供による行動変容にも重点をおいた手法については，その効果を検証した事例は少ない。

しかしそうはいっても，震災後にとられた
国民運動的アプローチは特異な例であり，恒常的な取り組みとして一般化できるようなものでもない。節電意識や各種行動の実施率

スマートメータ（次世代電力量計）の本格導入により，消費量30分値データの有効活用法
に対する，政府や電力業界の関心も高まっている。

も後退傾向にある。今後の省エネ・節電を考える上では，規範や情報といったキーワード
を意識しつつ，より能動的で予見性のある行動変容策を模索していくべきである。

そこで筆者らは，集合住宅で実証研究を実施し，行動変容型手法による節電・省エネ効
果や，意識・行動の変化の様子を検証してきた。詳細は当所報告書 [4]にゆずるが，主要成果は以下のとおりである。

3. “ナッジ”

まず，スマートメータデータを用いた節電行動変容型ピーク抑制策を考える上で，ナ手法として，省エネアドバイスレポート自動ッジ（nudge）という概念は有用である。ナ生成システムを提案・開発した。これは，30

ッジとは「直観的な情報提供等の働きかけに

分消費量データを読み込み，行動変容を促す

より，人々の行動を社会的に望ましい形に変複数レポートから各世帯に最適な1つのレポえる」ことを意味する用語であり，米国の行

ートを自動選択するシステムである。レポー

動経済学者セイラー氏とサンスティーン氏

トには，行動科学的な情報デザイン（図1左が，著書『実践行動経済学』において提案し側から3枚目の周囲比較情報のほか，顕著性たものである [3]。ナッジ型アプローチの特徴の高い表現や，探索コスト低減のための工－ 36 －

真夏の平日14時台 の節電にご協力お願いします！
東京電力管内で電力ピークが発生しやすいのは．．．

先週のあなたの使用パターン
8/5(月)～8/11(日)先週 14時台 の使用量比較
8/5(月)～8/11(日)真夏の平日14時台 には、エアコンの使用電力が高まります！

W(Watt)
1,000
a

a
900
a

省エネ
世帯

800
a
a

700
a
a
600

平均
世帯

a

a
500
a
400
a
a
300
a
a
200
a
a
100
a
a0

あなた

0

0時
※昨夏実績より。
電力ピークが大きかった上位10日のうち9日間で、14時台に発生していました。

6時

12時

18時

次の図で、14時台 に絞って、他世帯と比較してみましょう。

500(Watt)
1,000
W

あなたは、省エネ世帯の約 3.6 倍使用していました。

※政府資料(14時台の平均電力使用)より作成

１時間だけエアコンを我慢し、扇風機を使用してみては？

図1 ストーリーの一例夫）を取り入れた。

に対する受容性や満足度の高さも確認され次に，システム運用時の効果も見極めるたており，料金型の節電手法と比べた際の強み

め，千葉県船橋市の高圧一括受電マンションであるといえる。さらには，夏冬ピーク時ほ居住者（約500世帯）を対象に，2013年夏かどではないものの，通年での省エネ効果も確

ら14年秋にかけて，ランダム化比較対照実験

認した。

（RCT）を行った。RCTとは，協力世帯をランダムに複数の群に分け，ある群にのみ節電手法を提供して，参照群と消費量等を比較す
る検証方法であり，バイアス（世帯属性や気象等の外的要因）のない検証を行える。当実
証では，従来型の条件を適用した世帯（情報提供なし・従量電灯）を参照群とした（図2）
。
情報提供
情報なし
なし

見える化

(2014/8時点)

見える化
省エネアドバイス
省エネアラート

従来型

グループC

第1期60+第2期70=

第1期59+第2期69=

130世帯

128世帯

(Control)(Treatment)

図3 2013年度夏の時間帯別消費量

※東電標準

分逓増型

料金体系

グループD

30

グループA

グループB

第1期53+第2期63=

第1期55+第2期65=

116世帯

120世帯

(Treatment)(Treatment)※物件標準

4.2 見える化システムと料金体系への反応
消費量データ分析を含む主要成果は前節のとおりだが，実際にどのような行動変容が起きていたかを理解することも重要である。

図2 グルーピング

そこで本稿では，レポートは提供しなかった
検証結果によれば，レポート，および，後が，見える化システムと料金体系（30分逓増

述の見える化システム・30分逓増型料金のす型料金）を組み合わせて適用した世帯（A群）

べてを提供した世帯群での節電効果は，最大に焦点をあて，インタビュー結果などを新た1割程度であった。これは，系統ピーク時間に紹介した上で，それらへの反応や課題につ帯（夏季；図3）と建物ピーク時間帯（冬季）のいて考察を加える。なお，レポートに対する両方で確認された。また，当実証の節電手法

反応については，既報 [4, 5]を参照されたい。

－ 37 －

電力経済研究No.62（2015.11）

4.2.1 適用した項目定しており，0.4kWh/h以下の使用量は約22円

第1に，当該物件の見える化システムを象/kWh（税抜；以下同様），0.4～1.5kWh/hは約徴するのは，台所近くの壁面に埋め込まれた

28円/kWh，1.5kWh/h以上は約38円/kWhとし宅内モニタである。通常時は暗転状態にあるが，モニタ画面に触れることで即座に表示され，図4のような3種の画面を順に閲覧できる。
第1画面の「ただ今の電気使用状況」は，主
幹（住宅全体）電力使用瞬時値を表す帯状イ
ンジケータがリアルタイムに更新されるもので，0.4kW以下は緑，0.4kW超1.5kW以下はて課金する仕組みとなっている。各料金ゾー
ンには「グリーンゾーン」「イエローゾーン」「レッドゾーン」という名称が付けられている。例えば，19時半から20時までの30分使用
量 が 合 計 0.3kWh で あ っ た 場 合 ， 0.2kWh（0.4kWh/h×0.5h＝0.2kWh）まではグリーン
ゾーン，残りの0.1kWhはイエローゾーンとみ
なされ，料金は約7.2円（＝0.2kWh×約22円

黄，1.5kW超は赤で表示される。
宅内モニタの主要要素の1つは，外縁部に/kWh＋0.1kWh×約28円/kWh）となる。
30分逓増型料金は，0.4kWや1.5kWという目埋め込まれた赤いLEDランプである（図5）。
この赤いランプは，瞬時値が1.5kWを超えると自動点灯して単価が高いことを警告（アラ安を意識してもらうことで，家電同時利用を避け，オフピーク時間帯へ需要をシフトすることを狙っている。緑黄赤で統一されたデザート）する仕組みになっている。

インに投影されているように，宅内モニタは，30分逓増型料金の支援技術的側面が強い。
4.2.2 インタビュー調査，
実証研究全体では，2013年9月（各1時間），同年9月（各45分）の3回
2014年3月（各1時間）にわけて，計22件の個別対面式インタビューを

図4 宅内モニタの画面構成実施している。このうち本稿では，見える化シ
ステムと30分逓増型料金が適用されているA群6件のインタビューデータを扱う。表1および
表2はインタビュー内容をまとめたもので，
ID1・2は入居後約半年，ID3・4は約1年，ID5・6は約1年半が経過した時点の聞き取り内容である。各対象者の特徴を要約すると，次のとおりである。
ID1は，電気料金への意識は高くないものの，
宅内モニタの存在をきっかけとして，食洗機や図5 宅内モニタの画面とLEDランプ

掃除機の時間をずらす工夫をしている。モニタ
第2に，高圧一括受電のもとでの独自料金

表示内容を能動的に閲覧する習慣もあり，電気体系として，「30分逓増型料金」が提供されて使用やCO2排出量をどの程度に抑えるかといいる。30分使用量別に3段階の料金単価を設う点について，自分なりの目安を設けている。

－ 38 －

表1 インタビュー調査結果（ID1-3）
ID
1

対象者
40代
女性
A群
実施
2013/9

2

30代
女性
A群
実施
2013/9

3

50代
女性
A群
実施
2014/3

見える化システムの受け止め方 電気使用状況と CO2 排出の画面は日常的に見る癖がついている。キッチンの横にあるので，通るたびに何となく見ている。
 電気使用は黄色の真ん中くらいをキープしようと思っている。
 CO2 排出が今何%という日々のグラフを意識はしている。そこが下がれば自然と料金も下がっているのではないかと思って。
エアコンなど付けていると 90%になるので「ああ駄目だな」と思う。
 ランプは本当に目に入る位置にある。電子レンジを使っている
時に，エアコンや他のものを使うとついていたりする。
 できるだけランプはつけないよ
うにと思って，節約している。
 最初はモニタを頻繁に見ていた。
「ここの電気はどれくらい」というのを知りたくて，つけたり消したりとか結構した。大体わかるようになったので，見る頻度は減っていくと思う。
 画面はそんなに変えず，電気使用状況だけ見て終わりの時も。
でんき予報はよくわからないのであまり見ない。
 パソコンで見るのは月 1 回とかで，ほとんど見ない。電気代を管理しているのが主人だし，パソコンを開くのが面倒。
 モニタはコンスタントにずっと見ている。電気製品を使う時や何も使ってない時に「今どのくらい」と。洗濯機の洗濯や排水の時に「なるほどね，そういう風になっているんだ」とちらっと見たり。主人は見ないが，自分には楽しくて，飽きない。
 モニタが赤にならないようにする。5 分間くらいだったら平気というのが分かっているので「それはいいや」ということになるが。
 パソコンで毎月のランキングを見ている。主人はノータッチで興味がないが。

料金体系の受け止め方
 電気料金は全く意識してない。
多分，インターネットで見られるとは思うが，こちらに来てか
ら金額では見ていない。主人は見ていると思う。
 従来型の料金ではないというのはわかるが，料金の計算方法は全然わからない。色によって単価が多分違うだろうなと思い，止めてはいるのだが，幾らぐらいというのは頭に入っていな
い。

節電意識・行動への影響
 なるべく重複しないようにしている。洗濯が終わってから掃除機をかけるとか，食洗機も寝る
前にスイッチを入れる。入居前
は洗濯しながら掃除機という感じで，朝にまとめていっぺんにやっていたが，ほんのちょっとだけ変わった。
 もともと節電の意識はあったが，見えることによって更にピンポイントでやっていける意味
では，意識は高まっていると思う。

 料金プランは大体把握している。料金体系が緑・黄・赤みた
いに分かれているのを説明会で聞いて，赤になるとすごく高いというイメージを持っていた。
何色ならいくらみたいなことまではわからないが，段階的に単価が上がることだけはわかっている。
 見える化もあるが，主に料金プ
ランによって，節電意識は変わった。

 エアコンをつけながら炊飯器を使うと絶対に赤くなるので，炊飯器を使う時はエアコンを切ったりとか，ご飯を朝炊いてしまって冷凍しておくとかいうことはしている。入居前はオーブン
トースターを使いながら電子レ
ンジや炊飯器も使ってという感じだった。
 入居前にスマートプランの話を聞いた時に，「食洗機を使う時間をずらしてレッドゾーンにならないようにしましょう」というのを教えてもらっていて，食洗機は夜寝る前に使うようになった。

 基本料金がないことや，モニタが赤くなると電気代が高くなる
ことはわかっている。
 マンションを買う時に，食洗機も時間をずらして使うと電気料
金が安くなるという話があった。もちろん実践しようと思った。電気代を高くしたくない。
 入居後しばらくは，ランプがついた段階で，レッドゾーンの料金になると思っていた。30 分間
トータルで下回ればレッドゾー
ンにならないことを，秋頃に教えてもらい，赤になっても長時間にならなければ心配ないことがわかった。

 洗濯機が古いので，掃除機や何か使うとすぐ赤になる。掃除ロ
ボットもあるので，電気を使っていない時に充電しておいて，洗濯機をかけている間にロボッ
トをピッと。アイロン掛けも，洗濯機をつけている時にはやらないとか。
 炊飯器を一緒に使うと赤になることは自分で勉強したので，時間をずらしてご飯を炊くようにした。主人が帰ってくると全部つけるから，なるべく帰る前に。
 入居したての頃は，電気ポットも使っていた。それが，使用量が上がることがわかったから，使わなくなった。

ID2は，電気代節約のために，炊飯器とエアコ特徴的である。当初は瞬時値が料金に反映されンの重複を避ける，食洗機利用を就寝時にずらるものと誤解していたが，入居から約半年が経すといった行動を心がけている。入居当初は，

ち，料金は30分合計値で決まることを理解する

モニタ画面で家電利用時の電気使用量を確認に至った。

することをしていたが，見当がつくようになっ

ID4は，宅内モニタ外縁部のLEDランプ点灯たことで，閲覧頻度は減少するものと予想してをきっかけに，消せるものがないかを考えるこいる。

とがある。その際には，利便性や快適性とのバ

ID3も，家電稼働状況と電気使用量の関係を，

ランスを重視する様子がうかがい知れ，習慣とモニタ画面から学び取ろうとしている。洗濯して利用時間シフトする特定の家電があるわ

機・掃除機・炊飯器・電気ポットなどの傾向をけではない。料金単価や料金算出方法に関する把握することで，利用時間を工夫している。そ理解は，やや曖昧である。

うした学習プロセスを楽しみ続けている点も－ 39 －

ID5は，当初は宅内モニタやパソコンを通じ

電力経済研究No.62（2015.11）

表2 インタビュー調査結果（ID4-6）
ID
4

対象者
40代
女性
A群
実施
2014/3

5

60代
女性
A群
実施
2014/9

6

30代
男性
A群
実施
2014/9見える化システムの受け止め方 節電意識を刺激するのはラン
プ。点灯していると「今はどの程度使っているのかな」と思って画面をタッチする。「これとこれを一緒に使うと赤くなる」というのが段々把握できている。
 モニタは通り道にあるので，気が向けばタッチする。1 日に何回も。見るのは電気使用状況がメイン。CO2 排出量は寝る前に確認するようにはしていて，今日は収まった，オーバーしたとか見ている。
 パソコンでは見ていない。自分は普段あまりパソコンを使わない。主人もあまり興味無いかと思う。
 ランプがつくと，やはり「あれ？」と思う。
「何をやるとランプがつくか」というのが慣れて分かってきた。ランプは常にあるので，意識しなくなることはない。
 モニタは普段は触らない。入居
したての頃は「今どれくらいかな」と結構見ていたが，半年くらいで大体つかめた。
 CO2 排出量は自分だけではどう
しようもない，でんき予報も今は落ち着いてきているので，画面はあまり必要ない。
 パソコンでは，最初 1 年くらい
は月 1 回くらいアクセスしていたが，最近 3 ヶ月くらいは見ていないかも。面倒なのと予想がついてきたから。主人は見ていない。
 ランプが赤くなった時は，切れるものは切ったりずらしたりという意識はする。
 ランプが赤くなった時には，モ
ニタをタッチして「消したらこ
こぐらいまで下がったな」みた
いな形で見ていた。正直なところランプが赤くなる時しか見ていない。わざわざタッチしては見なくなった。
 CO2 排出量やでんき予報は，去年の夏などは初めの面白さなどもあって見ていたが，今年はそんなに見ていなかった。単純に飽きっぽいから。
 パソコンは始めのうちに見ただ
けで，その後定期的に見たりはしていない。

料金体系の受け止め方 3 段階にわかれていて，30 分なり 10 分なりの使用量の平均がどのゾーンに入るかで，単価が高くなってしまう。とにかくモ
ニタで赤に入らないように気をつけている。料金の名称や単価は把握していない。説明パンフ
レット的なものは頂いた気はするが，あまり深く読んでいない。
 赤くなってしまう時に分からない時がある。赤くなってしまったら，まとめて使って時間を短くするほうがいいのか，ずらす
ほうがいいのか。
 節約するようにはしているが，利用する時にはやむを得ない。

節電意識・行動への影響
 入居前はあまり行動まではしな
かったが，今はランプがどうしても気になってしまう。点灯すると，子供に声をかけたり自分も見回したり。消せるものがある時は消すが，朝はやむを得ないのでしょうがない。
 食洗機はあまり気にせず，片付けた時にスイッチを入れることが多い。後回しにすると忘れてしまうので。
 加湿器付きのストーブも結構食うみたいで，それと合わせると必ずランプがついてしまうが，それはやむを得ない。

 料金プランの名称はわからないが，グリーン・イエロー・レッ
ドゾーンがあって，単価が上がっていくことは知っている。単価までは意識していないが「緑なら安い料金帯だな」というのはわかる。
 ランプが点灯しても，30 分以下
だと料金に影響しないと聞いていた。だから，ドライヤーも 30
分かからないので大丈夫。
 今月の電気料金の確定のお知らせというのがメールで来るので，その時にパソコンを見ることが結構あるかも。

