DEIM Forum 2016 H2-3

マイクログリッド導入効果検討のためのライフログを用いた状況別電力評価が可能な DB の構築
西本

直樹†

北島

大†

西山

本藤 祐樹†††

誠人†

田中

雄哉††

小泉

恭平††

富井 尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-5††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-7
E-mail:†{nishimoto-naoki-tz,kitajima-masaru-vj,nishiyama-masato-vt,tanaka-yuya-tx,koizumi-kyohei-xs}@ynu.jp,††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

社会的な電力削減要求が高まる中，太陽光や風力などの再生可能エネルギーによる発電設備の導入が進められている．これらを家庭・オフィス・学校など小規模な単位で導入し電力網を形成するマイクログリッドに関する研究が行われている．そこで我々は，電化製品ごとの電力ログや人の入退室ログのようなライフログを DB に蓄積し，電力使用時の状況をキーとした検索・集約により消費電力を可視化するシステムを構築してきた．本研究では，このシステムの応用として自動車の走行ログや気象ログといったライフログやオープンデータを加えた統合データベースを設計し，太陽光や電気自動車を構成要素としたマイクログリッドの導入効果を検討可能なシステムを構築した．適用事例として実在する大学のキャンパスの一区画についてマイクログリッドのシミュレーションを行い，季節ごとに太陽光発電や電気自動車の導入数に応じたピーク抑制効果やエネルギーの地産地消効果を示した．
キーワード

ライフログ，マイクログリッド，ピークカット，エネルギーマネジメント，電気自動車，再生可能エネ

ルギー

1. は じ め に御できるようになると期待されている．ここで問題となるのは電力エネルギーの需要側と供給側のマッチングを図ることであ

地球温暖化に対する懸念や東日本大震災による電力の供給不る．需要側のエネルギー消費は日ごと，時間ごとに個性を持つ足をきっかけに，社会的に電力削減要求が高まっている．国内

ため，一般化されたモデルで正確に予測することは難しい．まエネルギー消費の中でも業務部門は約 5 分の 1 を占めており，

た，供給側として再生可能エネルギーを用いると，天候によっここ 30 年で約 2.8 倍に増加している．また業務部門のエネルて変動するため安定しない．さらに，両者をマッチングさせる

ギー消費の約 4 分の 1 を事業所・ビル・学校が占めており，こためには，「そこだけ」のデータを詳細に分析する必要がある．

れらの分野における電力削減が必要とされている [1]．さらに，一方で，計算機の高性能化やセンシング技術の発達，ウェア

震災以降は原子力発電の停止に伴って電力の需要と供給のバラ

ラブル端末の普及によりユビキタス環境が実現した [2]．またンスを合わせることの重要性が高まっている．しかし各事業所

大容量・低価格のストレージの普及により，ウェアラブル端末

ごとに繁忙期や閑散期は異なり，電力需要も合わせて変化する．

による個人単位の細かい状況や車の運転状況，1 秒単位の電力

また，電力供給に関しても気象状況に左右される太陽光発電やデータなどのライフログを全て蓄積・保存することが可能に

風力発電などの再生可能エネルギーの導入が拡大している．再なった．これにより，「そこだけ」の電力需要を詳細に分析でき

生可能エネルギーの変動を吸収するバッテリーも存在するが，る可能性が生じた．

電気自動車という移動するバッテリーの登場により，電力の需給バランスを制御することが複雑化してきている．

そこで本研究では，これらの日常的に取得されるライフログ
や気象情報など広く公開されているオープンデータを統合した

そこで地域内で電力を融通できるスマートグリッド・マイク

データベースを構築する．さらにこのデータベースによって，ログリッドの研究や実証実験が進んでいる．スマートグリッド

太陽光発電や電気自動車（EV）を構成要素としたマイクログ

は電力の流れを供給側・需要側の両方から制御し最適化できる

リッドを仮定した場合，どれほどのピーク抑制効果やエネル

送電網である．マイクログリッドは既存の大規模発電所からのギーの地産地消効果があるかを導出する．すなわち，マイクロ送電電力にほとんど依存せずにエネルギー供給源と消費施設を

グリッド単位での受給マッチングを「そこだけ」のデータで予もつ小規模なエネルギー・ネットワークであり，スマートグリッ

測することが可能となる．よって，このシステムによりマイクドの構成要素である．これらによって電力の需給バランスを制

ログリッドを導入したいと考える事業所の意思決定者に対して，

事前に導入効果を提示することができる．具体的な適用事例
として，実在する大学のキャンパス一区画においてマイクログ
リッドを仮定したとき，季節，太陽光発電の設置量および EVの導入台数に応じたピーク抑制効果や地産地消効果を提示できることを示す．

