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%
6154
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％
2398
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

16210771

42376

1,1242％［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 ApparatusWorks,” CRIEPI Report, EY87002[14] H. Asano, S. Sagai and E. Imamura (1991)“Commercial Customer Response to Time-of-UseRates: Case Study of Hotel with CogenerationSystems,” 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－