 若干早く使い終えるようにしている。ドライヤーが一番変わった。毎日のことなので，できるだけ早く髪を乾かすようにしている。
 入居前は，節電意識があまりなかった。だから，使用量が見えているというのは，やはり大きい。
 実際にタイマーを使ったり，使う時間をずらすかというと，そこまではやっていない。何とな
く少しは意識しているかもしれないが。食洗機はずらしている。

 料金名称や何ワット以上までかはわからないが，緑・黄・赤でどんどん単価が上がっていく仕組みだと理解している。基本料
金はすごく低いか無いかどちらか。
 一瞬ランプがついても，30 分間
継続でそのレベルでなければ料
金的にはレッドゾーンにならない。始めは，30 分単位というところまでは分かっていなかった。請求が何回か来て，明細にレッドゾーンが 0 円と書いてあって「たまにランプが赤くなるのに何でだろう」とよくよく見て気付いた。

 特に夕方など，レンジを使ったり，エアコンもかけて食洗機も使ったりすると赤になる。レン
ジや食洗機を使っているので一瞬ドライヤーはやめようかなとか，組み合わせだったり遅らせたり，そこら辺では気をつけるようになった。
 初めの 1 ヶ月に何を使うと使用量が跳ね上がるかというのを見たりして，コーヒーメーカーを保温で長くつけておくのはやめようと思った。
 もしモニタがついていなかったら，気にせず同時進行で使っているだろう。

て閲覧していたが，傾向が把握できたことなどメーカーの保温をやめるに至った。決まった習を理由に，入居から約1年半経過した段階では，慣があるわけではないが，LEDランプが点灯しLEDランプ点灯に気付くことが主なきっかけ

やすい夕方などに，家電の組み合わせについてになっている。主な行動はドライヤーの利用時

緩やかな意識がある。入居当初は，料金計算に間減で，利用時間シフトを強く意識する例は特関する理解が不正確だったが，請求明細を確認にない。

することで自ら理解するに至った。

ID6も同様に，宅内モニタやパソコンを通じた閲覧は減少し，意識するとすればLEDランプ

次に，6件を横断的に分析することで，全体の傾向を抽出する。

の点灯である。入居後1ヶ月程度で，コーヒー－ 40 －

30分合計値（kWh）にもとづいて適用される(1) 見える化システムの受け止め方
最も身近な存在といえるのはLEDランプで，単価が決まる点については，正確に理解していすべての対象者が点灯を意識している（ID1-6）。

る対象者もいる（ID3,5,6）。一方で，調査時点な

瞬時値が1.5kWを超えると自動点灯する仕組み

いし入居当初においては，リアルタイムに情報のため，入居からの経過月数によらず注意喚起

更新されるLEDランプと宅内モニタと直結さにつながっている。

せて，瞬時値（kW）で適用される単価が決まる

宅内モニタの3画面は，電気使用状況，CO2排という理解でいた例も存在する（ID3,6）。もっ出量，でんき予報の順に関心が低下する。モニ

とも，料金体系の理解が正確だったとしても，

タ表示内容を閲覧するためには自ら画面に触現実問題として30分合計値を随時把握・予測すれる必要があるが，LEDランプ点灯時にもそれることは容易でないので，使用量の多い状況がほど頻繁には触れない（ID2,5,6），点灯時に限続くのは数分間だから大丈夫のはず，といったらず家電稼働状況と使用量変化の関係を把握

感覚的な判断が加わるか否かの違いに過ぎなしようとする（ID1,3,4），1日の使い方を振り返い。すなわち，LEDランプや宅内モニタの瞬時るためにCO2排出量を確認する（ID1,4），とい値情報が，わかりやすい目安として用いられる

った様々なタイプの行動が観察される。宅内モ

ことには変わりない。

ニタを継続的に閲覧している対象者もいる(3) 節電意識・行動への影響（ID1,3,4）。一方で，閲覧頻度が低下傾向にあ

高い料金ゾーンの課金を避けるために，家電る対象者も存在し，その理由として，しばらくの同時利用を避ける工夫がなされている。具体

使い続けることで，使用量傾向が把握できたと的に言及された家電は，掃除機（ID1,3），洗濯する声が多い（ID2,5,6）。

機（ID3)，炊飯器（ID2,3），食洗機（ID1,2,5,6），

Web上の見える化システムの閲覧頻度は低く，エアコン（ID2,6），電気ケトル・ポット（ID3），

月1回程度（ID2,3）かほとんど閲覧していない

電子レンジ・オーブン・トースター（ID2,6），（ID4,5,6）という例が多い。入居当初は閲覧しドライヤー（ID5），アイロン（ID3）などで，ていたものの，面倒であるといった理由により，反応が多様であることは特徴的である。使用時

アクセスしなくなった対象者もいる（ID5,6）。

間を減らす例としては，ドライヤー（ID5），コ

アクセス手段としては，スマートフォンや携帯

ーヒーポットの保温（ID6）などがあげられた。

電話ではなく，パソコンが主に用いられている

必ずしも明確に区別できるものではないが，（ID2,3,5,6）。宅内モニタとは異なり，Web上のLEDランプ点灯に対処的に行動するタイプ

見える化システムの閲覧者は夫婦のいずれか（ID4,5,6）と，予防的に行動するタイプ（ID1,2,3）に限定されることがある（ID2,3,5）。

がある。前者の場合は，例えば快適性や利便性(2) 料金体系の受け止め方とのバランスを重視することもあるので（ID4），

使用量に応じて決まる緑黄赤3ゾーンの存在

行動変容効果としては控えめであると予想さや，レッドゾーンの料金が最も高いことについれる。後者は，具体的に習慣として実施されてての認知度は高い（ID2-6）。各ゾーンの閾値いるものも多い。例えば，食洗機を就寝中に使（kW）や単価（円/kWh）を正確に把握していう（ID1,2），炊飯器を家族の帰宅前に使う（ID3），

る対象者はいないものの，家電利用をずらすほ

掃除機と洗濯機の同時利用を避ける（ID3），とうが安くなるという特徴は，対象者全てに浸透

いったものである。

している（ID1-6）。

－ 41 －

電力経済研究No.62（2015.11）

4.2.3 アンケート調査がされる宅内モニタにおいて，関心を集めやす

次に，アンケート調査結果について述べる。

かったものと考えられる。2番目はエアコンで，アンケート調査は，実証参加申し込み時，お使用電力量が大きく，使用電力も条件やタイミ

よび，毎夏冬後にその季節の実態を振り返る位

ングによって様々であることから，確認対象に置づけで実施したもので，高い回収率（延べ数

なりやすかったものと考えられる。3番目のヘベースの回収率は99%）により協力世帯の全容

アドライヤーや，4番目に含まれる電気ケトルが把握可能となっている。調査は郵送式で実施の使用電力の特徴は，1番目の電子レンジ等のし，2013年度夏前に入居した協力世帯は2013年

それに類似する。

6月（本稿では実証前と表記；以下同様）
・9月

宅内
モニタ

各設問の有効データを用いる。

25%
9%23%29%
2%
4% 2%
12% 8%
2% 1% 1%
2% 3% 2%

4%
1%
6% 3%
0% 4%
0% 1% 0%0% 0% 0%16% 2% 3% 2%2%
4% 6% 0% 1%
0% 2% 2% 0%
0% 0%
10% 0%
0% 3% 0%

パソコン

スマート
フォン

週に3～4日13夏(n=53)

ほぼ毎日

14夏(n=115)

13冬(n=114)

週に5～6日実証前(n=99)

14夏(n=115)

13夏(n=53)

13冬(n=114)

実証前(n=99)

14夏(n=115)

27%

13夏(n=53)

る。本稿の分析では，対象とするA群について，

週に1～2日84%
92%96%
99%

13冬(n=114)

ランダム割付する前に実施した点は共通であ

週にほぼ0日・無回答
79%94%90%95%

3%
57%58%53%
44%

14夏(n=115)

証前調査の実施時期が異なるが，いずれも群を50%
64%70%67%

実証前(n=99)の3回にわけて行った。入居時期によって，実13夏(n=53)

月（実証前），2014年3月（13冬）・9月（14夏）

7% 4% 10% 8%
11%19%
14%23%
16% 9%
18%
10% 9%
6% 21%

13冬(n=114)

2013年度冬前に入居した協力世帯は2013年10「あなたの世帯での見える化システムを確認する手段と，その利用頻度をそれぞれお選び下さい。」集計対象：A群有効回答，各回調査
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

実証前(n=99)（13夏），2014年3月（13冬）・9月（14夏）の4回，

携帯電話

図 6 IHD 等見える化システムの閲覧頻度(1) 見える化システムの受け止め方
図6は，見える化システムの各種媒体の閲覧頻度，および，それらの推移を表す。最も頻繁に閲覧されている媒体は宅内モニタで，「ほぼ毎日」の世帯がおよそ半数を占め，回答結果から推定すると平均して週4～5日程度利用されている。
「ほぼ毎日」の比率は低下傾向にある
が，14夏調査でも4割以上を占めている。対照的に，パソコン・スマートフォン・携帯電話を「見える化システムにより，電力使用を確認していた家電製品をすべてお選び下さい。」集計対象：A群有効回答（n=113），13冬調査
電子レンジ・オーブン・トースター
65%
エアコン
64%
ヘアドライヤー40%
電気ポット・ケトル38%
食器洗い乾燥機
35%
洗濯機・乾燥機
29%
炊飯器
29%
床暖房
24%
テレビ
23%
掃除機
23%
電気ストーブ・ヒーター
16%
アイロン
16%
コーヒーメーカー
10%
冷蔵庫
9%
パソコン
5%
こたつ
4%
ホットカーペット
4%
ウォーターサーバー
3%
ホームベーカリー 0%
その他
5%
あてはまるものはない
7%

閲覧する世帯は少数派で，14夏においては「ほ図 7 IHD により確認していた家電

ぼ毎日」利用する世帯は数%にとどまる。経時変化については，いずれの媒体についても，14(2) 料金体系の受け止め方

夏の閲覧頻度は実証前（入居当初）の水準を下

図8では，料金体系の認知度を比較する。単価や閾値といった具体的数値を覚えている回答

回る傾向にある。
見える化システムにより電力使用を確認し者は多くないものの，同時使用量に応じた3段ていた家電を，図7に示す。最も多いのは，電子階の単価の存在や呼称のように，仕組みに関す

レンジ・オーブン・トースターである。これら

る認知度は高かった。

家電は，数分間程度の利用であれば使用電力量

そこで，料金ゾーンの捉え方を詳しく見るた（kWh）はそれほどではないものの，使用電力

め，レッドおよびイエローゾーンに対する意識（kW）が大きいことから，瞬時値の見える化を図9で比較する。レッドゾーンにならないよ－ 42 －

う意識する世帯は，「そう思う」「まあそう思う」の対応関係が徐々に把握された上で，ライフスの合計で約9割を占める。これは，イエローゾ

タイルに適合した節電行動が選択されているーンの約4～5割を大きく上回る。レッドゾーン

様子が観察された。このように，エネルギー利は，料金単価が最も高く，連動して宅内モニタ用の多様性にあわせて，折にふれて注意喚起し，外縁部のアラート用LEDランプが点灯するこ

能動的な学習と判断を徐々に促すアプローチともあり，電気利用の工夫を意識づけする目安

は，一般的なアドバイスを提供する方法と比べとして機能している様子がうかがえる。

て，行動変容につながりやすいものと期待される。
また，受容性の観点からは，それぞれ次の評「仕組みについて，どの程度ご存知でしたか。」
集計対象：第1期のA群有効回答（n=52），13夏調査
よく知っていた
まあ知っていた三段階の名称はグリーンゾーン，
イエローゾーン，レッドゾーンである
30分ごとの同時使用電力量に応じた，三段階の単価がある

あまり知らなかった

まったく知らなかった

60%

31%

46%

35%

42%

基本料金がゼロである

三段階の単価はkWhあたり約24円，
10%
25%
約29円，約40円である（税込）
レッドゾーンが適用されるのは12% 12%
1500Wを超過する場合である
グリーンゾーンが適用されるのは8% 4%400Wまでの場合である
0%

20%

23%
35%
37%

17%

るのに対して，LEDランプや瞬時値表示画面は，

31%

多くの需要家に身近なものとして受け入れられていた。特に，LEDランプについては宅内モ

37%
60%

価ができる。従来の見える化システムでは，閲覧者がもともと関心の高い層に偏る傾向があ

12% 8%
17%

40%

52%
40%

6% 4%

80%

100%

図 8 料金体系の認識

ニタ以外でも類似機能を持たせることが可能であり，例えばスマートフォンへのプッシュ配「料金ゾーンについて，もっともあてはまるものを一つずつお選び下さい。」集計対象：A群有効回答
100%
2% 4%
3% 3%
9%
13%
3%
5%
90%
そう思わない
17%
80%
27%
23%
34%
70%
あまりそう思わない
24%
60%
22%
50%
どちらともいえない
40%
63%
41%
30%
まあそう思う
55%
36%
20%
10%
そう思う
10%
6%
0%
13冬
14夏
13冬
14夏
(n=112) (n=115)(n=112) (n=113)
レッドゾーンにならないように意識している

信機能も該当しうる。緊急時ピーク課金のような料金体系では，単価変動幅が大きいことに対して抵抗感が指摘されることもあるのに対して，本実証の単価変動を抑えた料金体系に対する否定的な反応は観察されなかった。
他方で，次のような課題もあげられる。

イエローゾーンにならないように意識している

第1に，見える化システムの閲覧頻度の低下

図9 料金体系への意識である。パソコンやスマートフォンからアクセスできるWebポータルについては，当初から一4.2.4 考察部の世帯でしか閲覧されていない。それと比べ本節では，集合住宅に導入された見える化シて，宅内モニタの閲覧頻度は高いが，それでもステムや料金体系への反応を分析した。アンケ

徐々に関心を失う傾向がある。学習したから見ートデータからは，これらの導入世帯において，なくても済むようになるという状況は評価で節電意識が高められるとともに，家電の使用時

きるものの，住宅設備としてとらえるときに，間をずらすといった行動が促されていること

利用率が低下していく傾向は望ましいことでが明らかとなった。特に意識されていたのは，はない。その解決策の1つは，本システムのLED

家全体の瞬時使用電力が1.5kWを超えると点灯

ランプが「目に入る」「通り道にある」ものでするアラート用LEDランプや，瞬時値をカラーあったように，生活シーンの中心に溶け込ませ，表示するモニタ画面，30分使用量が多い場合に刺激を与え続ける機能を備えておくことかも適用される「レッドゾーン」と呼ばれる高めのしれない。

単価帯である。インタビューデータからは，第2に，わかりやすさと正確さのトレードオ

各々の世帯において，家電利用状態と使用電力フである。瞬時値を伝えるわかりやすさや電気－ 43 －

電力経済研究No.62（2015.11）

料金を色で視覚化したデザインは，好意的に受ンプ点灯といったわかりやすい表示が，閲覧者け止められ，行動変容の主要なドライバとなっの行動をナッジし，能動的な学習や節電行動をていた。一方で，本来であれば，料金体系に直促している様子が観察された。

結する30分値を正確に伝達するのが好ましい。

見える化システムや料金体系による行動変

このどちらを優先するかは，使用経験に依存す

容策には様々な工夫の余地がある。特に，現在る可能性がある。例えば，モニタの表示内容に導入が進んでいるスマートメータから得られ

ついては，時の経過とともに学習が一定程度進る消費量30分値データの活用可能性は高く，デむことで飽きが観察されるようになり，料金体

ータ分析技術 [6]を駆使することで多様なサー系の仕組みについては，ふとしたきっかけから

ビス提供につながることが期待される。一方で，正しい理解が進むことがあった。すなわち，初すべての行動変容策が効果的なわけではない。

期段階ではわかりやすさが優先されるべきだ

効果と課題を正確に把握するために，適切な実が，時間が経つと正確・詳細な情報を理解する

験計画にもとづく効果検証が重要であること

素地が形成され，電気利用に対する理解や効率も認識しておく必要がある。

性がさらに促されるものと期待される。見える化システムを長期間活用されるべき住宅設備ととらえると，このようなフェーズにあわせて，謝辞
4章で紹介した研究は，野村不動産，ファミ