2. 研 究 背 景
2. 1 関 連 研 究(a) 画面 1(b) 画面 2

図 1 横浜国立大学常盤台キャンパスの電力見える化

過去 30 年の日本のエネルギー消費を振り返ると，工場など

れらの太陽光や EV を用いたマイクログリッドのシミュレーの産業部門におけるエネルギー消費は，生産活動が向上していションは典型的な 1 日の評価のみであり，1 年を通しての評価

るにもかかわらず大きな増加は見られていない [1]．それに対は行われていない．

し，業務部門，運輸部門，家庭部門におけるエネルギー消費は

2. 2 先 行 研 究

増加を続けており，各分野においてエネルギー消費削減のための対策が取られている．
業務部門において消費電力の可視化は有効な電力削減手段と

本節では，我々が提案してきた SEE-Con と ECOLOG について簡潔に述べる．

SEE-Con

されている．ただし，業務部門における電力使用は生産活動に電力の使用状況はその時の人・モノ・環境ごとに異なる．オ

直結するため，生産性への影響を考慮した可視化が必要とされフィス環境において生産性を低下させずに電力削減を行うには，ている．そのため，BEMS による電力データの取得・分析に

使用状況に応じた適切な電力削減行動をする必要がある．しかよって適切な電力削減方法を提示するサービスを多くの企業がし，既存の電力削減対策や従来研究は電力量のみを可視化した提供しているほか [3]，BEMS との連携を想定した消費電力のものであり，また建物単位やフロア単位などのマクロな範囲を可視化に関する研究が行われている．松山ら [4] は，電力ネッ

対象としているため，ミクロな単位での電化製品の使用状況をトワークと情報ネットワークの統合による「エネルギーの情報知ることができないという問題点がある．例えば，著者らが所化」を提唱し，家庭やオフィスといった小さな電力網における属する横浜国立大学においても図 1 のような電力見える化を

電力マネジメントの重要性を述べている．
運輸部門では，省エネ実現の媒体として電気自動車（EV）が存在する．EV は移動手段としての役割のほかにバッテリーとし行っているが [13]，このような可視化システムでは個人ごとに何をすれば良いか分からないほか，CSV 形式など扱いやすい
公開方法ではない点でも問題がある．

ての役割を持ち，非走行時にバッテリーに充電した電力を，電そこで我々は先行研究として，電化製品の消費電力ログと力網（Grid:V2G）や家（Home:V2H），ビル（Building:V2B）

人・モノ・環境の状況ログをそれぞれ時間粒度をそろえて蓄積に提供することができる．Kempton ら [5] は V2G をアメリカ

し，検索時に統合できるシステムを設計・実装し，SEE-Conの電力市場に投入した際にどの程度の効果と利益が得られるの（a visualizing System for Electric Energy Consumption with

かの検証を行った．Jansen ら [6] は既存の電力網に V2G を投Context）と名付けた [14]．このシステムを用いて状況を考慮入した際に V2G が果たす役割について論じた．Tushar ら [7]

して消費電力を可視化することで，節電に関する有用な情報をは自然エネルギー発電施設も含めた電力網において，EV の充提示できるようになった [15]．

放電スケジューリングによって発電所からの供給電力量を少な

ECOLOG

くするシミュレーションを行った．また，日産自動車が LEAF

EV はバッテリーを搭載していることからスマートグリッド

to Home [8] として，V2H の製品化を行った．Bernheim ら [9]への応用が期待されており，その実現のためには EV のバッテは 15 家庭分の実車の EV による家庭内の電力ピークシフトのリー残量の把握が必要となる．また，GPS や加速度センサをシミュレーションを行い，月平均$13.58 の電気代が節約可能で搭載したスマートフォンを自動車に搭載することで，自動車のあることを示した．

