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

1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.1
0.0世帯1世帯2世帯3世帯40200

36912151821(時)

図2 時間帯別の需要活動レベル

150
100
500036912151821 (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。
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電力経済研究No.62（2015.11）

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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 －