表示内容をアップデートしていくことも考えられるだろう。

リーネット・ジャパンが実施した「スマートマ

第3には，見える化システムの費用対効果でンション・エネルギーシステムに関する省エネある。本実証の見える化システムは備え付けの調査」の一環で，共同研究機関として電力中央

ものだが，実際には導入コストがかかる。第1研究所が参画する形で実施しました。協力世帯の課題で指摘したような機能も，安価に提供での皆様にはインタビュー・アンケート調査等にきることが望ましい。今日の住宅内には，イン

ご協力頂きました。ここに記して深く感謝いた

ターフォン端末，タブレットPCやスマートフ

します。

ォン，小型ガジェットなどが増加しており，それらデバイスを活用することができるか否か，

参考文献

あるいは，筆者らが別途検討を進めてきた省エ[1] 省エネルギー小委員会 (2014) 「省エネルギーに

ネアドバイスレポートのように，見える化端末

関する情勢及び取組の状況について」，省エネルを必ずしも必要としない情報提供手法の活用もあわせて，省エネ・節電支援手段としての費ギー小委員会配布資料，経済産業省．
[2] 西尾健一郎 (2015)「家庭における 2011～14 年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―」,

用対効果を検討していく必要があるだろう。

電力中央研究所報告 Y14014．
[3] リチャード・セイラー，キャス・サンスティーン

5. おわりに(2009)「実践行動経済学」，日経 BP 社．

本稿では，家庭部門におけるピーク抑制策の[4] 向井登志広, 西尾健一郎, 小松秀徳, 内田鉄平,

うち行動変容型のものについて，需要家の反応

石田恭子 (2015)「スマートメータデータを活用

や課題について考察してきた。インタビューなした情報提供と行動変容―集合住宅におけるピ

どの新たな分析から，「レッドゾーン」のようーク抑制・省エネ実証事例―」，電力中央研究所

な料金体系との連動表示やアラート用LEDラ－ 44 －

報告 Y15002．

[5] 小松秀徳，西尾健一郎，向井登志広，篠原靖志(2014)「電力消費量データを活用した省エネルギ
ーアドバイスレポートの自動生成システム」，電気学会論文誌 C，第 134 巻 9 号，1394-1405．
[6] 小松秀徳, 西尾健一郎 (2014)「スマートメータデ
ータ分析情報の活用―分析技術の動向調査と需要分析の予備的検証―」，電力中央研究所報告
Y14003．

向井 登志広（むかい としひろ）
電力中央研究所 社会経済研究所
西尾 健一郎（にしお けんいちろう）
電力中央研究所 社会経済研究所
小松 秀徳（こまつ ひでのり）
電力中央研究所 システム技術研究所
内田 鉄平（うちだ てっぺい）
ファミリーネット・ジャパン
石田 恭子（いしだ きょうこ）
野村不動産－ 45 －

電力経済研究No.62（2015.11）

研究ノートスマートメータデータの活用方法
The Present and Future of Smart Meter Data Utilization
キーワード：電力需要， スマートメータ， 家庭部門， 省エネルギー， 節電
小松

秀徳

西尾

健一郎

電力各社によるスマートメータ（次世代電力量計）の本格導入に向けた動きが加速している。メータから得られる時刻別データの有効利用が期待されているものの，活用目的およびその基盤となる分析技術について，知見の蓄積や体系化は十分になされてこなかった。そこで，スマートメータデータ活用に資する分析技術について，文献調査により動向や課題を整理する。さらに，家庭用需要家のエネルギー
効率利用支援を進める上で重要となる，冷暖房使用傾向の推定等に着目して，需要分析技術の検証を行う。推定精度に改良余地はあるが，平日午後に在宅・エアコン多消費傾向にある世帯への選択的な節電アドバイス提示，デマンドレスポンス提案や，暮らしに役立つ新サービス提案等への活用も考えられる。これらの調査・分析を踏まえた上で，今後のスマートメータデータ活用における課題や，現在もなお広がりを見せるデータ利用価値の拡大の状況についても議論する。
1.
2.

4.1

はじめに
データ活用の動向
2.1 活用目的
2.2 分析技術
3. データ分析の検討
3.1 分析手法
3.2 推定によって得られる情報の例
4. 考察

増加傾向にあるスマートメータデータの研究事例
4.2 スマートメータデータを用いた情報提供
4.3 各種方策のスマートメータデータによる効果検証
4.4 電力消費量以外のデータとの関連性
5. おわりに各国を中心として，我が国の仕様に近いデータ

1. はじめにを用いた分析事例も増加しており，中には特定ピーク時間帯に料金単価を上げるなどしての分析技術に焦点をあてたレビュー文献も存

電力需要を抑制するデマンドレスポンス

在する。しかし，それらの検討状況は，英語の（Demand Response, DR）の検討が進められて論文や資料においてそれぞれ個別に文書化さきた。DR支援技術としての位置付けから，時れているものが多く，現時点でこういった知見

刻別使用量を計測できるスマートメータ（次世の体系化が十分になされてはおらず，我が国で代電力量計）への期待が語られることも多いが，は把握が進んでいないのも実情である。いわゆ

毎30分値の豊富なデータが得られることから，

るビッグデータ分析が新たな道を切り拓くと電力使用量の見える化のあり様も変わっていいう文脈からも，スマートメータデータへの期

き，新サービスへの活用可能性も検討されてい待は高まっているが，実態が見えないと感じてる。

いる読者も多いだろう。

データ分析技術は，スマートメータデータのこのような背景を踏まえ，当所は電気事業共利用価値を向上させる可能性を秘める。特に近同の研究機関として，スマートメータデータ利

年では先行して導入に踏み切った米国や欧州

活用の全体像を捉えるための調査分析を実施－ 46 －

し，報告書にまとめた [1]。その概要紹介として傾向などに応じた使い方・買い替えアドバイ

本稿では，2章でスマートメータデータ活用にスの付与が求められる。例えば，行動科学の知資する分析技術の動向や課題を，3章で実デー

見1を踏まえてグラフや文章表現を最適化する，

タを用いた分析検討結果について述べる。

冬季の消費量が多い世帯には暖房機器や断熱

さらに4章では，今後のスマートメータデーのアドバイスを選択提示する，等である [3]。

タ活用における課題，および近年広がりを見せる多様な利用方法の動向についての考察を加2.1.2 料金選択の支援

え，5章は本稿のまとめを行う。

昼夜や平休日の消費量の多寡によって，需要家にとって望ましい料金メニューは異なる。ス

2. データ活用の動向

マートメータデータにもとづきライフスタイ
2.1 活用目的

ルに合ったメニューを提案することは，顧客満

本節ではデータの活用目的を整理する。具

足度の向上にも寄与しうる。2016年度に予定されている小売全面自由化の後には，顧客の獲得

体的には，表1の7点について順に述べる。

や離脱防止のためにも，こうした取り組みの重要性は増すと考えられる。DR料金によるピー

表1 スマートメータデータの活用目的

ク時間帯の負荷抑制も検討されている。

活用目的

例

エネルギー効率利用の支援

省エネ・節電・デマンドレスポンスのための見える化・アドバイスなど

料金選択の支援
需要端機器運用の効率化

電気料金の予想額による比較提案など
HEMS等との連携による家電制御など

新サービスの提供

高齢者見守り，防犯，健康管理，製品やサービスのマーケティングなど

ターゲット戦略の高度化

需要家のセグメンテーション，提案内容のカスタマイズなど

配電設備形成・運用の効率化

変圧器などの容量最適化，配電系統の電圧監視，停電監視など需給計画の高度化

電源計画・運用，電力調達の最適化など

2.1.3 需要端機器運用の効率化
スマートメータのデータをHEMS等の制御機
能と連携させることで，使用量や太陽光発電量に応じて，家電などの需要端機器を効率的に運用できる可能性がある [4]。制御の例として，需給逼迫時にエアコンの温度設定を変更する，蓄2.1.1 エネルギー効率利用の支援

電池の充放電や電気自動車の充電等を最適制
スマートメータの毎30分値を用いて見える

御するといったものが考えられる。

化やアドバイスの質を向上させることで，省エ
ネ・節電行動の促進や，省エネ製品への更新を

2.1.4 新サービスの提供提案する。
スマートメータデータを，省エネや省コスト

まず考えられるのは，見える化機能の提供である。スマートメータデータをWebや専用端末等で閲覧可能とするもので，自ら情報探索をする能動的な需要家に対して特に有効である。しかし多くの場合，日々の生活においてエネルギのためだけでなく，暮らしに役立つサービスに活用しようという動きもある。例えば，高齢者
見守り，防犯，健康管理，製品やサービスのマ
ーケティングへの応用が期待される [5]。

ーは主たる関心事ではなく，受動的な需要家には訴求力に欠けるため，閲覧頻度の低下や，ほとんど閲覧しないといった状況も生じうる [2]。
そこで，見える化の工夫や，エネルギー消費

1

他人の行動に影響されやすい傾向や，利得よりも損失を大きく感じる傾向等が知られている。

－ 47 －

電力経済研究No.62（2015.11）

2.1.5 ターゲット戦略の高度化

2.2 分析技術

これまで紹介したサービスへの反応率や，反2.2.1 簡易用途分解

応したときの効果量は，需要家によって様々で

主幹消費量データからどのような電気機器あろう。事業者が講じる方策を費用効果的なもが使用されているかを分解して推定する手法のにするためには，全ての需要家に同じサービは，一般にディスアグリゲーション（または用スを提供するのではなく，提供対象を特定の需途分解）と呼ばれている。この呼称が用いられ要家に絞ったり，需要家に応じて提案内容をカる場合，HEMS等で計測される，秒単位などのスタマイズしたりすることも検討する必要が

詳細な消費量データを前提とすることが多ある。例えば，DRプログラムでは，ピーク時

い [11]。

間帯に在宅傾向にありエアコンを多用する世

それらと比べると，スマートメータのような帯をターゲットに訴求していくことで，プログ30分単位の粗いデータを用いた研究は，それほ[6]ラム効率を向上できる可能性がある 。料金メ

ど盛んには行われてこなかった。時間解像度がニュー設計や提案に活用するものもある [7]。

粗いため，抽出できる情報の質や量は必然的に低下する。実際，15分や30分単位のデータでは

2.1.6 配電設備形成・運用の効率化

機器ごとに電力消費量を把握することの難し

配電設備容量に影響を与える要因として，各さも指摘されている [12]。とはいえ，冷暖房需

需要家の電気使用傾向はもちろんのこと，太陽要の分解といった大まかなレベルではあるが，光発電の有無や，将来的には電気自動車の動向

一段深い情報に加工できるため，検討が増えても関係しうる。スマートメータデータが蓄積さきている。

れ，負荷実態の把握が進むことにより，変圧器，こうした違いも踏まえ，以降では詳細な消費引き込み線や計器といった配電設備形成の合量データを用いた「ディスアグリゲーション[8]

理化を図ることができる 。

（用途分解）」との混同を避けるため，スマー

配電設備の運用面では，別途管理する地理情

トメータデータを用いた分解のことを「簡易用報システム上の配電設備情報（電圧・負荷電流

途分解」と呼ぶ。簡易用途分解に適用される分状況）に，スマートメータデータを重ね合わせ

析技術には，回帰分析，ニューラルネットワー

ることで，配電系統の電圧監視や，故障設備判

ク，差分法（需要が小さい中間期の需要をベー定を行う停電監視等が可能となる [9]。

ス需要として定義し，上回る量を冷暖房需要と見なす方法 [13]）等が提案されている。

2.1.7 需給計画の高度化
小売電気事業者には，30分単位で需給をバラ

2.2.2 負荷パターン分類

ンスさせる「同時同量」が求められ，生じた差

電力消費データを特徴が似通ったクラスタ（インバランス）についてペナルティを払わ（群）に分類することを負荷パターン分類と呼ねばならない。発電設備の計画・運用を最適化

ぶこととする。負荷パターン分類は，多数の世する上でも，需要構造への理解が欠かせない。

帯をいくつかのセグメントに分けるために用

スマートメータデータにより，電気使用量や太いられる他，単一世帯の日々の需要パターンを

陽光発電量などの予測精度の向上が期待され

選別し，それらをグループ化するために用いる

る

[10]

。

こともでき，クラスタリングと呼ばれる分析技－ 48 －

8割を超える正答率であったことが報告されて術が用いられる。
クラスタリングの手法は多数存在する [14]。

いる [18]。一方，30分値の電力需要データから，これらを分類した試みとして，ニューラルネッ

世帯内の子供の人数などの属性推定を試みた

トワークを用いたもの，ファジー理論を用いた

ものの，精度的には課題があることを指摘する

もの，統計的手法を用いたものの3種類に大別ものもある [19]。

してレビューした例がある [15]。
中でもニューラルネットワークの一種であ2.2.5 需要予測る自己組織化マップは比較的よく用いられて電力需要予測には，系統・地域・需要家群レ

おり，学習誤差が小さいことを指摘した例もあ

ベルでの合計需要を予測するものから，個別のる [15]。自己組織化マップは，多種類の情報を需要家の需要を予測するものまである。予測手持つデータを，各情報の大小関係やデータ同士

法は，数分先等の短期予測から数年先等の長期の類似度を極力維持したまま2次元マップ上に予測まで含めると多岐に渡る。例えば，時系列プロットし直す場合などに有効な手法である。

モデル，回帰モデル，経済モデル，ファジー／
遺伝的アルゴリズム等，12種類のアプローチ

2.2.3 生活パターン推定に大別して整理してレビューしている例があ

日常的な生活パターン推定の代表例に在不る [20]。翌日や当日の需要予測に絞ると，簡易在判定があり，その主な手法として，需要量・

用途分解と同様，回帰分析やニューラルネット

変動量の分布から推定するもの，隠れマルコフ

ワークを用いるのが一般的と考えられる。

モデルを用いたものの2種類がある。
需要の分布から推定するものには，需要を大ここまで，スマートメータデータに基づく各

きさ順にソートして，特定のパーセンタイル点

種分析技術の動向について示した。これら手法

を下回る状態を不在とみなし，逆に上回る状態に期待されること，および，課題や留意点につを活動的とみなすものがある[16]

いてまとめると，表2のようになる。

。

隠れマルコフモデルの適用例としては，電力
表2 スマートメータデータ分析技術

消費が一定である時間がどれだけ継続しているかという観点から，電力消費傾向の状態遷移

分析技術

主な使途・期待課題・留意点を検出して在宅状態推定を行うものがある [17]。

簡易※
用途分解

 各月時刻別の冷暖房使用
傾向の推定
 気温感応度の推定

 個別家電の使用量・動作
状態推定（詳細※用途分解等）には不適

負荷パターン分類

 時刻別使用傾向などにもと  分類は無数あるので、活づく需要家の類型化
用目的に適った分析計画が必要 特異な負荷パターンの検知

2.2.4 属性推定

生活パターン  在宅状態や活動傾向の把推定
握 在宅・電気非利用時と不在時の判別が困難

電力データから，世帯や住宅の各種属性を推属性推定定する手法がある。例えば，30分値の電力需要

 需要と相関の強い属性（人  推定モデル構築のために、事前に属性を与えられた数・面積等）については、推データが一定数必要
定精度がある程度向上

需要予測

 系統・群の需要予測
 各需要家の需要予測

データ3,488世帯分に対して，複数の手法を適 小規模・長期になるほど、精度は低下※使用するデータの時間解像度などが異なる（簡易：30分単位, 詳細：Hz単位など ）用し，単身世帯か否か（2区分），築年数が30
年以上か否か（2区分），のべ床面積（3区分）等について属性推定が行ったものがある。その

3. データ分析の検討

結果，単身世帯や築年数など2区分の判定にお本章では，前章で言及した「エネルギー効率

いて，最もパフォーマンスが良かった手法では利用の支援」を進める上で重要な，簡易用途分－ 49 －

電力経済研究No.62（2015.11）

解と生活パターン推定に注目し，データ分析の検討結果を紹介する。
表3 世帯属性
世帯 所在地 家族
人数1
京都府 4人
相楽郡
2
奈良県 4人
生駒市3
奈良県 4人奈良市
4
大阪府 2人
吹田市