走行ログを日常的に取得し，ライフログとして保存しておくこ

家庭部門においては，電気機器をネットワーク経由で制御すとが可能になった．

ることで省エネルギー化をはかる HEMS(Home Energy Man-

そこで我々は既存の自動車の走行ログから，仮に EV に置き

agement System) と，それと連携した消費電力の可視化 [10] が換えた際の走行エネルギー量を計算し，データベースに蓄積・検注目されている．

索するシステムを ECOLOG システム（Energy COnsumption

これらすべての部門を横断する事業としてスマートグリッド

LOG）として運用してきた [16] [17]．ECOLOG システムを運やマイクログリッドの研究や実証実験が行われている．横浜

用することで，例えば現在乗っている自動車で収集した運転ロ

市・豊田市・けいはんな・北九州の 4 都市では，スマートシティ

グから，事業所の駐車場に止まっている車を仮に EV に置き換の実現に向けて産官学が一体となって評価実験を行った [11]．

えた際に事業所に提供できる電力量の事前見積りが可能となる．

Udawatta ら [12] はニュージーランドにおいて太陽光と EV を

2. 3 想 定 環 境

構成要素としたマイクログリッドのシミュレーションを行い，我々の想定するスマートグリッド，マイクログリッドの概略

昼の余剰発電を貯蓄するのに必要な EV の台数を計算した．こを図 2 に示す．事業所のマイクログリッドは構成要素として電

セン
サ
・
計
測
値

図 2 想定スマートグリッド概略

電力供給元の供給量

[MW]

消費

供給量
[MW]

[kW]

[kW]

需要・発電差

[kW]

深夜

発電量

朝

[kW]

発電
図3

電力計
スマートタップ

データの公開範囲

気象ログ

時間粒度の統一
発電量推定

後付けで搭載したセンサ→走行ログ

オープンデータ（広）供給実績ログ

ライフログ統合
データベース
変数：
再エネ導入量・EV置換台数

マイクログリッドの導入効果の可視化

１日の可視化月別の効果

図 4 マイクログリッド導入効果検討システムの全体像

消費電力ログの収集や再生可能エネルギーの発電量の推定を行建物の需要電力量
0

情
報
の
流
れ
可
視
化
・
推
定
値

ライフログ（狭）昼

電力需要のピークを平坦化する

充電

夕
給電

夜

エネルギーの地産地消

マイクログリッドの 1 日の電力量の推移と EV によるピーク抑制

い，さらに現在使用している自動車の日常的な運転ログデータを活用し，事業所に止まっている多数の自動車をもし仮に EVに置き換えた際に充電や給電がどれくらいできるかを見積もりたい．すなわち，本研究では，マイクログリッドにおける V2B
環境を想定し，ライフログやオープンデータを用いて次の 2 点を定量化することを目標とする．
（ 1 ） ある 1 日の再生可能エネルギー導入量や自動車の EV

力負荷としての建物，太陽光発電や風力発電などの再生可能エ

置き換えによる，電力ピーク時の電力 [kW ] の削減量（ピーク

ネルギー発電施設を備えている．それぞれの会社や工場といっ抑制効果）や再生可能エネルギーの余剰発電量 [kW h] の受けた事業所には V2B が備わっており，駐車している EV との間で取り（地産地消効果）

充電や給電が可能となる．このマイクログリッドはスマートグ（ 2 ） 季節によるピーク抑制効果と地産地消効果の変化

リッドの構成要素の 1 つであり，他のマイクログリッドと送電

このシナリオには電力売買の制度やログのプライバシー保護

網でつながっている．電力供給元はこの複数のマイクログリッの問題など多岐に渡り詳細に検討すべき事項が存在する．これドから構成されるスマートグリッドに安定した電力供給を行う．

らは別の課題として本論文の対象外とし，電力の移動のみの検この事業所のマイクログリッドにおける建物の 1 日の電力消討を行う．

費と再生可能エネルギーによる発電の動きを図 3 に示す．赤線[kW ] の推移，橙線は太陽光発電による発電量 [kW ] の推移，緑

3. マイクログリッド導入効果検討システムの設計

線はこれらの青線と橙線の差分 [kW ]，緑破線は EV による充3. 1 マイクログリッド導入効果検討システムの概要

は電力供給元の電力供給量 [M W ]，青線は建物の需要電力量

電や給電による緑線の変化を表す．マイクログリッド内で発電

2. 4 節で設定した問題に対して，本研究では以下のような手された電力は基本的にそのマイクログリッド内で消費される．

法で解決を試みる．

しかし，図 3 の青の塗潰し部分のように建物の負荷電力以上（ 1 ） ライフログとオープンデータを取得するに発電した場合は，EV に充電されたりマイクログリッド外の（ 2 ） 再生可能エネルギーの発電量を推定する

