省エネに寄与するグリーンセンサネットワークシステムの構築と実証実験

スマートコンビニのためのネットワークシステムの開発と店舗実装（セブンイレブン・ジャパン、産総研）（独）産業技術総合研究所
藤本 淳

ＮＭＥMＳ技術研究機構

発表内容

１．背景と目的
２．開発テーマ概要・目標
３．開発内容と取り組み
４．①CVSの消費電力分析、②気温と消費電力との関係：プロファ
イリング例、③日照の影響のプロファイリング例（空調機）、④実施
した省エネ対策（例）、⑤“随意型”計測：特定店舗の温度ムラ把握（例）、 ⑥省エネの効果、⑦電力プロファイリングシステムの試作、⑧電力プロファイリングシステムの使用例、 ⑨実証実験の経過、⑩Closed Battery System（借電型）920MHzの開発、⑪スマートコ
ンビニGSNの仕様
５．活用分野６．まとめ
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１．背景と目的比較可能（面積、構成設備）なコンビニエンス・ストア（CVS）の10%以上の店舗に無線センサを”ばらまき“、電流等の見える化を実現し、その分析により10%以上の省エネを達成する。

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２．開発テーマ概要・目標
 無線センサ端末を用いた電力“見える化”によるCVSの省エネ（10%の削減）
 データ収集（電流、環境）
 データ分析（日比較、店舗比較、地域比較）
 省エネ対策立案、実施
 検証、対策改善、横展開
 スマートコンビニ省エネに必須となるGSNの仕様の明確化
 約500,000端末から構成されるGSNを"想定"し仕様を抽出
 適切な無線周波数、要求される特性

 電力プロファイリングシステムの構築
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３．開発内容と取り組み 無線センサ端末を用いた電力“見える化”によるCVSの省エネ（10%の削減）
 約2,000店舗へ電流センサ（16,000）を実装（2012/4）
 空調・ウォークイン冷蔵庫等の増エネ要因を抽出するために店舗環境センサを実装（2012/8）
 電力プロファイリング（日比較、店舗比較、地域比較）を実施
 省エネ対策のPDCA（デミングサークル）を実施
 スマートコンビニ省エネに必須となるGSNの仕様の明確化
 詳細を収集した膨大なデータを分析するための電力プロファイリングシステムを試作
 システム要件を明確化 定常/随意型、無線周波数、バッテリー交換
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４．①CVSの消費電力分析
電力消費 外気温度により大きく変化： 空調, チルドケース・ウォークイン
 外気温度に依存しない（ほぼ一定）:アイスケース, フライヤー, 照明, サインポール, etc.

Lighting, Microwave oven, Signboard, etc

コンビニの電力消費モデル

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４．②気温と消費電力との関係：プロファイリング例（冷凍機）
夏季冷凍機の電力消費モデル（2,000店舗のデータより抽出）

 電力急増（低効率）
原因： 機器の老朽化，悪い室外機環境など

 電力一定（冷凍機フル稼働）
原因： 冷凍機の容量不足，悪い室外機環境など

気温28℃での消費電力増大率（kWh/℃）の比較

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４．③日照の影響のプロファイリング例（空調機）
日照による店内温度上昇

全日晴天

曇り，13時ごろ晴日照係数(kWh/h)の分布

夏冬
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４．④実施した省エネ対策（例）ＮＭＥMＳ技術研究機構

４．⑤“随意型”計測：特定店舗の温度ムラ把握（例）℃・環境センサ：20端末
・“３G回線”によるデータ
アップロード12：30時点（外気温：12.9℃）
＠江戸川臨海

26℃

20℃

25℃

19℃

20℃
21℃

26℃

23：30時点（外気温：10.2℃）
＠江戸川臨海
20℃

21℃
１４℃

27℃

22℃

１3℃

21℃
19℃

18℃

ピーク時カウンター周り温度上昇

バックルームの温度高い

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４．⑥省エネの効果：約8,000世帯分の電力を削減
・2年間で10％の省エネを実現。
・省エネ先行店では14％の削減。
・期間中、新サービス提供のための設備増加あり。

期間中の店舗状況
一日あたりの消費電力量の平均

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４．⑦電力プロファイリングシステムの試作
個店では自店舗の電力消費量、本部では全店舗の電力を把握・比較できるシステムを構築

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４．⑧電力プロファイリングシステムの使用例
省エネ、設備管理（増エネ要因）の観点から容易に店舗を検索できる機能を実現

電流波形から設備の異常検知

消費電力量を指定した店舗の検索（△△以上ー○○以下）

環境センサのデータ表示

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４．⑨実証実験の経過：実装した無線端末
約3万端末を試作し実装：スマートコンビニ（～80万端末）での製造・検査・実装・メンテナンスのフィージビリティを検証
Closed Battery System

プロジェクト・スタート
電流の見える化

測定ポイント（定常型）：７ブレーカー/店

店舗環境のモニタリング

測定ポイント（定常型）：5/店

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４．⑩Closed Battery System（借電型）920MHzの開発
約2,000店舗に約10,000端末を実装済み。充電回数から試算した“寿命”は20年以上
受信率90%以上：99.5%のセンサ

920MHz借電

データ受信率の分布

4000
3500

セ ンサ 個数

3000

2.4GHz：従来実装品

2500
2000
1500
1000
500
00ＮＭＥMＳ技術研究機構

102030405060
データ受信率(%)

7080

90100

４．⑪スマートコンビニGSNの仕様
定常型（すべての店舗）

随意型（特異な店舗）

目的

最低限の情報を“常時”計測“異常”な店舗を詳細に計測

期間

数年～

数週間～数か月

端末個数

クランプ:８～１０、環境：５

クランプ＋環境：Max100

総端末数

約800,000端末－

計測間隔～1秒以下（クランプ）

←

送信間隔

～１分以下（クランプ）：用途によるが最長３０分以下←

Data容量約80GB/日（１分送信、5万店）

－

無線仕様

920MHz、10mW（店を一つの受信機でカバーできる）←

メンテナンス
フリー化

クランプでは必須

不要

アップロード店舗のインフラを利用（例：ストアコンピュータ）

３G回線

電力プロファ
イリング

各社の経営方針による（自動か、人が主体か）－ＮＭＥMＳ技術研究機構

５．活用分野
SEMS: Social Energy Management System

介護、健康、安全ＮＭＥMＳ技術研究機構

６．まとめ• 1,860店舗で10％の省エネを実現• 削減量は、8,000世帯の消費電力量に相当• 電力プロファイリングシステムにより、電力消費の大きな店舗とその要因、設備異常などを迅速に把握することが可能• 多数の店舗を全国に展開する業態に適用可能• 店舗消費電力量の地域による差異は、主に気温による• 予測気温により消費電力量を推定可能• スマートコンビニのGSN：電流および環境センサ（920MHz)• 電流センサには、借電型が不可欠• 全店舗を網羅的に計測する“定常型（10端末/店）”と、特定店舗を集中計測する“随意型（数十端末/店）”が必須• 約30,000の無線端末を試作し実装• “無線”省エネシステムのフィージビリティを検証
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