建て方
戸建

延べ床
面積
70m2

戸建

110m2

戸建

125m2

戸建

139m2

アメダス
地点
三重県
上野
奈良県
奈良
奈良県
奈良
大阪府
大阪

t : 時刻， d : 日付， FDem model， d，t : 総

DB上の
ID
WEB02

需要の推定値(Wh)， Td，t : 気温(℃)，
CDHd，t : 冷房度時(℃)， HDHd，t : 暖房度

WEB04

時(℃)， HLd : 祝休日ダミー， INd，t : 日

WEA04

照時間比率(%)， ACTd，t : 需要活動フラ

WEA09

グダミー

，
本分析では，電力需要データとして，日本建築学会が公開している「住宅におけるエネルギ
ー消費量データベース」[21]の中から，関西地域
4世帯の1年分のデータを，1時間値100Wh単位に変換して用いた（表3）。気温データは，近辺のアメダスデータ1時間値を割り当てた。

はある日付d，ある時刻tにおける観測温度の基準温度からの差分である。
各日・時間帯で需要活動的な状態にあるかど
うかを表わすダミー変数については，

以下の式で決定した。このダミー変数は，不在時，もしくは，就寝などによる宅内での電力消費の低下を考慮するための変数である。

3.1 分析手法
本節では，主幹電力消費量とアメダスデータ(2)から，気温感応需要（冷暖房などの気温変化に連動する需要）を推定する手法を紹介する。
回帰分析のモデル候補として，気温感応需要(3)について3種類の式を用意し，時刻別にモデル推定した。
RDemd，t : 総需要の実測値(Wh)model 1は，CDH (Cooling Degree Hours；冷房

Thr : 需要活動フラグの判定閾値(Wh)度時)とHDH (Heating Degree Hours；暖房度時)を用いて，気温上昇と冷房需要増，あるいは気温低下と暖房需要増が線形の関係にあること

等の係数は，0時から23時までの各を表現した式である。model 2では需要変化を気

時刻について，1年分のデータを用いて，推定

温の2次関数で近似し，model 3 は，気温感応的

需要の最小二乗誤差が最小となるように決定な需要は存在しないと仮定した。ここでは紙面した。その上で，各時刻について，全モデルか制約上，model 1の式のみを示す。

ら最も説明力の高いものを採用した。
各時刻での気温感応需要は，以下の式で推定model 1:(1)した。なお，model 2では2次関数の変曲点からの増分を，model 3では0を，それぞれ気温感応需要とした。

－ 50 －

日中の需要活動レベルが低めである。また，世(4)

帯2では18時頃に需要活動レベルがほぼ最大となっていることから，この時間には帰宅している場合が多いこと，これに対して世帯4では20時を過ぎた頃から需要活動レベルが大きく上

3.2 推定によって得られる情報の例

昇していることから，帰宅時間が世帯2よりも3.2.1 気温感応需要遅めであること，等も予想される。
図1は，世帯2における気温感応需要（推定値）

深夜から早朝では，世帯2・3のように需要活の年間平均を，冷暖房需要（参照値）と比較し動レベルが低下している世帯で，就寝中に冷暖たものである。本分析で用いた電力需要データ

房等の電気機器を使用していない可能性が示

はあらかじめ8用途に分解されて公開されてい唆される。これに対して，世帯1・4では需要活るため，これを参照値として比較した。

動レベルの低下は見られず，就寝中に冷暖房等

深夜から早朝にかけては冷暖房をほとんどを使用していることが予想される。

利用せず，7時頃から利用し始めて一度需要ピークを迎え，昼間時間帯に利用が一旦低下し，需要活動レベル

夕方以降再度需要ピークを迎える傾向を再現
できた。

400

気温感応需要
(推定値)

350

冷暖房需要
(参考実測値)

需要(Wh/h)

300
250

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

世帯1
世帯2
世帯3
世帯4
0

200

3

6

9

12

15

18

21

(時)

図2 時間帯別の需要活動レベル

150
100
50
0
0

3

6

9

12

15

18

21 (時)

4. 考察

図1 世帯2の気温感応需要および冷暖房需要の年間平均

本章では，スマートメータデータの研究事例が増加傾向にあることを踏まえ(4.1節)，今後のスマートメータデータ利用において留意すべ

3.2.2 需要活動レベル

き点として，情報デザインの重要性(4.2節)，介図2は，各世帯の時間帯別需要活動レベル（各入方策の効果検証の重要性(4.3節)，電力需要以世帯の説明変数ACTを年平均したもの）のグラ

外のデータとの関わりの将来的な可能性(4.4フである。いずれも9時頃から昼頃までにレベ節)について考察する。

ルが低下し，夕方に向けて上昇する傾向が見て取れる。昼間時間帯は出勤や買い物などで不在がちになることから，一時的な需要活動レベル

4.1 増加傾向にあるスマートメータデータの研究事例
スマートメータデータ研究は発展段階にあの低下が観察されると考えられる。
しかし，各世帯で需要活動レベルの変動パタる。近年，当該分野の研究がこのように加速さーンは大きく異なる。例えば，世帯3では平日れてきた要因の一つとして，実証によって得ら－ 51 －

電力経済研究No.62（2015.11）

れたデータセットの存在が指摘できよう。例え

4.3 各種方策のスマートメータデータによるば，アイルランドのエネルギー規制委員会

効果検証(CER; Commission Energy Regulation)は約4000

情報提供をはじめとする介入は，その効果を世帯分のデータを公開している。件数が多く誰

定量的に把握することも重要である。スマートもが利用できるため，同データを基にした分析

メータデータには，これら各種方策の効果を詳研究が他の研究機関によって数多くなされて細に把握可能となる利点がある。例えば，エネ

きた。今後，こういった利用可能なデータが増

ルギーレポートなどにより，どの時間帯でどのえていくことで，データ分析研究は一層促進さ程度の需要抑制効果がもたらされるかを正確れるものと期待される。例えば，ヨーロッパのに把握しようとする動きがある [10]。こういっ学術会議 ECEEE (European Council for an En-

た取り組みの結果，DRや省エネプログラム等

ergy Efficient Economy)が主催した2015年夏のの検討の精度が向上する点も期待される。また，

会議では，スマートメータに関連する発表が12

断熱改修の効果を評価するためにスマートメ件あった。この中には，ドイツの研究機関がータデータを活用したもの [24]もある。

CERのデータを用いて，アンケートデータとの組み合わせから主要家電のロードカーブを推定した事例なども含まれる

4.4 電力消費量以外のデータとの関連性

[22]

。

前節まで，主幹電力量データの活用に特化した研究について，動向の紹介と考察を行ってき

4.2 スマートメータデータを用いた情報提供

た。しかし，例えばガスや水道の消費量や，ク

今後，スマートメータの本格導入により，需レジットカード等の購買履歴に関するデータ

要家の電気利用・行動に関するデータは増加す

等，既存のデータにも様々なものがある。これる。しかし，省エネ・節電等の行動を促す際，に加えて近年では，携帯電話やウェアラブル端

やみくもにデータを提示してはむしろ逆効果

末等，インターネット接続されたデバイスの普になる場合もある。適切な効果をもたらす情報及に伴い，行動データの種類や量も急激に増加提供を行うには，人間の現実的な振る舞いを考している。こういったいわゆるビッグデータの慮した情報デザインが一つの重要な検討要素

台頭という，より広い観点から考えると，電力となる。

消費量のデータは多様な人間行動データのご

大量の選択肢による意欲減少を避けるため

く一部であると考えられる。

選択肢を絞り込む，身近な人々の行動への同調

ビッグデータの利点の一つは，多面的なデー傾向を考慮して平均的な行動を伝える，等の情タをソフトウェアによって処理することで，多報デザインの重要性は，「ナッジ」として提唱

くの場合センサー等の特別なハードウェアを[23]。電力中央研究所でも，この考追加的に設置せずとも，従来よりも詳細に行動

え方に基づく情報を，スマートメータデータかを把握できる点にあると考えられる。将来の姿ら自動生成する手法を開発し，需要ピーク時のとしては，こういったデータの利点を活かし，節電効果を検証する実証試験を行ってきた。

多種多様なデータの相互利用を考えることもされてきた有用だろう。
例えば，仮にスマートフォン等で家全体の機器を操作できるようになったとすれば，その枠－ 52 －

組みを利用して，機器単位での利用履歴がより詳細に把握できるようにもなるだろう。このような情報を活用すれば，どの機器に電力を多く消費しているかを専用の装置なしに特定し，選択的な省エネルギー・節電アドバイスを行うことができる可能性がある。または，長期間使用した家電のメンテナンスのお知らせ等にも活用できる可能性も考えられる。このような場合，
ECサイトあるいはクレジットカード等，別の購買履歴データと組み合わせることで，家電の使用年数などに関するデータをより正確に推定できる可能性もある。
このように，今後さらに増加する多様かつ大量の行動データにおける電力のスマートメー
タデータの位置付けを見据えながら，単体利用のみに限定することなく，活用方法を検討することが重要だと考えられる。

5. おわりに
本稿では，スマートメータデータの多様な活用目的・利用価値について，現時点での整理を紹介した。近年見られる，ビッグデータまでを含めたデータ分析技術の急速な発展を踏まえると，将来的なスマートメータデータの利用形
態は，本稿における整理のみには止まらない可能性がある。
電気事業としては，サービスに投入できる人
的・資金的資源の上限，省エネ・節電促進策の位置づけ，自由化後の市場における需要家からのサービスへの期待等，多様な要件を考慮しながら検討を進めていく必要がある。スマートメ
ータデータの活用が有用な要素となり得るかどうかを見極める際，本稿が検討材料として一助となれば幸いである。
参考文献[1] 小松秀徳，西尾健一郎. スマートメータデータ
分析情報の活用 ―分析技術の動向調査と需要分 析 の 予 備 的 検 証 ― . 電 力 中 央 研 究所 報 告Y14003, (2014).
[2] 八木田克英; 消費者心理からみた見える化の可能性 : パーソナルインタビューからの示唆.
日本エネルギー学会誌, 89(7), (2010), 639–648.
[3] 小松秀徳，西尾健一郎. 省エネルギー・節電促進策のための情報提供における「ナッジ」の活用 ―米国における家庭向けエネルギーレポー
トの事例―. 電力中央研究所報告 Y12035, (2013).
[4] 林康弘; スマートメーターとデマンドレスポ
ンスの連携. OHM，101(10), (2014), 12-16.
[5] 寺邊正大; 第 8 回 ビッグデータ活用で業務を効率化・最適化する！ ─ 電力使用量データを活用した新サービスの創造. 三菱総研 未来情報解析センター ビックデータがビジネスを変える, (2013).
[6] J. Kwac and R. Rajagopal; Demand response targeting using big data analytics. 2013 IEEE International Conference on Big Data, (2013), 683–690.
[7] C. Flath, et al.; Cluster Analysis of Smart Metering
Data. Business & Information Systems Engineering, 4(1), (2012), 31–39.
[8] 関西電力; スマートメーターに関する取組み．
スマートメーター制度検討会（第 14 回）配布
資料. 2014.3.17., (2014).
[9] 野村浩司 他; スマートメーター活用のためのソリューション (特集スマートシティ・エネル
ギー). Fujitsu, 64(6), (2013), 661–669.
[10] State and Local Energy Efficiency Action Network; Insights from Smart Meters: The Potential
for Peak-Hour Savings from Behavior-Based Programs, (2014).
[11] C. Armel et al.; Is disaggregation the holy grail ofenergy efficiency? The case of electricity. Energy
Policy, 52, (2013), 213–234.
[12] 岩船由美子 他; 分電盤計測に基づく住宅用
電力消費パターン分析手法. 電気学会論文誌
C, 133(5), (2013), 1086–1093.
[13] 奥野宏将 他; 集合住宅のエネルギー消費実態の詳細把握 : その 2 電力消費量の用途分解と東日本大震災による影響の把握. 日本建築学会大会学術講演梗概集, (2012), 1337–1338.
[14] I. Prahastono et al.; A review of Electricity Load
Profile Classification methods. 2007 42nd International Universities Power Engineering Conference,(2007), 1187–1191.
[15] S. V. Verdu et al.; Classification, Filtering, andIdentification of Electrical Customer Load Patterns
Through the Use of Self-Organizing Maps. IEEE
Transactions on Power Systems, 21(4), (2006),
1672–1682.
[16] O. Ardakanian et al.; Computing Electricity Consumption Profiles from Household Smart Meter
Data. the Workshop Proceedings of the－ 53 －

電力経済研究No.62（2015.11）

EDBT/ICDT 2014 Joint Conference, (2014).
[17] A. Albert and R. Rajagopal; Thermal profiling ofresidential energy consumption. IEEE Transactions
on Power Systems, (99), (2014), 1–10.
[18] C. Beckel et al.; Automatic Socio-Economic
Classification of Households Using Electricity
Consumption Data. e-Energy’13 Proceedings ofthe fourth international conference on Future energy systems, (2013), 75-86.
[19] F. Fusco et al.; Mining residential household information from low-resolution smart meter data.
21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2012), (2012), 3545–3548.
[20] L. Suganthi and A. A. Samuel; Energy models fordemand forecasting—A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 16(2), (2012), 1223–1240.
[21] 日本建築学会. 住宅におけるエネルギー消費量データベース.
http://tkkankyo.eng.niigata-u.ac.jp/HP/HP/databas
e/index.htm （最終アクセス日：2015 年 8 月 17 日）[22] T. Boßmann, J. Schleich, and R. Schurk; Unravelling load patterns of residential end-uses fromsmart meter data. Proceedings from ECEEE (European Council for an Energy Efficient Economy)
2015 Summer Studies, (2014).
[23] リチャード・セイラー, キャス・サンスティーン. 実践 行動経済学: 健康，富，幸福への聡明な選択. 日経 BP 社, (2009).
[24] J. Metoyer, P. Ham-Su, A. Stryker, C. Best, andM. Dzvova; Expanding the value of smart meterdata for energy efficiency savings estimation. Proceedings from ECEEE (European Council for an
Energy Efficient Economy) 2015 Summer Studies,(2014).

小松 秀徳（こまつ ひでのり）
電力中央研究所 システム技術研究所
西尾 健一郎（にしお けんいちろう）
電力中央研究所 社会経済研究所－ 54 －

研究ノート

太陽光発電大量導入時の電圧上昇対策に関する考察―無効電力補償とデマンドレスポンスの比較―
Measures for Voltage Stabilization in Distribution Network with Large-scale PV Systems- Comparative Analysis of Reactive Power Compensation and Demand Response キーワード：太陽光発電，配電系統，電圧安定化，無効電力補償，デマンドレスポンス
高木

雅昭

田頭

直人

太陽光発電（PV）からの逆潮流によって配電系統の電圧が上昇する問題に対しては，配電系統側における対策の他，需要側における対策も検討されている。需要側における対策は，制御対象や運用方
法により効果が大きく異なるため，その経済性を評価することが非常に難しい。需要家端で実施可能な対策は，制御対象によって，大きく二つに分けられる。一つは，有効電力を制御するデマンドレスポンス(DR)，もう一つは，無効電力補償である。本稿では，それぞれの対策の経済性を評価した当所の既刊報告書を参照しつつ，両対策の結果を比較する。更に，DRによる対策と無効電力補償による対策の特徴を明らかにすることで，両対策の協調の可能性を検証する。最後に，両対策を組み合わせた場合，設備の稼働率に基づいて，それぞれの対策が経済的に棲み分けることが重要である点について言及する。
1．はじめに
2．電圧上昇抑制メカニズムの概要
3．無効電力補償による対策の概要とその特徴
3.1 配電系統モデルの概要
3.2 無効電力補償装置の設置方策
3.3 無効電力補償装置の必要容量
4．DR による対策の概要とその特徴
4.1 配電系統モデルの概要
4.2 DR による対策の評価結果

5．評価結果の分析と考察
5.1 無効電力補償装置の設備容量は何によって決まるか
5.2 DR の必要抑制電力量は何によって決まるか
5.3 無効電力補償による対策と DR による対策の比較
5.4 協調の可能性
6．まとめ

Voltage Regulator)の設置，PVの出力抑制の他，

1. はじめに無効電力を補償することも効果的である。これ

近年，我が国においても「再生可能エネルギ

まで，無効電力を補償することで電圧上昇を抑ーの固定価格買取制度（FIT: Feed-in Tariff）」等

制する場合，静止型無効電力補償装置(SVC:の導入により，太陽光発電（PV: Photovoltaic）

Static Var Compensator)を配電系統の高圧側に設の普及が加速している。しかしながら，住宅用置することが検討されてきた。
一方，福島(2012)，