スマートグリッドへ売電される．また電力ピークの抑制につい（ 3 ） それぞれのログの時間粒度を揃えた統合データベースては，マイクログリッドのような閉じた小さな電力網におけるを構築する

ピークを抑制する考え方や，電力供給元が生産する電力のピー（ 4 ） 再生可能エネルギーや EV の導入数を入力として 1 日

クを抑制する考え方がある．前者の場合図 3 の緑線の電力ピーのマイクログリッドの電力推移を出力しピーク抑制効果，地産

ク時間帯に，後者の場合赤線の電力ピーク時間帯に EV から給地消効果を確認する

電することで電力ピーク抑制が行われる．緑破線が常に 0 に近

（ 5 ） 同様の入力から月ごとの導入効果を出力し，季節ごと

いほど，エネルギーの地産地消や電力ピーク抑制ができているの変化を確認する

マイクログリッドと言える．

2. 4 問 題 設 定
想定環境において，事業所が新たなマイクログリッドの構築

この一連のマイクログリッド導入効果検討システムの全体像を図 4 に示す．

3. 2 実世界でのライフログの取得を検討する場合を考える．事業所の意思決定者は，再生可能エ

想定環境においてそれぞれのマイクログリッドごとに取得す

ネルギーや EV による電力制御が自身の環境でどの程度効果がべき実世界でのライフログは，需要電力量と自動車のエネル

見込めるのかを見積もる必要がある．そのために，まず建物のギー消費ログの 2 つである．

建物
1棟のタイムライン

自動化などで削減可能

真のマイクロ
グリッド対象

400
300

]
h
W
k
[

表 1 ECOLOG 推定による自動車のエネルギー消費の例

200
量
力
電100

オフィス
集約

被験者 1 被験者 2
出勤時間

0

出勤時の消費量
退勤時間(a) 建物の需要電力量

オフィス
部屋の
タイムライン

退勤時の消費量

7:40

被験者 3

8:10

9:50

3.5kW h 2.5kW h 4.5kW h
14:45

17:50

18:00

4.0kW h 3.0kW h 4.5kW h

10
]
h
W
[k

1

8
6

量力4
電2

電化製品
集約

0

(b) オフィスの需要電力量

電化製品
1個の
タイムライン

SEE-Conで有効な電力と無駄な電力に分ける

1
0.8

]
h
W
[k

0.6

量
0.4
力
電0.2
0

0
:0
0

0
:0
2

0
:0
4

0
:0
6

0
:0
8

0
:0
0
1

0
:0
2
1

0
:0
4
1

0
:0
6
1

0
:0
8
1

0
:0
0
2

0
:0
2
2

(c) 電化製品の需要電力量

図 5 SEE-Con によるマイクログリッドの需要電力量の取得•

図6

マイクログリッド内の EV のバッテリー推移（充電・給電なしの場合，バッテリー容量 24kWh）

マイクログリッドの需要電力量

SEE-Con によって個々の電化製品の電力ログが取得でき，ピーク抑制効果などを出力するが，この充電可能量および給電

図 5(c) のグラフのように電化製品 1 台に対して，仕事に使用可能量はマイクログリッドに充電や給電を行ったり，EV の出入されなかった無駄な電力と，仕事に使われた有効な電力に分けりによって逐次変動する．そのため充電可能量や給電可能量はることが可能になった．これを事業所のマイクログリッドを構可視化システム上で計算し，導出に必要な出勤時間，出勤時の成する全ての部屋に実装し集約することで，図 5(a) のグラフ

消費量，退勤時間，退勤時の消費量をデータベースに蓄積する．

のように需要電力量を求めることができる．赤色の無駄な電力

3. 3 インターネット上のオープンデータの取得は自動化やオフィスユーザの行動変容によって削減可能である想定環境においてインターネット上から取得すべきオープン

ため，仕事で使用される青色の電力量が真にマイクログリッド

データは，再生可能エネルギーの発電量の推定に必要な気象ロの需要電力量と捉えることができる．

グと電力供給元の実績ログの 2 つである．

•

自動車のエネルギー消費ログ•

再生可能エネルギーの発電量の推定

ECOLOG システムにより，車にスマートフォンを載せるこ再生可能エネルギーは太陽光，風力，水力，地熱，バイオマとで EV に置き換えたときのエネルギー消費を推定することがスなどが挙げられるが，マイクログリッドにおける再生可能エ