PVが配電系統に大量に連系された場合，PVか樺澤(2012)，飯岡(2006)は，低圧設置の無効電らの逆潮流により需要家端の電圧が上昇し，電力補償装置を提案し，その有効性を確認してい気事業法で定められた規定値（107V）を逸脱る。これら需要サイドにおける無効電力補償にする可能性がある。

用いる機器（以降，需要側機器と呼ぶ）の一例

電圧上昇を抑える手段としては，柱上変圧器として，インバータを含む機器やμSTATCOMのタップ変更や線路用電圧調整器(SVR: Step

（福島2012，樺澤2012）等が挙げられる。その－ 55 －

電力経済研究No.62（2015.11）

他の関連研究としては，野田(2011)，三栗(2013)

る上で，有効電力と無効電力とでは性質が大きがEVの無効電力制御による電圧低下補償，田く異なる。本稿の目的は，需要家端での無効電中(2009)，八太(2013)が分散型電源の無効電力

力補償による対策（高木2015b）と需要家の協補償による電圧上昇抑制対策を提案している。

力に基づくDRによる対策（河村2013）を比較

著者らはこれまで，需要側機器による無効電し，その関係性を明らかにした上で，両対策の力補償の経済価値を定量的に示す手法（高木2014，高木2015a）や，低圧系統に設置する無効電力補償装置に関して，複数の設置方策を想協調の可能性を検証することにある。

2. 電圧上昇抑制メカニズムの概要
図1に示す2ノードモデルを用いて，PV逆潮流

定し，その費用対効果を比較できる分析手法（高木2015b）を提案してきた。

による電圧上昇と有効電力・無効電力を用いた

一方，東日本大震災以降，需給逼迫対策とし

電圧上昇抑制の関係について説明する。

てピーク電力をカットするデマンドレスポン

Vs

R

X

ス(DR: Demand Response)に注目が集まっていVrる。加えて，最近ではピークカット以外に，再P＋jQ

生可能エネルギー大量導入時の系統安定化対
図1 2ノードモデル

策としてDRを活用することも検討されている。
河村(2013)は，PV逆潮流による電圧上昇問題に送電端と受電端の電圧差である電圧降下Vs

対するDRの適用可能性を検討するため，DRの発動日数や発動時間，必要抑制電力量を定量的－Vrは(1)式によって近似される。
Vs  Vr に把握し，その経済性を評価している。
無効電力は，その特性上，装置容量(kVA)を

PR  QXVr

P  PL  PPV

超えなければ，エネルギーを消費することなく，

(1)
(2)

自由に供給することが可能である。つまり，無Vs, Vr：送電端電圧と受電端電圧

効電力の供給に伴って発生する費用は存在しP, Q：受電端の有効電力と無効電力ない1。従って，配電系統側での電圧対策の経

R, X：：送電線の抵抗分とリアクタンス分

済性評価は，基本的に無効電力補償装置の容量

PL, PPV：負荷電力とPV出力をベースに行う。対して，DRによる対策は，装置を新規に設置する必要性は無いが2，抑制
した有効電力量(kWh)に対してコストが発生する3。このように，電圧対策の経済性を評価す

ここで，(2)式において，負荷電力PLよりもPV
出力PPVの方が大きい場合，受電端の有効電力P
はマイナス（PV逆潮流が発生している状態）となる。この時，(1)式においては，これに抵抗

1

2

3

配電損失の増加等はあるが，本稿で検討する程度の無効電力を乗じた値がマイナスの電圧降下，すなわち電補償量であれば，経済性評価に与える影響は小さい。

圧上昇を引き起こしていることが分かる。DR

ただし，制御指令やその応答を伝達するための通信インフラの構築およびその費用は必要。

による対策の場合，負荷電力PLを増加，または需要家と電気事業者が事前に契約を締結し，系統に問題が生

PV出力PPVを減少させることで，PVによる逆潮

じた際に需要家の有効電力を制御し，その制御量に応じた報流量を緩和し，受電端の電圧を適正範囲に維持

奨金を需要家に対して支払うインセンティブベースの DR を想定。

する。一方，無効電力補償による対策の場合，受電端の無効電力Qがプラスの値となるよう－ 56 －

配電用変電所#S
CVT325:300m
AL240:600m

×30 バンク
×4 軒（各ノードの需要家総数：
4 軒×30 バンク=120 軒）

A1#A

AL240:600m

A4

#B

DV3.2
20m

#C

AL240:600m

B4#D

AL240:600m

C4#E

AL240:600m

柱上変圧器
30kVA
6600/210V

D4E4

ALOE120
40m

B5

A5 B1

C1

D5 E1

C5 D1

E5
ALOE120
40m

A2

A6 B2

B6 C2

C6 D2

D6 E2

A3

B3

C3

D3

E3

E6

図2 配電系統モデルの概要に補償することで，(1)式においては，これにリ

表1 配電系統の電気的特性

アクタンスを乗じた値が電圧降下となる。従って，PV逆潮流による電圧上昇分をキャンセルするように，無効電力を補償することで，受電端の電圧を適正範囲に維持することができる。

抵抗(Ω/km)

リアクタンス(Ω/km)

線種

変電所送り出し用
地中ケーブル

0.076

0.095

CVT325

高圧架空線

0.126

0.309

AL240

低圧線

0.252

0.268

ALOE120

2.3

0.094

DV3.2

低圧引込線

3. 無効電力補償による対策の概要と
その特徴

柱上変圧器

-

3.2 無効電力補償装置の設置方策

本章では，無効電力補償による対策（高木2015b）について概説する。

0.0186 (Ω) 0.0328 (Ω)

図2に示す配電系統モデル内の各需要家ノード（#A-1～#E-3）にPVが順次設置され3.1 配電系統モデルの概要るものとした。PVの導入パターンとして，

高木(2015b)が用いた配電系統モデルを図

乱数を使って作成したランダムな順列2に示す。各需要家には，高圧配電線と接続

1,000シナリオを想定した。本研究では，電する30kVAの柱上変圧器の2次側より低圧

圧逸脱を解消するために必要な容量の無効線と引込線を介して，電力が供給される。

電力補償装置を，以下に示す4種類の設置ケ

高圧配電線のノード#A～#Eでは，1ノードースを想定して算出する。

当たり30フィーダー分の低圧配電線を縮約(1) SVCケース：高圧配電線の末端ノード

するものとし，各需要家ノード（#A-1～(#E)にSVCを設置。装置容量は，これ#E-3）の縮約需要家数は120軒となる。なお，

までの導入実績より300kVAごとの離本配電系統モデルにおける電気的特性は文散値とする。

献（田中2009，三栗2013，電気協同研究会(2) PVノード設置ケース：PVの設置により2005）を参考に表1のように設定している。

電圧逸脱が発生した場合，当該PV設置
ノードに無効電力補償装置を設置する。

－ 57 －

電力経済研究No.62（2015.11）

(3) 需要家設置ケース：全需要家ノード(A1,

SVCケースの容量を100%とした時の各ケ

A2, A3, B1, B2, B3, … E1, E2, E3)が無ースの割合を示すと，PV普及率40%におい

効電力補償装置の設置可能ノードであては，PVノード設置ケースで30%，柱上設

り，総容量が最小となるように各ノー置ケースと需要家設置ケースで10%となっドの機器容量を決定する。

ている。同様に，PV普及率100%においては，(4) 柱上設置ケース：全柱上ノード(A4, A5,

PVノード設置ケースで40%，柱上設置ケー

A6, B4, B5, B6, … E4, E5, E6)が無効電

スと需要家設置ケースで28%となっており，力補償装置の設置可能ノードであり，PV普及率が低い時程，低圧に設置する3ケ

総容量が最小となるように各ノードのースの総容量の割合が小さくなっている。

機器容量を決定する。

第3.2節で述べたように，本研究ではPVを縮約した需要家ノード単位で順次設置するた

3.3 無効電力補償装置の必要容量

め，PV普及率が低いほど，PVが偏在する。
無効電力補償装置の総容量の1,000シナリ
オ平均値4を図3に示す。無効電力補償装置の総容量が最も大きいのはSVCケースで，次いでPVノード設置ケース，柱上設置ケー
スと需要家設置ケースはほぼ同容量となった。無効電力補償による電圧上昇抑制効果
はリアクタンス分に左右されるため，リア

また，SVCは需要家端の電圧を高圧線から一括して補償するのに対して，低圧用無効
電力補償装置 5 は需要家近辺に設置することで，局所的に作用するといった特徴がある。つまり，PV普及率が低い程，電圧逸脱が局所的に発生するため，低圧に設置する3ケースの効果が大きくなったと解釈できる。

クタンス分の小さい低圧引込線の手前に設置する柱上設置ケースと後方に設置する需要家設置ケースは，ほぼ同容量となっている。1

容量がPVノード設置ケースより小さい理
由は，設置候補となるノード数が多いためであり，これは最適配置による効果と解釈

3,000

できる。2

SVC
2,500

総設備容量 (kVA)

柱上設置ケースと需要家設置ケースの総PVノード設置

4. DRによる対策の概要とその特徴

柱上設置
2,000

需要家設置

本章では，DRによる対策の評価手法（河1,500

村2013）について概説する。
1,000

4.1 配電系統モデルの概要
500

河村(2013)が用いた高圧配電系統モデル
0
0%

図3

20%

40%
60%
PV普及率

80%

100%

を図4に，低圧配電系統モデルを図5に示す。
低圧配電線は，柱上変圧器を中心にして，2無効電力補償装置の総容量（1,000シ

方向に2径間ずつ延びている。ここで，図4

ナリオの平均値）
5
4

PV ノード設置ケース，柱上設置ケース，需要家設置ケ

膨大な数の配電線それぞれに対して，PV の導入パター

ースでは低圧側に無効電力補償装置を設置するので，ンは異なるので，多数ある配電線の期待値として平均

本 3 ケースにおける装置を総称して，低圧用無効電力

容量を用いる。

補償装置と呼ぶ。

－ 58 －

おいて負荷およびPVが均等分散しているケースを表す。ただし，本稿の目的は，負荷およびPVの分布パターンの違いによる影響を詳細に分析することではなく，DRによる対策の傾向を把握することにある。これに加え，パターンiとiiのいずれにおいて

1,000

DR必要抑制電力量［MWh/年］
設備対策年経費［万円/年］

1,000

800

771 800600

640 600

400
2000も同様の傾向を示していることから，以降

160
16
30%

400

320
210

200

設備対策時の年経費［万円/年］

ス，パターンiiは高圧系統の後半部分のみに

DR対策時の必要抑制電力量［MWh/年］て負荷およびPVが均等分散しているケー

1,200

1,200

に示すパターンiは，高圧系統全体にわたっ

0
40%

50%

PV連系率（パターンⅰ）

はパターンiの結果のみを紹介する。なお，

出所：河村(2013)

DRによる必要抑制電力量は，全て理想的に

図6 DR対策時の必要抑制電力量と設備対策時の年経費率の変化（パターンi）

実施されるものとする。
配電用
変電所

住宅負荷配電線（PV連系有り）

図6より，PV連系率の増加とともに，必要抑制電力量が逓増的に増加していることが分かる。一方，図3に示すように，無効電力

66/6kV

商工業負荷配電線（PV連系なし）

補償による対策の場合，装置容量はほぼ線：パターンⅰの住宅負荷、PV分布エリア

形に増加する。なお，河村(2013)も，PV連：パターンⅱの住宅負荷、PV分布エリア

系率ごとに必要な無効電力量を試算してお出所：河村(2013)

図4 高圧配電系統モデル

り（表2），本容量にSVCの年経費を乗じたものが，図6における設備対策年経費（△付破線）である。併せて，PV連系率が増加す
ると，必要抑制電力量（DRによる対策）はSS

急激に増加するのに対し，設備年経費（無効電力補償による対策）は概ね直線的に増えている点を指摘している。
SS:配電用変電所
太点線:低圧線、細点線:引込線、実線:高圧線

出所：河村(2013)

表2 電圧適正化対策に必要な無効電力量の試算結果
必要な最大無効電力量[kvar]

図5 低圧配電系統モデル
PV
連系率

4.2

パターンⅰ

パターンⅱ

30%

300

400

40%

600

800

50%

1000

1300

DRによる対策の評価結果

DRによって対策を行った場合の必要抑制
電力量を図6に示す（図中，●付実線）。

出所：河村(2013)－ 59 －

電力経済研究No.62（2015.11）

5. 評価結果の分析と考察

図7を見ると，PV連系率に対して，デュレ

5.1 無効電力補償装置の設備容量は何にしているのに対して，面積は急激に増加しよって決まるかている様子が見てとれる。その結果，無効ーションカーブの高さはほぼ比例的に増加流による電圧上昇分をキャンセルするように，無効電力を補償する。本原則を(1)式に電力補償装置の容量は線形に増加し，DRによる必要抑制電力量は逓増的に増加したと解釈できる。
3000

適用すると，分子第1項の電圧上昇分と分子効電力を補償することになる。本条件より，
PV連系率に比例して増加した逆潮流分に対し，抵抗とリアクタンスの比(R/X)を乗じた値が，電圧を適正範囲に維持するのに必
要な無効電力量となることが分かる。ただ必要な無効電力補償量はゼロとなる。以上

1000
0
‐1000
‐2000
‐3000
‐4000

し，これは電圧が上限値に達した後に成立する条件であり，規定範囲内である間は，PV連系率30%
PV連系率40%PV連系率50%2000
配電線への逆潮流量［kW］（正値：逆潮流）

第2項の電圧下降分の和がゼロとなるに無

500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
8760

無効電力補償による対策の場合，PV逆潮

時間（365日×24時間）*矢印と斜線は著者が追記

出所：河村(2013)

図7 潮流持続曲線（PV連系率30%～50%住宅
負荷配電線の例）の理由により，図3に示す無効電力補償装置
図8にDR対策時におけるブレークイーブの容量は，PV普及率に対して，電圧逸脱発
生後，ほぼ線形に増加しているものと推測

ンコストを示す。本ブレークイーブンコス
トはDR導入に伴い回避できる設備対策費される。

（SVCの設置費用）を逆潮流の抑制電力量
5.2

DRの必要抑制電力量は何によって決で除することで算出されており，PV連系率

まるか3が低い時に比較的大きなブレークイーブン

図7に，年間の逆潮流を大きい順に並べ替
6

コストとなっている。また，表3に示すようえた潮流持続曲線 を示す。無効電力補償にに，PV連系率が低い時程，DRの発動時間がよる対策の場合，電圧面で最も厳しい１断短くなっている。PV連系率が低い時は，年面（図7において矢印で示した高さ）から必間の逸脱時間が短いので，この時に無効電

要な装置容量を算出する。これに対し，DR力補償装置を設置すると設備の稼働率が低による対策の場合，年間の逆潮流状態に基くなる。つまり，無効電力補償装置の稼働づいたシミュレーション（図7において斜線率が低くなる場合には，DRで対応した方が7の面積）から必要な抑制電力量を算出する 。
46

経済的といえる。

配電線の送り出し電力について，逆潮流を正として大きい順に並び替えたもの

7

厳密には，配電用変圧器の送り出し電圧や配電性のイ

線の「高さ」を問題とするのに対し，DR による対策がンピーダンスによって，電圧逸脱が発生する逆潮流量「面積」を問題とする点に焦点を当て，厳密性よりもの値も異なり，逆潮流量の全てを対象とする必要は無簡便性を重視し，このような条件の下，以降の説明をい。ここでは，無効電力補償による対策が潮流持続曲行う。

－ 60 －

効果を，ともに備えているといえる。

120
ﾊﾟﾀｰﾝⅰ（配電線全体にわたり負荷･PV均等連系）
ﾊﾟﾀｰﾝⅱ（配電線後半のみで負荷･PV均等連系）

ﾌﾞﾚｰｸｲｰﾌﾞﾝｺｽﾄ［円/kWh］

100

次に，最適配置による効果であるが，こ98

れはDRにも当てはまる。DRも需要家端で80実施されるので，設置候補となるノードは7660

多数存在する。従って，電圧上昇抑制効果

40の高い需要家を選択して，契約することが15

20

できれば，最適化の効果が得られる。ただ

8
13

0
30%

7

40%

し，DRを実施する上でこのような選択的な50%契約が実現可能かに関しては，別途，検討

PV連系率

出所：河村(2013)

図8 DR対策時におけるブレークイーブン
コストの試算結果
表3が必要である。
5.4 協調の可能性
これまでの議論を踏まえ，無効電力補償

DR発動が必要な時間数

PV
連系率

による対策とDRによる対策の協調を検証
30%

40%

する。本可能性は，河村(2013)も指摘してお50%

り，両対策を組み合わせた場合のシミュレ

DR 発動ーションによる最適な経済性の評価，分析発動が必要な
年間延べ時間数（オプションとしてのDR適用に関する評
55

331

918

価，分析）を今後の課題として挙げている。
具体的には，無効電力補償装置の稼働率

出所：河村(2013)が高くなるよう8 ，潮流持続曲線のボトム部
5分（図9において矢印の部分）を無効電力補5.3 無効電力補償による対策とDRによる対策の比較
本節では，第3.3節で得られた結果を参照
しつつ，低圧用無効電力補償装置をDRに置き換えても，同様の結果が得られるのか考察してみる。
まず，「SVCは需要家端の電圧を高圧線から一括して補償するのに対して，低圧用無効電力補償装置は需要家近辺に設置することで，局所的に作用するといった特徴があ償による対策が分担する。また，無効電力補償装置を設置すると稼働率が低くなるピーク部分（図9において斜線の部分）はDRによる対策が分担する。本棲み分けは，無効電力補償装置のコストとDRプログラムの実施コストにより決定される。実際の運用方法としては，電圧逸脱が発生した際，無効電力補償装置が優先的に稼働し，それでも逸脱が解消されない場合，DRが発動されることで両対策が棲み分けることになる。

る。」点であるが，DRも需要家端で実施されるため，DRに置き換えても同様のことが言える。従って，低圧用無効電力補償装置

第1章で述べた様に、無効電力補償装置の場合、装置453545556
1の設置費用は発生するが、無効電力の供給に伴う費
文献[ 3]で調査した周波数調整型 DR は，自動発586による対策とDRによる対策は，PV普及率が用は発生しない。従って、装置の設置費用を無効電
電機制御（AGC）を対象としている。AGCとは，日本で言力の供給量で除した単位無効電力量当たりの費用はわれる発電機の経済負荷配分と負荷周波数制御の総称であ低い時に効果的な，局所的な電圧上昇抑制

8

設備の稼働率が高い（無効電力の供給量が多い）程、
る。
低くなる。

－ 61 －

電力経済研究No.62（2015.11）

3000

‐1000

ンフラの構築や，制御協調の問題がある。
加えて，多数の需要家の関与を必要とする

500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
8760

配電線への逆潮流量［kW］（正値：逆潮流）

1000
0では，制御対象が膨大となるので，通信イ

PV連系率30%
PV連系率40%PV連系率50%2000

ことから，簡便で透明性の高い制度を構築‐2000する必要が有る。また，DRに関しては，河‐3000

村(2013)が指摘しているように，DR参加需‐4000

要家をPV設置需要家に限るか，負荷のみの時間（365日×24時間）*矢印と斜線は著者が追記

出所：河村(2013)

図9 潮流持続曲線に基づいた無効電力補償対策とDR対策の棲み分け

需要家も含める必要があるかといった参加
対象範囲の議論も重要となってくる。従って，需要側における対策のメリットとデメリットを天秤にかけた上で，その実現性を見極める必要性が有る。本稿で示した考え

6. まとめ方は，需要側における対策の経済性を向上

本稿では，PV逆潮流による電圧上昇問題に関し，無効電力補償による対策とDRによる対策の結果を比較することで，両対策の特性を明らかにした。
無効電力補償による対策の場合，潮流持続曲線の高さから必要な装置容量を決定するのに対し，DRによる対策の場合，潮流持続曲線の面積に基づいて必要な抑制電力量を算出する。また，装置の稼働率が高くなる場合には，無効電力補償装置の設置，装置の稼働率が低くなる場合には，DRの方が経済性の高い対策となる。すなわち，潮流
持続曲線において，ベース部分を無効電力補償による対策が分担し，ピーク部分をDRによる対策が分担することで両対策が経済的に棲み分けることになる。
本稿では，需要側における対策に注目して，需要家近辺で対策を行うことで局所的に作用できる点や，最適配置による効果の可能性を整理した。これらは，対策実施箇
所の自由度の高さに起因するものであるが，このような前提とするためには，今後，解決すべき課題があることにも留意しなければならない。例えば，需要側における対策

させるもので，その実現の一助になるもの
と考える。
参考文献
[1] 飯岡大輔，榊原邦晃，横水康伸，松村年郎，出原範久 (2006)「太陽光発電装置が集中導入された配電系統の電圧上昇と SVC による抑制」，電学論 B, Vol.126, No.2.
[2] 樺澤祐一郎，野田琢，福島健太郎，根本孝七(2012)「需要家端に分散配置する無効電力補償装置μSTATCOM の開発（その 2）－太陽光発電および電気自動車普及時の需要家電圧調整の検討－」，電力中央研究所報告 H11030.
[3] 河村清紀 (2013)「太陽光発電大量連系時の系統
電圧制御に対するデマンドレスポンスの適用可能性－発動頻度と経済性の評価－」，電力中央研究所報告 Y12008.
[4] 高木雅昭，田頭直人，岡田健司，浅野浩志 (2014)「需要側機器による無効電力補償の経済価値分析－太陽光発電大量導入時の電圧上昇抑制
対策－」，電力中央研究所報告 Y13007.
[5] 高木雅昭，田頭直人，岡田健司，浅野浩志 (2015a)「需要側機器の無効電力補償による電圧上昇対策の経済価値分析」，電学論 B, Vol.135, No.1.
[6] 高木雅昭，田頭直人，岡田健司，浅野浩志 (2015b)「低圧用無効電力補償装置の設置方策の検討－PV 導入時における電圧上昇対策の費用対効
果分析手法の提案－」，電力中央研究所報告
Y14010.
[7] 田中俊輔，鈴木宏和 (2009)「分散形電源の自律分散制御による電圧補償制御方式の検討」，電学論 B, Vol.129, No.7.
[8] 電気協同研究会 (2005)「配電系統における電力－ 62 －

品質の現状と対応技術」，電気協同研究, Vol.60,
No.2.
[9] 野田琢，樺澤祐一郎，福島健太郎，根本孝七，
上村敏 (2011)「充電器からの無効電力注入による電気自動車夜間一斉充電時の配電線電圧低下補償手法」，電力中央研究所報告 H10006.
[10] 八太啓行 (2013)「SVC 容量を低減する分散形
電源無効電力制御－PV 出力に応じた無効電力
制御のシミュレーション評価－」，電力中央研
究所報告 R12012.
[11] 福島健太郎，野田琢，樺澤祐一郎，根本孝七(2012)「需要家端に分散配置する無効電力補償装置μSTATCOM の開発（その 1）－概念と試作機による基本性能の検証－」，電力中央研究
所報告 H11029.
[12] 三栗祐己，原亮一，北裕幸，神谷英志，滝照祥治，平岩直哉，小暮英二 (2013)「電気自動車の充電調整と無効電力注入による夜間一斉充電時の配電系統電圧低下補償に関する研究」，
電学論 B, Vol.133, No.2.

高木

雅昭（たかぎまさあき）

電力中央研究所
田頭

直人（たがしら社会経済研究所

なおと）

電力中央研究所

社会経済研究所－ 63 －

電力経済研究No.62（2015.11）

研究ノートアンシラリーサービス型デマンドレスポンスの日米における取組み状況
Current status of utilization of demand resources for ancillary service in Japan and the U.S.
キーワード：デマンドレスポンス，アンシラリーサービス供給，空調負荷
坂東

茂

周波数調整や瞬動予備力といった系統を安定に運用するためのアンシラリーサービスは，現在主に火力発電や水力発電によって供給されている。将来，不確実な出力特性を持つ再生可能エネルギーが電力系統に大量連系されると，アンシラリーサービスの必要量が増大する可能性がある一方で，火力発電の発電比率の減少により供給量が減少してしまうことが懸念される。これらの問題を解決するために蓄電池や再生可能エネルギーからのアンシラリーサービス供給が検討されているが，系統安定化コ
ストは従来以上になると予想され，社会コストを最小化するためには電力消費機器等の需要側資源を活用する等，供給資源の選択肢を増やすことも重要である。本稿では，米国で先行する需要側資源を用いたアンシラリーサービス供給(ASDR)の現状や，日本におけるASDRの現状の取組みについても紹介し，今後ASDRを展開する上での課題について述べる。
1.
2.

はじめに
需要側資源を用いたアンシラリーサービス
2.1 対象とするアンシラリーサービス
2.2 活用が検討されている需要側資源
2.3 需要側資源を用いたアンシラリーサービス
供給による蓄電池容量代替効果の試算方法
3. 米国の市場における需要側資源のアンシラリー

サービス供給の導入状況
3.1 需要側資源の周波数調整への活用状況
3.2 需要側資源の予備力供給への活用状況
3.3 需要側資源をアンシラリーサービス供給源として日本に適用する際の留意点
4. 日本における ASDR の状況
5. おわりに大する可能性がある

1. はじめに・従来アンシラリーサービスの供給を中心的に再生可能エネルギー電力の固定価格買取制担ってきた火力発電・水力発電の発電比率が度（FIT）の導入により太陽光発電（PV）の大減少する可能性がある

量連系が進む中，予測困難な変動出力に対して以上のようなことが想定される中で，高信頼

系統運用上の対応が迫られている。平常時の周度かつ経済的な電力供給を維持していくため

波数調整・瞬動予備力等のアンシラリーサービに，新たなアンシラリーサービス供給源として，

ス供給は，現在，火力発電・水力発電等が中心

デマンドレスポンス（DR）活用の可能性が国的に担っているが，日本の電力供給システムを内外で注目されている[1],[2]。
本稿では，アンシラリーサービス型DR（以めぐる環境としては，・人口の減少及び省エネの推進等により電力需降，ASDR）について，アンシラリーサービス

要の伸びが鈍化，あるいは減少する可能性がの種類と特徴，ならびに対象となる負荷の種類あるについて述べ，米国の状況をインタビューと文・再生可能エネルギーの出力変動によって，平
常時のアンシラリーサービスの所要量が増

献[3]に基づいて紹介し，国内における取組みにも触れながら解説する。

－ 64 －

2. 需要側資源を用いたアンシラリーサービス
2.1 対象とするアンシラリーサービス

機予備力（同数時間）と呼ぶ。
瞬動予備力は日本においては系統容量の3%程度を確保することが目標となっており，並列
火力発電・水力発電のガバナフリー運転の余力

アンシラリーサービスとは，本来電力系統に分があてがわれている。
運転予備力は日本では系統容量の3~5%程度

おいて電力供給を安定的に継続するため，系統の規模・運用形態に因らず，平常時の運用上必要なサービスである。その対象となるサービス
は，系統の運用形態や系統信頼度に対する考えが目標とされており，並列水力・火力発電所の出力余力分と停止水力発電機の可能出力，停止
待機中のガスタービン発電機が対象となる。
待機予備力は運転予備力との合計値として方により異なるが，大まかに分けると周波数調整，予備力の確保，無効電力供給および電圧調

8~10%が目標値とされ，停止待機中の火力発電がそれに当たる。

整，ブラックスタートが挙げられる。

文献[3]で調査した米国の予備力型DRでは，秒・周波数調整[4]周波数は電力の需要と供給のバランスが崩れることにより変動するが，周波数調整は電力需給バランスを調整して周波数を一定の範囲単位での反応が必要な瞬動予備力と，分単位での反応が必要な運転予備力が制度化されていることを確認した。
アンシラリーサービス供給源としてDRを活に保つ。需要が持つ変動成分は短周期から長周期まで多岐にわたるが，その周期帯により3つの領域に分けられ，それぞれに対応する周波数用する制度としては，周波数調整と予備力の確保に現状限られている。
今後，火力発電など従来アンシラリーサービ制御が施される。すなわち短い周期から順にガバナフリー制御（数秒周期以下の需要に対応），
負荷周波数制御（LFC）（数秒～十数分），経済

スを主に担ってきた電源による発電量が減る
ことが予想される上に，そもそものアンシラリーサービスの必要量が増える可能性もあり，動負荷配分制御である1。

向の見極めが重要である。

・予備力の確保[5]電力供給側設備は，電力需要を想定して運用されるが，気象条件などにより需要予測が外れ

2.2 活用が検討されている需要側資源てしまうことや，供給側の事故などにより，予火力発電・水力発電の他にアンシラリーサー

定した運用計画に狂いが生じることがある。安

ビスを補える資源としては，応答が速いリチウ

定供給のためには，それらの予測できなかった

ムイオン蓄電池等のエネルギー貯蔵装置が有事態に備えて予備の供給力を準備しておくこ効である。一方で，再生可能エネルギーの導入とが必要である。この供給力を予備力と呼ぶ。

に伴った社会コストを最小化するためには，蓄予備力には供給に至る時間の長さにより，3種

電池以外の選択肢を用意することも必要であ類に分けられ，早い順に瞬動予備力（10秒程度

り，筆者らは負荷等の既存資源を用いてアンシで出力），運転予備力（同10分~30分程度），待

ラリーサービスを供給することの技術ポテン

113]
文献[3][ で調査した周波数調整型DRは，自動発電機制御で調査した周波数調整型 DR は，自動発電機制御
文献（AGC）を対象としている。AGCとは，日本で言われる発（AGC）を対象としている。AGCとは，日本で言われるシャルを検討し，その分蓄電池の容量を最小化することを検討している[6]。

電機の経済負荷配分と負荷周波数制御の総称である。
発電機の経済負荷配分と負荷周波数制御の総称である。

－ 65 －

電力経済研究No.62（2015.11）

表1 日米におけるアンシラリーサービス型DR資源として検討されている負荷
アンシラリー

物理的要件[2]検討されている対象負荷

サービスの

反応時間

反応長さ

日本

米国

30秒

15分

蓄電池[11][12]可変速ポンプ，給湯機，蓄電池，PHEV，

タイプ
周波数調整

セラミック蓄熱[10]
瞬動・運転

1分

30分以下

予備力

上記の他，照明・空調，

上記の他，空調，換気，照明，冷凍冷蔵倉生産ラインの消費抑制，庫，データセンター，汚水処理，ポンプ，製自家発等[13]造プロセス等[2][ 14]

アンシラリーサービス型DR用の需要側資源し，自家用発電機，照明空調，生産ライン，蓄としては，指令頻度が高くても対応が可能であ電池を対象とした制御が行われ，有効性を検証

り，需要規模が大きく，通信・自動制御・計測している（表1）。

のためのシステムが既に装備されている，もしくは簡単に設置可能な可制御負荷が望ましい。

2.3 需要側資源を用いたアンシラリーサービ

例えば，連続で同じ作業を繰り返す大規模工業ス供給による蓄電池容量代替効果の試算方法

プロセスは，運用計画を再調整することにより

ここでは，文献[6]の内容を引用しながら，業負荷を調整することが可能であり，それを可能

務用空調機を対象にした周波数調整DRについにする自動制御システムや遠隔計測システムて検討し，蓄電池の代替効果の試算方法についも既に実装されている。文献[7]では製錬所が挙て示す。
業務用空調機器を対象機器とした理由としげられており，電炉を対象とした予備力供給がては，室内空間そのものが蓄熱装置と同等の役行われている。
また，熱容量を多く持つ建物，機器について割を担うため，短周期の消費電力制御であればも対象となり得る。EnorNOCでは冷凍倉庫，

室温変化を顕在化させることなく需給調整に

Hawaiian Electricでは電気給湯器[8]などが予備用いることができると考えられるためである。

力供給源として利用されている。また，上・下
水道のポンプについても水の位置エネルギーを利用したエネルギー貯蔵を利用しながら素早く応答ができるものとして期待されている [9]。

また，業務用空調機は既に広く普及しており，業務部門の全消費電力量に占める割合が大きく[15]，制御効果が得やすいため，大きなポテン
シャルを有する。特に業務用空調機は家庭用空調機に比べて年間の稼働時間が長いため，需給調整能力を長期間供給することが期待される。

加えて，PJMでは，アンシラリーサービスの現在販売されている空調機の中には節電機

中でも，迅速な応答性と，継続的な反応が必要

能がついているものが多くあるが，主に電力ピとされる周波数調整用の需要側資源として，温ークカットを目的としており，消費電力の上限

水器，蓄電池，プラグインハイブリッド自動車，

値をいくつか設定することができるものもあ可変速ポンプが検討されている

[10]