できる．これによりマイクログリッドに所属する自動車を EV

ネルギーとしては太陽光や風力が比較的容易に設置可能である．

に置き換えた場合，いつ，どの車に，どれくらいの充電ができ

日本においては諸外国に比べて地形が複雑といった事情から風るか，次の走行でどれくらいの電力を残しておく必要があるか

力発電の導入が進みにくいため [1]，本研究では太陽光発電にをあらかじめ計算しておくことができる．

焦点を当てて発電量を予想する．太陽光発電の月間発電量推定

まず EV の運転者は自宅で十分に充電を行い，マイクログ

については日本工業規格が制定されており，「太陽電池アレイ出

リッドが構築されている事業所に通勤する．このときマイクロ力」，「日射量」，「気温」から求めることができる [18]．なお，こグリッド内において受取可能な再生可能エネルギーの電力量の規格では月間の発電量推定の定式化がされているが，本研究（充電可能量）は，「出勤で使用した消費量」と同量であるといえでは 1 日の時間推移を見るため次のように式を見直した．

る．また，退勤する際には帰宅したときにバッテリーに十分余
裕を残しておく必要がある．つまり，EV が電力ピーク時にマEP m = K ∗ KP T ∗ PAS ∗ HAm /Gs(1)

イクログリッドに給電できる電力量（給電可能量）は「バッテ各記号の説明を表 2 に示す．太陽電池アレイ出力 PAS は資源

リーの残量」−「退勤に使用した消費量」−「バッテリーの下限

エネルギー庁の発電量シミュレータ [19] によれば，次の式で求量」と同量と考えられる．

められる．

例えば表 1 のような消費エネルギー推定がされた 3 人の運転者が，通勤に使用する車を EV に置き換えた場合，3 台の充電

PAS = 0.7 ∗ α ∗ S(2)

可能量と給電可能量の合計量の推移は図 6 のように表すことがこれらのことから，システム発電電力量 EP m はある時刻のできる．なお，EV のバッテリーについては損耗を考慮して全気温，日射量および基本設計係数，太陽光発電システムの設置

容量の 8 割まで充電し，帰宅後に全容量の 3 割の電力が残るよ

面積，アレイ素材といった気象状況や設置条件から一意に定まうに充電給電を行うものとする．

る．そこで問題設定の 1 つである，どれくらいの再生可能エ

また，再生可能エネルギーや EV の導入台数を入力としてネルギーを導入すればよいかという問題を，対象のマイクログ

表2

太陽光発電システムの発電量推定に使用する記号の説明

太陽光発電に関する気象ログや推定した発電ログを表している．

分類

記号

説明

出力

EP m

太陽光発電システムの発電電力量 [kW h]．式 (1) より導出．

まず公開されている気象データから気温と水平面日射量をもPAS

標準太陽電池アレイ出力 [kW ]．式 (2)，(3) より導出．

つ気象ログのテーブルを作成する．次に，太陽光発電システム

K

基本設計係数．回路の負荷やインバータの効率などの発電効率

文献推奨値を考慮した係数であり定数．

の方位と傾斜角度を定め，NEDO と同様の手法 [20] を用いて

Gs

標準試験条件における日射強度 [kW/m2 ]．通常 1kW/m2 ．

傾斜面日射量 HAm を推定し，データベースに蓄積する．さら

KP T

温度補正係数．太陽電池モジュールの温度変化による発電効率に，式 (1)，(3) より傾斜面日射量 HAm に基本設計係数 K やを考慮した係数であり気温や太陽光アレイの素材によって一意に定まる．気象庁 [21] などの公開データから導出．