。

る[16]。

日本においては，経済産業省の補助事業とし

文献[6]における研究では，ピークカット対応て展開されているインセンティブ型DR事業で，の運転仕様を持つ業務用空調機がアグリゲー

需要側資源から予備力を供給することを想定

タによる群制御下にあることを想定し，単独系－ 66 －

統に再生可能エネルギー電源が大量連系され場合と，ASDRを用いて周波数を制御した場合た状況において，対象とする空調機と火力発電の周波数変動の結果を示す。対象日は，火力発機で負荷周波数制御を分担させた場合の周波

電の発電量が非常に少なく，LFC容量を確保す

数変動抑制効果の分析を行った。その際，空調るのが難しいと考えられる中間期としたため，機を可制御負荷として用いることにより，自然非常に大きな周波数偏差となっているが，変動電源対策用蓄電池導入容量の削減が可能

ASDRの利用により，最大偏差が1.0Hzからであることを示した。今回のシミュレーション

0.8Hzまで小さくなった。

における空調機群の制御方法としては，消費電力の上限値を何パターンか設定しておき，外部

表2 空調機によるASDR，蓄電池を考慮しない場

からの要請に応じたパターンの上限値に消費合の周波数変動

電力を制限することにより，系統からの要請に周波数変動の最大値[Hz]

RMS
値[Hz]

1.001
0.844

0.140
0.130

応じた消費電力を削減することが可能な機種

ACDR無しACDRありが広まっていることを想定した。
図1は中央給電指令所，アグリゲータ，空調機の関係を表したものである。今回想定した対

出典：文献[6]注：表中，ACDRは空調機を用いたDRを表している

象エリア内の空調機はアグリゲータによってその運用情報が一元管理されているものとし，

周波数偏差の最大値が系統運用の目安であ

中央給電指令所は空調機と直接情報のやり取る0.2Hzになるまで，蓄電池容量を増やして評りを行わず，空調機の運用情報を集約するアグ

価すると，ASDRの利用により，蓄電池のインリゲータとLFC信号，運用情報のやり取りを双バータ容量を45MW削減できるという結果を方向的に行うものとする。

得た（図2）。
本分析ではASDRの有効性を，最もLFC供給の逼迫した中間期における技術的ポテンシャ
ルという観点で評価したが，これに加えて，長期の蓄電池削減の経済的ポテンシャルを評価する必要がある。

出典：文献[6]図1 空調機によるアンシラリーサービス供給型
DR（ASDR）の階層制御

Maximum deviation [Hz]1.2

文献[6]では，空調機の動特性試験を行い，出

w/o ACDR

1.0

w/ ACDR
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

0

力上限を指令値とした場合の空調機の応答モ

25

50

75

100

125

Inverter Capacity [MW]

150

175

200

250

Reduction

デルを構築した。再生可能エネルギーが大量に

出典：文献[6]導入された場合の出力変動パターンの設定，需注：図中，ACDRは空調機を用いたDRを表している

要変動から計算されるLFC信号の設定を経て，

225

図2 蓄電池の削減量の評価

周波数変動をシミュレーションした。表2に，蓄電池を考慮せずに，与えられた短周期の需要変動に，ASDRを用いないで周波数を制御した－ 67 －

電力経済研究No.62（2015.11）

3. 米国の市場における需要側資源のア
ンシラリーサービス供給の導入状況[3]
米国では，電気自動車や冷凍倉庫などの可制御負荷を，給電指令可能な需要側資源として，との交流連系のないERCOTが挙げられる。
CAISOに関しては，太陽光発電への対応として柔軟性のある予備力の活用[17] [18]など，対策が取られつつあるが，まだ需要側資源活用の目立った事例はない。

エネルギー市場，アンシラリーサービス市場に統合していく動きが見られる。本検討では，需3.1 需要側資源の周波数調整への活用状況

要側資源をアンシラリーサービス供給で先行周波数調整用DRについては，ERCOTにおけする米国の現状から，需要側資源の活用事例を調査し，日本に適用する際の課題を抽出する。
米国の主要な6つのISO/RTOにおける，
アンシ
ラリーサービス供給源としての需要側資源の活用動向（表3）について，主に文献による調る需要側資源が37MWあるのが注目される。周波数調整の必要容量は系統規模の1～5％程度であるため，ERCOTにおける周波数調整用DRが占める割合は必要調整容量の1～2％程度であると予想され，周波数調整用DRについては査を行った。
このうち，日本が注目すべきISO/RTOとして
は，周波数制御の観点では，系統規模や再生可

それほど大きな需要側資源の活用はなく，まだ試験段階であると言える。
PJMの周波数調整の需要側資源の活用状況

能エネルギーの導入度合を考慮するとElectric
Reliability Council Of Texas (ERCOT)が参考にな
るが，太陽光発電が大量導入の影響という観点では，同じく太陽光発電の導入が進むCalifornia
ISO (CAISO)の今後の動向も参考とすべきである。
需要側資源の活用が顕著であるISO/RTOとしては，主に風力発電の導入量が大きく，他系統

は，下記に示すような制度緩和とアンシラリー
サービス価格に密接な関係があることが分かった。需要側資源の活用は2006年から認められていたものの，実際に活用が始まったのは2011年であった。これは，2011年に市場参加の最小容量が緩和（1MW →0.1MW）されたことが寄与していると考えられる。また，図3では，2012

表3 各ISO/RTOにおけるアンシラリーサービス供給型DR（ASDR）導入状況[3]ISO/RTO
最大需要

ERCOT
68,305MW(2013年)
風力・太陽光発電 風力11,000MW(2013年)(PV)導入量<16.1％><上記最大需要に対する割合>
ASDR制度の有無○
周波数調整型
35 MW / 37 MW
DR活用状況
(2011年/2014年)
瞬動予備力型DR
2,383 MW /活用状況
3,300 MW(2011年/2014年)

PJM
163,848MW(2011年)
風力8,610MW
PV 2,143MW(2012年, 2013年※1)<6.5％>○
2.46 MW(2013年)
605,521MWh（2013年）※3

NYISO
33,956MW(2013年)
風力1,463MW(2013年)<4.3%>○
100MW(2012年)※2

ISO-NE
MISO
CAISO
27,379MW 130,000MW 46,847MW(2013年)(2011年)(2013年)
風力5,749MW
風力風力800MWPV 500MW 12,000MW PV 4,691MW(2013年)(2013年)(2013年)<22.3%><9.2%><4.7%>
○
○
×
0MW
0MW
0MW
0MW

NYISO: ニューヨーク ISO，ISO-NE: ISO ニューイングランド，MISO: ミッドコンティネント ISO，
※1 州により集計時期が 2012 年，2013 年と異なる※2 周波数調整と予備力の合計※3 契約規模[MW]×契約時間[h]で表されている－ 68 －

0MW

0MW

年8月から参加資源が増え，10月からは単価もな役割を担っていると言える2。他の市場にお上がり，2013年2月に需要側資源がさらに増加

いては，需要側資源がまだ大きな役割を担ってした傾向が見て取れるが，PJMの周波数調整でいるとは言えないが，短い応答を必要とする予は2012年10月からDRを含む応答の早い資源に備力においては，PJMでも徐々に活用実績を積インセンティブを与え，市場参加を促していた

んでおり（表3），貢献度は大きくなりつつある

結果であると考えられる。応答の早い資源は従と言える。

来型の資源と比較して，容量あたりの応答性能は実績で3倍以上あるため，優先的に用いるこ

受理されなかったオファー
市場調達分
自己調達分

瞬動予備力 [MW]とによる効果は大きい。

需要側資源の参加上限（瞬動予備力所要量の50％）

出典：文献[20]図4 瞬動予備力型DRの活用状況（ERCOT）3
出典：文献[19]3.3 需要側資源をアンシラリーサービス供給

図3 周波数調整用DRの活用状況（PJM）

源として日本に適用する際の留意点

ERCOTの周波数調整用DRプログラムは，周波数を上げる方向のサービスと下げる方向のサービスに分けられているが，実際の需要側資源の活用状況は，周波数を上げる方向のサービスのみであることが明らかになった。これは，上げ方向の方が価格が高いということが直接的な原因ではあるが，ASDRは需要造成ではな

米国では需要側資源の導入量の上限を定め，適宜見直しを行っている。これにより，需要側
資源の信頼度を確認しながら徐々に導入量を増やす手順を踏んでいる。日本の制度導入時にもASDRの信頼度の確認は必須であると考えられ，米国の事例が留意点となると考えられる。

4. 日本におけるASDRの状況

く，需要抑制が主流であるということも示している。

日本におけるASDRは実際のビジネスの段階にはないものの，経済産業省の補助事業による実証試験が行われている。

3.2 需要側資源の予備力供給への活用状況
予備力については，
ERCOTの瞬動予備力にお2ける需要側資源からの供給量が，定められた上限に張り付いた運用がされており（図4），大き

表 3 の数値と図 4 の数値にずれがあるのは，表 3 は登録可能な需要の規模であり，図 4 は実際に入札して落札された需要の規模を示しているためである。

3

図中の「自己調達分」とは登録小売会社が相対契約で調達した予備力供給用需要側資源であり，「市場調達分」とは市場で調達した需要側資源である。

－ 69 －

電力経済研究No.62（2015.11）

予備力供給型DRの実証としては，平成25年

電池システム実証事業（主実施者：東北電力）[12]11月から次世代エネルギー・社会システム実証が該当する。どちらも1か所に大容量の蓄電池4

事業の中で，複数の実証 が展開され，経済性を配置し，周波数調整の制御に反応するプロジを含めた調査・評価が行われている。2014年時

ェクトであるが，前者は仮想的に蓄電池を一般

点における調整容量は，東京電力管内において需要家に分散設置した場合を想定し，データの11万kW，需要家件数500件以上となった[13]。

集配信・管理運用を試みているのに対し，後者

これらの試験では，DR発動信号の受信から短時間（5分～60分）で需要削減ができるシス

は系統運用者が管理運用する大規模蓄電池の位置づけである。

テムの構築や，試験が実施されている。
「高速DR実証事業（主実施者：丸紅（株））」[21]では，ネガワットの登録量を試験毎に設定しており，

5. おわりに2014年度は13回の試験が実施された。15分反応

以上に日米のアンシラリーサービス型DRのプログラムは，発動信号の受信から15分以内に現状について述べてきた。米国では多くの市場負荷を削減するプログラムであるが，いずれのにおいてASDRの制度が整えられ，系統の需給イベントでも登録以上の削減量を得られた。

の状態が厳しいテキサス州では，瞬動予備力とこれらのインセンティブ型DRでは，予備力して大きく貢献している。ただし，他の地域で供給時の需要削減量に応じたインセンティブ

は実事業として導入されているところもあるが支払われる。仮にDRを発動しなかった場合

ものの，まだ容量は小さく，試験段階であるとの想定需要（ベースライン）と，実際の電力消言える。日本においては実証試験を通して，信費量との差が評価に直結するため，「正確性」，

頼性を試している段階であり，実事業の展開に「簡便性」，「公平性」の三要素を満たしたベー向けて環境整備が進められている。

スライン算出が非常に重要である。資源エネル

今後の課題としては，信頼性の向上，需要側

ギー庁では，ベースライン算出方法のガイドラ

資源の登録件数の増加などが挙げられるが，通インを定め，系統運用者とアグリゲータ間の基信の確実性の確保も重要な課題である。欧米に[24]準とした 。このように，日本のアンシラリー

おけるスマートグリッド実証試験では，通信をサービス型DRは，事業展開のための環境整備

第1の課題に挙げているもの[25][26]も多く，アンが行われつつある。

シラリーサービス型DRでは通信手段の常時確

周波数調整型DRとしては，横浜スマートコ

保は必須である。今後，通信の100％の成功率

ミュニティ実証事業の中で実施された蓄電池を目指してシステム構築を進めるのか，それと[11]

SCADA（主実施者：東芝） と，大型蓄電池もある程度の通信の欠損を前提としたシステシステム緊急実証事業の中で平成27年から運ム構築とするのか，ASDRの通信面の動向を見転を開始した西仙台変電所周波数変動対策蓄極める必要がある。

4

平成25・26年度の次世代エネルギー・社会システム実証事業「インセンティブ型DR」中，6つのプロジェクトで予備力DRが実施されている。主実施者はそれぞれエナリス，グローバ
ルエンジニアリング，丸紅[21]，日立製作所，東芝，双日である。詳細はそれぞれの報告書[22][23]を参照されたい。

参考文献[1] 浅野浩志 (2012) “デマンドレスポンスによる需給安定化”，電気学会誌, 132 (10), pp.688-691.
[2] Ookie Ma et al. (2013) “Demand Response for Ancillary
Services”, IEEE Trans. Smart Grid, 4 (4), 1988-1995.
[3] 坂東茂，浅野浩志，金田章宏，中野忠幸 (2015)－ 70 －

“米国におけるアンシラリーサービス供給のための需要側資源の活用動向”, 電力中央研究所
報告 Y14011.
[4] 電気学会 (2007) “電力系統の利用を支える解析・運用手法”, 電気学会技術報告第 1100 号.
[5] 電気学会 (2002) “電力系統における常時及び緊急時の負荷周波数制御”, 電気学会技術報告第869号.
[6] 菊池広典，浅野浩志，坂東茂 (2015), “再生可能エ
ネルギー電源大量連系時の業務用空調機電力制御による負荷周波数制御”, 電学論 B, 135(4) 233-240.
[7] EnerNOC (2006) “Enernoc is First Participation in
PJM’s Synchronized Reserve Market”, Enernoc HP.
http://www.enernoc.com/press/press-releases/2006/e
nernoc-is-first-participant-in-pjms-synchronized-reserves-market（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[8] E. Ifuku, Yoh Kawanami, H. Upadhye (2015)“Hawaiian Electric Grid Interactive Water Heater
Demonstration Status”. http://c.ymcdn. com/sites/www.peakload.org/resource/resmgr/2014FallArchi
ve/Harshal.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[9] G. Heffner, C. Goldman, B. Kirby, M. K. Meyer(2007) “Loads providing ancillary services: Review of international experience”, LBNL62701.
[10] PJM (2013) “Ancillary Service”, http://www.pjm.
com/~/media/training/core-curriculum/ip-gen-301/
gen-301-ancillary-services.ashx （最終アクセス
日：2015 年 8 月 1 日）.
[11] 東芝 (2015) “次世代エネルギー・社会システム実証事業成果報告（蓄電池 SCADA）”, NEPC
HP.http://www.nepc.or.jp/topics/pdf/150330/15033
0_6.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[12] 東北電力 (2015) “西仙台変電所周波数変動対策 蓄 電 池 シ ス テ ム 実 証 事 業 ”, NEPC HP.
http://www.nepc.or.jp/topics/pdf/150513/150513_1_1.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[13] 資源エネルギー庁 (2014) 「ディマンドリスポ
ンスについて～新しい省エネのかたち～」，総合資源エネルギー調査会（第 6 回），資料 3．
http://www.meti.go.jp/committee/sougouenergy/shoene_shinene/sho_ene/pdf/006_03_00.pdf（最終ア
クセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[14] 高橋雅仁 (2014) “再生可能エネルギー電源大量連系に対応するアンシラリーサービス型デマンドレスポンスの導入可能性の検討”, 電力
中央研究所報告 Y13030.
[15] 省エネルギーセンター (2009) “オフィスビルの省エネルギー”, ECCJ HP.
https://www.eccj.or.jp/office_bldg/img/office2.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[16] ダイキン工業株式会社, “節電［デマンド制御］機能”, ダイキン HP.
http://www.daikinaircon.com/catalog/i-touchmanager/demand/index.html（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[17] CAISO (2012) “Flexible Ramping Products 2nd
Revised Draft Final Proposal”, CAISO HP.
http://www.caiso.com/Documents/SecondRevised
DraftFinalProposal-FlexibleRampingProduct.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[18] CAISO (2014) “Operation Procedure 2250
-Flexible Ramping Constraint-”, CAISO HP.
http://www.caiso.com/Documents/2250.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[19] Doug Hurley, Paul Peterson, Melissa Whited(2013) “Demand Response as a Power System Resource”, Synapse Energy Economics Inc. HP.
http://www.synapse-energy.com/sites/default/files/
SynapseReport.2013-03.RAP_.US-DemandResponse.12-080.pdf（最終アクセス日：2015 年
2 月 1 日）.
[20] Potomac Economists (2012) “2012 State of themarket report for the ERCOT wholesale electricity
markets”, Potomac Economics HP.
http://www.potomaceconomics.com/uploads/ercot_
reports/2012_ERCOT_SOM_REPORT.pdf （最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[21] 丸紅 (2015) “東京電力 高速 DR 実証事業”,
NEPC HP. http://www.nepc.or.jp/topics/pdf/150330/
150330_102.pdf（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[22] 新エネルギー導入促進協議会(NEPC) (2015),“平成 26 年度次世代エネルギー・社会システム
実 証 事 業 費 補 助 金 の 成 果 報 告 書 に つ い て ”,
NEPC HP. http://www.nepc.or.jp/topics/2015/
0330_1.html（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[23] NEPC (2014) “平成 25 年度次世代エネルギー・
社会システム実証事業費補助金の成果報告書に つ い て ”, NEPC HP. http://www.nepc.or.
jp/topics/2014/0610_1.html（最終アクセス日：2015 年 8 月 1 日）.
[24] 資源エネルギー庁 (2015) “ネガワット取引に関するガイドライン”, エネ庁 HP.
http://www.meti.go.jp/press/2014/03/20150330001/
20150330001-2.pdf（最終アクセス日：2015 年 8
月 1 日）.
[25] R. Yinger (2015) “Communications and Cyber
Security: Foundations of the Modern Grid at SCE”,
IEEE PES General Meeting 2015, 15PESGM0842.
[26] M. Vallo (2015) “FirstEnergy Smart Grid Modernization Initiative Distribution Automation”,
EPRI Smart Distribution and Power Quality Conference & Exhibition.

－ 71 －坂東茂（ばんどう しげる）
電力中央研究所 社会経済研究所

電力経済研究No.62（2015.11）

研究トピックス紹介

九州電力におけるデマンドレスポンス実証試験
中野忠幸
で貴重な知見として期待される。

1. はじめに
東日本大震災以降，エネルギーの供給状況に

2. PTR による DR 実証の概要

応じて，消費パターンを変化させることの重要九州電力では，多様化する電源の最適運用が性が再認識されている。これを受けて平成 26

行えるスマートグリッドの構築を目指し，佐賀年に公表された「エネルギー基本計画」では，

県玄海町，鹿児島県薩摩川内市において，太陽デマンドレスポンス（以下 DR）が効率的なエ光発電設備や蓄電池などの試験用設備を設置

ネルギー需給のための有効な手段として位置

し，スマートグリッドの実証試験を実施してい付けられている。また，DR の普及が先行するる。DR 実証は本実証試験における一つの検証

欧米で実績のある，EnerNOC（米）や Schneider

項目であり，「見える化」による需要家の行動

Electric（仏）などのアグリゲータが国内に進出

変化（省エネ効果）や仮想料金メニューとインするなど，DR を取り巻く環境が徐々に整備さセンティブ付与による需要家の行動変化につれつつある。

いて，検証を行っている。

近年，国内では，経済産業省が進める 4 地域

本実証試験に参加した協力世帯（モニター）実証に代表されるように，DR 実証事業が盛ん

は，玄海，川内の両地区において公募を行い選に行われている。中でも，一般家庭を対象とし

出（平成 26 年 7 月時点は計 332 件）しており，た DR 実証においては，大半が，ピーク時の料

比較検証のため表 1 に示すとおりグループ分

金価格を変える緊急ピーク時課金（Critical Peakけを行っている 3。

Pricing，CPP）を適用したものである。一方，グループ A は，電力使用量の計測のみを実

九州電力では，平成 24 年の夏に CPP を適用し施している，比較対象のベースとなるコントロ

1[1]平成 26 年 7
た DR 実証試験を行うとともに ，ールグループである。これに対してグループ B

月から，ピークタイム・リベート（Peak Timeは，見える化端末（図 1）を配備して，当該モ

2

Rebate，PTR） によるインセンティブ型 DR 実

ニターが自身の家庭の 30 分毎の電力使用量を[2]証も実施している 。

表 1 グループ区分と検証内容

国内では，一般家庭を対象とした PTR 実証

電力使用
量の計測

の報告事例が限られているため，本稿において紹介する事例は，PTR の有効性を判断するうえグループ A：122 件グループ B：89 件
グループ C：121 件

1

集合住宅の需要家を対象にした実証試験である。電力使用量の「見える化」は行わず，緊急ピークの「お知らせメッセー
ジ」は，メールにて前日に通知している。
2
PTR は，緊急ピーク時の電力使用量の削減要請に応じた需要家に対して，その「削減量」に見合った節電協力金（インセンティブ）を，対価として払い戻す仕組みである。CPP と比較して，ピーク時に過度の料金設定とならないため，将来的に DR を導入する際に，需要家が受け入れやすい，現実的な料金メニューとして期待される。

ピーク時
見える化 間帯の電
効果
力使用抑
制効果

○

―

―

○

○

―

○

○

○

出所）文献 [2]3

グループ分けは，各グループ間の過去の電力使用量の平均が，概ね同程度となるよう考慮している。

－ 72 －

ピーク時間帯の1モニターあたりの平均電力使用量(kWh)

1.51

1.6

1.46

1.44

1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
グループA グループB グループC

出所）文献 [2]図 2 DR 発動日におけるピーク時間帯電力
量のグループ間比較（平成 26 年夏季）

出所）文献 [3]図 1 見える化端末発動したグループ C の方が，電力使用量が小さ確認可能にしている。見える化端末では，電力い傾向にあり，「見える化＋PTR」により 4.6％

使用量の推移や，同様な電力契約形態の他世帯の削減効果を得ている [2]。一方，前述した，九モニターとの比較データなどが提供可能であ

州電力の CPP を適用した DR 実証では，基準

り，自主的な節電行動の変化が期待される。

料金に対して 6 倍もの仮想料金価格を適用しグループ C は，グループ B と同様の「見えた際に，13.1％の削減効果であった 4（図 3）[1]。

る化」に加え，仮想の料金メニューを設定して，それぞれの実証試験では，参加世帯数の規模

PTR による電力使用量の削減効果を確認する

や「見える化」の有無などの違いの他，世帯構

グループである。PTR 発動予定の前日に，見え成や在宅率なども異なっている可能性がある

る化端末に「お知らせメッセージ」を配信してため，単純比較するには無理があるものの，現いる。検証期間は，夏季（7～9 月），冬季（12

時点で公表されている結果を見る限りでは，～2 月）
別にそれぞれ 3 か月間に限定しており，

CPP に比べ PTR の削減効果が小さく現れていPTR については，電力需給が厳しくなると予想る。同様の結果は，米国で実施されたパイロッ

される日のピーク時間帯（夏季：13 時～16 時，

トプログラムでも確認されている [4]。
PTR と CPP の効果の差異には，それぞれの冬季：17 時～20 時）を対象日時として，5 回/

仮想料金メニューが有する特性の違いが影月を目安に発動している。

3. DR 実証における電力使用量削減効果の評価響したものと考えられる。CPP はピーク時に高い料金設定となり，心理的に節電行動を取りやすくなると期待されるが，PTR は，節電行動を

平成 26 年の夏季における実証試験では，電行わなくとも，リベートをもらえないだけであ力予想使用率が概ね 90％程度を上回る日を目

り，何らの悪影響も受けずに済む（ペナルティ

安に，計 15 回の PTR が発動され，その効果になし）ため，期待通りの削減効果が得られない

ついて検証が行われた。成果の一例として，従可能性がある。

量電灯 B 契約のモニターに見られた電力使用量削減の効果を図 2 に示す。グループ A より

4

PTR との比較検証のため，従量電灯 B 契約グループ（B3 グ
ループ：250 世帯）の結果について引用している。

も「見える化」対象のグループ B，更に PTR－ 73 －

電力経済研究No.62（2015.11）

4. おわりに126円/kWh
51.5円/kWh

DR が電力使用量を削減する効果的な手段と成り得るか否か，その決め手となるのは，需要33.4円/kWh
20円/kWh家による確実な反応（削減行動）である。その
37円/kWhためには， PTR の発動を如何にして需要家へ気付かせるかが肝要であることは，前述の検証

8円/kWh結果からも明らかである。このことは，PTR だ
けでなく，DR 実証の全てのプログラムに共通(a) 料金プログラム
B1グループB2グループしている。また同時に，需要家のモチベーションを向上させる仕組みも必要であり，提供する

B3グループ比較グループに対する抑制率0.0%

情報の内容や提供方法，インセンティブ額等，

-4.0%

-2.0%

-7.4%

-4.0%

手段として何がどれほど有効であるのかを見-6.8%

極めなくてはならない。

-6.0%

本稿では，PTR 実証の成果の一部のみを取り

-8.0%
-6.3%

-10.0%

上げて論証したものであり，その俯瞰的な評価-12.0%

は今後の課題である。

-14.0%

今後は，現在継続実施中の DR 実証 [5]を通じ緊急ピーク日での追加的な電力消費量減少分て， PTR による DR 実証の最終的な評価が，緊急ピーク日以外の電力消費量減少分

九州電力によって行われると共に，PTR による(b) ピーク時間の電力消費量削減効果

電力使用量削減効果の継続性や価格弾力性等

出所）文献 [1]の有益な知見が得られるものと期待される。

図 3 CPP による DR 実証試験結果（平成 24 年夏季）

参考文献

また， PTR 発動の事前通知を把握していたグループ C のモニターには，PTR に伴い電力使用量を削減する傾向が顕著に見られる。しかしながら，事前通知を把握していたモニターは，
グループ C 全体の 1/3 程度しかなかった。
一方，
平成 24 年の夏に行った CPP 実証試験後のアンケート結果によると，約 7 割の参加者が緊急ピークの通知を「ほぼ毎回把握していた」，「どちらかと言えば把握していることの方が多かった」と回答しており，PTR のケースに比べ事前通知の把握率が高い。これも PTR と CPP とで[1] 九州電力（2013）「電気料金による電力使用抑制効果に関する実証試験（結果）について」
http://www.kyuden.co.jp/press_h130122-1.html[2] 河村清紀，土器勉，大野祐司，山田淳（2015）「九州電力におけるスマートグリッドへの取り組みについて」，平成 27 年電気学会全国大会
シンポジウム資料[3] 九州電力「スマートグリッドへの取組」
http://www.kyuden.co.jp/effort_renewable-energy_torikumi_smartgrid.html[4] 服部徹，戸田直樹（2011）「米国における家庭用デマンドレスポンス・プログラムの現状と展
望」，電力中央研究所報告 Ｙ10005[5] 九州電力（2015）「スマートグリッド実証試験の延長について」
http://www.kyuden.co.jp/press_h150501b-1.html

異なる結果となった要因の一つと考えられる。
中野 忠幸（なかの ただゆき）
電力中央研究所 社会経済研究所－ 74 －

本号の特集「日本におけるデマンドレスポンス研究の最前線」に関連する研究報告書などをご紹介します。弊所 Web サイト

電力中央研究所 社会経済研究所 検索
http://criepi.denken.or.jp/jp/serc/index.html

から PDF 版をご利用ください（無料）。

「電力経済研究」「電力経済研究」は電気事業、電力産業に関わる社会経済・制度問題を対象分野とし、課
題指向型、問題解決型に関連した研究成果等を掲載し、学術の振興に寄与することを目的とした雑誌です。一時休刊ののち、2015年３月にリニューアル復刊し、本号はその第２号になります。当面の間は、広く一般に投稿論文を募ることは致しません。

太陽光発電大量連系時の系統電圧制御に対するデマンドレスポンスの適用可能性―発動頻度と経済性の評価―（Y12008：2013.04）

総説

研究論文

家庭用エネルギー管理システム（HEMS）の普及に関する課題とその動向―過去の実証の分析による課題整理―（Y12011：2013.04)
産業用需要家の電力需要マネジメントのための設備利用計画策定ツールの開発（Y12018：2013.09）
デマンドレスポンスにおける需要家ベースライン選定に関する北米評価事例の調査（Y12021：2013.04）
業務・産業需要における BEM S／デマンド監視・制御装置のデマンドレスポンスへの活用の可能性（Y12022：2013.04）
オフィスビルを対象にしたデマンドレスポンス制御の実証試験―自動 DR と手動 DR の比較―（Y12025：2013.05）
省エネルギー・節電促進策のための情報提供における「ナッジ」の活用―米国における家庭向けエネルギーレポートの事例―（Y12035：2013.04）

主題、内容、手法等の新規性を有し、当該分野の発展に貢献すると思われる研究成果を報告したもの。また、特定の主題に関する一連の事象を、実態調査を通して、あるいは特定の主題に関する一連の研究及びその周辺領域の発展を、著者の見解にしたがって総括的かつ系統的に報告したもの。
研究ノート
総合的な報告までには至らないが、その研究途上で得られた有用な分析手法に関して記録にとどめておく価値があると認められたもの。特に、テクニカルな分析手法を特徴とするもの。また、特集の目的に沿って、他の媒体で報告した内容について、本誌向けに要約したもの。
⑷

需要側機器による無効電力補償の経済価値分析―太陽光発電大量導入時の電圧上昇抑制対策―（Y13007：2014.04）
デマンドレスポンス通知に対する受信者の確認時間計測ツール（Y13016：2014.04）
欧米のスマートグリッドの費用便益分析手法とわが国への適用に向けた課題（Y13019：2014.04）
欧州におけるスマートメーターの費用便益分析―分析上の課題を踏まえた結果の評価―（Y13022：2014.05）

電力経済研究の原稿には次のようなカテゴリーがあります（下記のカテゴリーは当面のももの。

⑶

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―（Y14013：2015.04）
家庭における2011〜14年夏の節電の実態―東日本大震災以降の定点調査―（Y14014：2015.04）

再生可能エネルギー電源大量連系に対応するアンシラリーサービス型デマンドレスポンスの導入可能性の検討（Y13030：
2014.05）

特集を全体的に俯瞰して、その目的や意義、内容などについて総合的に展望・解説した⑵

スマートメータデータを活用した情報提供と行動変容―集合住宅におけるピーク抑制・省エネ実証事例―（Y15002：2015.09）
スマートメータデータ分析情報の活用―分析技術の動向調査と需要分析の予備的検証―（Y14003：2014.11）
低圧用無効電力補償装置の設置方策の検討―PV 導入時における電圧上昇対策 の 費 用 対 効 果 分 析 手 法 の 提 案―（Y14010：
2015.04）
米国におけるアンシラリーサービス供給のための需要側資源の活用動向（Y14011：2015.04）

原稿の種類と内容のであり、今後、編集委員会での議論を経て追加・変更になる場合があります）。
⑴■電力中央研究所 研究報告書（報告書番号：発行年月）

研究トピックス紹介
経済、経営、エネルギー・電力、環境等に関連する国内外の新たな研究動向を紹介する■社会経済研究所ディスカッションペーパー
SERC Discussion Paper 14008 ネガワットの費用便益評価に関する一試算―自律的節電スキームによるピーク火力代替の可能性―（2015.01.22）■電気新聞「ゼミナール」
東日本大震災以降の定点調査（下）：事業所の節電は継続しているのか？（2015.05.25）
東日本大震災以降の定点調査（上）：家庭の節電は継続しているのか？（2015.05.11）
自由化時代において、需要家に選ばれるデマンドレスポンスサービスとは？（2014.08.18）
これからのデマンドレスポンスの姿は？（2014.08.04）
事業所の節電は継続するか？（2014.04.28）
家庭用デマンドレスポンスの技術開発の現状と課題は何か？（2014.02.03）
家庭の節電は継続するか？（2013.06.03）
ビル・エネルギー・マネジメント・システム（BEMS）普及に向けた今後の課題は何か？（2013.03.11）
家庭用ダイナミック料金のピークカット効果と導入の課題は？（2013.02.25）

もの。

一般財団法人

電力中央研究所原稿の採用、雑誌の編集等については、「電力経済研究」編集委員会がその責任を負います。本誌に掲載されたすべての論文を含む本誌の著作権は、電力中央研究所に帰属します。複製や他の出版物等に転載を希望する場合は、「電力経済研究」編集委員
会を通じて電力中央研究所の承諾を得てください。

社会経済研究所
電力経済研究」編集委員会
E-mail:src-henshu-ml＠criepi.denken.or.jp

電力経済研究 No.62 2015年11月
発行：一般財団法人 電力中央研究所 社会経済研究所〒100‑8126 東京都千代田区大手町1‑6‑1
電 話 ： 03（3201）6601(代)