温度補正係数 KP T ，アレイ素材の原単位 α による定数を乗算

傾斜面日射量 [kW h/m2 ]．新エネルギー・産業技術総合開発機することで，1m2 あたりの発電量 EP m を推定し，同様にデー

ンデー

構（NEDO）が公開している日射量データベース [20] によれば

タベースに蓄積する．このテーブルを用いることで，マイクロタから

水平面日射量および太陽光発電システムの設置方位・傾斜角に計算より変化する．日射量は気象庁 [21] などの公開データから取得．

グリッド対象の最大設置面積 S ′ からマイクログリッドの発電

オープ

場所か

HAm

電力量を容易に計算することができる．最後に，赤色のテーブ

出可能．

ルは電力供給元の実績ログを公開データから取得し，時間粒度S

太陽光発電システムの設置面積 [m2 ]S′

検討するマイクログリッド対象における太陽光発電システムの

ユーザ

α

が選択

素材依存の 1m2 あたりの発電電力 [kW/m2 ]．資源エネルギー庁が公開しているアレイ素材の原単位 [19] から計算でき，定数．

γS ′ に対する太陽光発電システムの設置割合．0 <
γ∈R
=γ<
= 1，
となる自由変数．

リッドにどれくらいの太陽光発電システムを設置すればよいかという問題と考える．そこで式 (2) を次のように変更する．

PAS = 0.7 ∗ α ∗ S ′ ∗ γを揃えて蓄積する．
青破線部においては太陽光発電の発電量が需要電力量を上

最大設置面積 [m2 ]．それぞれの設置場所による定数．

ら決定

入力

設置方位・傾斜角の最適値は日射量データベース [20] により導回っており，余剰に発電した電力で EV に充電を行う．また，
赤破線部においては電力供給元の需要電力がピークになっているため，青破線部で充電した EV から建物に給電を行う．

3. 5 マイクログリッド導入効果可視化システム
2. 4 節で述べた問題に対して次のような機能を持つ可視化シ
ステム ASYST(Anticipation SYSTem for Microgrid) を実装(3)することで解決した．

これにより，入力値として太陽光発電システムの設置割合 γ を（ 1 ） 太陽光発電システムの最大設置面積に対する設置率と変化させることで発電量 EP m の変化を見ることができる．

EV の導入台数を変数とした 1 日ごとのマイクログリッド導入•

電力供給元の実績ログ

震災以降，日本の各電力会社は電力使用実績を公表するよう効果の可視化（ 2 ） 地産地消効果とピーク抑制効果のカレンダー表示になった [22]．Bernheim ら [9] の研究や日本におけるスマート（1）については図 8 のような可視化画面を実装した．まずグリッドの実証実験 [11] では時間帯別で電気料金を変動させて日付と太陽光発電の設置割合と EV 置き換え台数を決定する．

電力ピークの抑制を図るということも行われているため，今後左画面において，その条件での需要電力量，発電量，供給元のとも実績ログは比較的容易に取得可能になると予想される．

実績の推移をライフログのそのままの形で表示する．また右画

3. 4 データベースの設計

面では同条件でピーク抑制や地産地消を行った需要電力量の推ログの時間粒度に対する考え方は様々あるが，消費電力の問移を表示する．この 2 画面を比較することで，マイクログリッ

題に関してはミクロな瞬時値 [W ] とマクロな積算値 [kW h] のド導入効果を一目で確認することができ，太陽光発電の設置率

ギャップが大きく，データ量とデータ処理の両方を考慮した時や EV の導入数を細かく変更していくことでピーク抑制効果や間粒度でデータベースを構築すべきである．また，マイクログ

地産地消効果が変化していく様子を可視化する．

リッドの導入効果検討のためには，需要電力量と発電量の差分（2）については余剰電力量 [kW h]，EV への充電量 [kW h]，

やピーク時間帯の決定は時間粒度を揃えなければ比較すること

ピーク時間帯の最大電力 [kW ]，太陽光発電や EV 導入後のピーは難しい．そこで本研究のライフログ統合データベースでは最ク時間帯の最大電力 [kW ] を表示する（図 10）．これにより余も単純な方法として，前述の 4 つのログの最小のサンプリング

剰電力量 [kW h] と EV への充電量 [kW h] から地産地消効果を，間隔に対して最小公倍数となる時間間隔で時間粒度を揃えた．

ピーク時間帯の最大電力 [kW ] の比較からピーク抑制効果を一本実装におけるログの最小のサンプリング間隔は，需要電力量

覧で確認することができ，各月の傾向を見ることで 1 年を通しが約 1 分，発電量の推定が 1 時間，自動車のエネルギー消費ロてどれくらい効果があるかを知ることができる．

グが 1 秒，電力供給元の実績ログが 5 分単位で取得可能であったため，1 時間粒度でデータベースを構築した．このライフロ
グ統合データベースによるある 1 日のマイクログリッドのイン
スタンス図を図 7 に示す．

4. 実際のライフログとオープンデータを用いた
マイクログリッド導入効果の検討
本章では前章で述べたライフログとオープンデータの実デー

このインスタンス図の青色のテーブルはマイクログリッドの需タを用いてマイクログリッド導入効果の検討を行う．なお，本

要電力量を表しており，SEE-Con の電力ログを集約したビュー

論文では数十台分の自動車のエネルギー消費ログを収集するこから導出される．緑色のテーブルは自動車の EV に置き換えたとができなかったため，仮想の消費エネルギーデータを生成し場合のエネルギー消費ログを表しており，同様に ECOLOG のた．つまり実データとして検討の妥当性はないが，システムの走行ログを集約したビューから導出される．橙色のテーブルはプロトタイプとしてマイクログリッド導入効果を検討可能であ

・・・
・・・

横浜

地域

真南, 30°

太陽光設置方位・角度

・・・・・・
2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
横浜, 33.1 ,横浜, 32.4 ,横浜, 31.5 ,横浜, 32.2 ,横浜, 31.3 ,横浜, 30.1 ,横浜 , 32.0 ,横浜, 31.1 ,横浜 , 30.6 ,横浜, 28.8 ,横浜, 27.5 ,横浜, 28.7 ,3.44MJ/m2
3.20MJ/m2
2.78MJ/m2
2.18MJ/m2
1.46MJ/m2
0.59MJ/m2
3.46MJ/m2
3.27MJ/m2
2.86MJ/m2
2.25MJ/m2
1.26MJ/m2
0MJ/m2

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

℃

気象ログ

・・・
・・・
2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南 30°,
横浜, 真南30°,
横浜 , 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
3.42MJ/m2
3.21MJ/m2
2.80MJ/m2
2.20MJ/m2
1.57MJ/m2
0.73MJ/m2
3.46MJ/m2
3.28MJ/m2
2.88MJ/m2
2.26MJ/m2
1.16MJ/m2
0MJ/m2

斜面日射量の推定

・・・・・・
2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南 30°,
横浜, 真南30°,
横浜 , 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
横浜, 真南30°,
0.051kW0.047kW0.039kW0.030kW0.024kW
0.011kW0.052kW0.049kW0.042kW0.032kW0.018kW0kW

1[m^2]

あたりの発電量・・・
工学A 総合研究棟,
5252m^2 2286m^2

マイクログリッド
・・・
・・・
2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
260kWh269kWh
273kWh267kWh228kWh192kWh260kWh265kWh241kWh193kWh79kWh148kWhView

SEE-Conマイクログリッドの需要電力量

・・・
・・・
2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
工学A,
268kWh245kWh204kWh158kWh124kWh59kWh272kWh257kWh222kWh169kWh93kWh
0kWh

マイクログリッドの発電電力量

・・・
2015/07/21 07:00 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00 2015/07/21 10:00

2015/07/21 11:00 2015/07/21 12:00

2015/07/21 13:00

2015/07/21 14:00

2015/07/21 15:00

2015/07/21 16:00

2015/07/21 17:00

・・・
2015/07/21 18:00

絶対時間
・・・

・・・

2015/07/21 07:00, 2015/07/21 08:00, 2015/07/21 09:00, 2015/07/21 10:00, 2015/07/21 11:00, 2015/07/21 12:00, 2015/07/21 13:00, 2015/07/21 14:00, 2015/07/21 15:00, 2015/07/21 16:00, 2015/07/21 17:00, 2015/07/21 18:00,
3251万kWh
3792万kWh
4191万kWh
4343万kWh
4435万kWh
4319万kWh
4450万kWh
4495万kWh
4488万kWh
4500万kWh
4360万kWh
4237万kWh

電力供給元の実績

2015/07/21 07:40,
車1
往路：3.5kWh2015/07/21 14:45,
車1
復路：4.0kWh

2015/07/21 08:10,
車2
往路：2.5kWh

自動車のエネルギー消費ログ

2015/07/21 17:50,
車2
復路：3.0kWh

View

ECOLOG

2015/07/21 18:00,
車3
復路：4.5kWh2015/07/21 09:50,
車3
往路：4.5kWh

図7

屋上面積に対する
太陽光発電設置率

マイクログリッド検討のためのデータベースのインスタンス図

置き換える
EVの台数

に収集されている．無駄な電力と仕事に使用される電力を分割できていないデータだが，マイクログリッドのプロトタイプとして評価を行った．また，太陽光発電システムは建物の屋上に設置するものとし，最大設置面積については横浜国立大学の公開している建物情報から取得した [13]．

•自動車のエネルギー消費ログ

我々は ECOLOG システムを 3 名の被験者に対して長期に渡り運用してきた．しかし，マイクログリッドの導入効果の検証対象である建物に対して 3 台の EV では地産地消効果・ピーク
抑制効果が少なく検討が難しい．そこで，マイクログリッド検

マイクログリッド導入前

マイクログリッド導入後証対象の 1 つである横浜国立大学の総合研究棟の駐車場の自動図 8 1 日ごとのマイクログリッド導入効果の可視化

車の出入りを数日間手動で確認することで，運転者の出勤時間るかどうかを確認する．

と退勤時間を取得した．この出入りしたそれぞれの自動車につ4. 1 ライフログやオープンデータの取得

いて仮想の消費エネルギーデータを割り当てることで，40 台程•度の EV 置き換えのシミュレーションを行う．また，置き換え

マイクログリッドの需要電力量

現在 SEE-Con は情報工学に関する研究活動を行うオフィ

る EV は日産自動車の LEAF を想定した（バッテリー容量：旧

ス環境において実装されている．しかしこのオフィス環境の型 24kWh，新型 30kWh）．さらに EV の充電や給電を行う装所属する建物には他にも多くの部屋があり，すべての部屋に置として日産 LEAF to Home [8] を想定し，その仕様から充電

SEE-Con を実装するにはコストがかかる．そこで需要電力量

速度の上限を 8.55kW，給電速度の上限を 6.0kW とした．

のデータ取得は，横浜国立大学の学内で公開されている電力計•

測データ [13] を用いた．この電力データは常盤台キャンパスを

3. 3 節で述べた式 (1)，(3) に用いたそれぞれの記号の取得方

17 区画に分割した電力データであり，2011 年 10 月以降継続的再生可能エネルギーの発電量の推定法や設定条件を表 3 に示す．

表 3 太陽光発電の発電量の取得方法・設定条件
記号

取得方法・設定条件

K

日本工業規格における独立系交流負荷の推奨値を使用 [18](K = 0.67)．

KP T

気温は気象庁のホームページより取得 [21]．設置方法は日本工業規格における架台設置型の推奨値を使用 [18]．太陽電池アレイの素材は最も生産されている多結晶シリコンを想定 [24]．(KP T = 1−0.45(気温 −6.6)/100)

HAm

横浜市環境創造局のホームページから 1 時間あたりの水平面日射量を取得 [23]．NEDO の日射量データベース [20] と同様の手法を用いて太陽
光パネルの設置方位を真南，設置傾斜角 30◦ として傾斜面日射量 HAm(a) 太陽光発電なし，EV0 台(b) 太陽光発電 30%，EV0 台

を推定．

Gs

通常通り 1kW/m2 ．

KP T と同様に多結晶シリコンを想定 (α = 0.14kW/m2 )．資源エネルα

ギー庁から取得 [19]．

S′

太陽光発電システムは建物の屋上に設置するものとし，最大設置面積は横浜国立大学の公開している建物情報から取得 [13]．

•電力供給元の実績ログ

横浜国立大学が属する電力網として，東京電力のピーク時間に対するピーク抑制を行う．実績ログは東京電力が公開しているでんき予報 [22] を用いた．またピーク時間帯の定義は，連続(c) 太陽光発電 30%，EV15(d) 太陽光発電 100%，EV15台台(e) 太陽光発電 100%，EV40(f) 4 月 17 日，太陽光発電

台

100%，EV40 台

した時間というわかりやすさを重視して，1 日の最大電力の時
間帯 1 時間に対してその前後の 1 時間を考慮した 3 時間とした．

4. 2 マイクログリッド導入効果の可視化例
4. 1 節で述べた実データを用いた可視化例の 1 つとして，横浜国立大学常盤台キャンパスの 17 区画のうち，理工学部講義
棟の区画をマイクログリッド対象としたピーク抑制効果と地産地消効果を可視化した．この区画には講義棟が 3 棟ある他，学生センターなど合計 7 棟の建物があり，太陽光パネルを設置する屋上の最大面積 S ′ は 5252m2 であった．
（ 1 ） 再生可能エネルギーや EV の導入数によるピーク抑制
効果と地産地消効果
図 9(a)〜図 9(e) に 2015 年 7 月 31 日の太陽光発電の設置率，EV の導入台数を変化させたときのマイクログリッド導入効果の可視化例を示す．図 9(a) のように電力供給元のピーク時間帯
が 13〜16 時でありその中でも 14〜15 時がマイクログリッドの電力ピークで平均瞬間電力が約 250kW となっている．図 9(b)のように太陽光発電を 30%設置すると，ピーク時間は 14〜15時のまま変化せず，平均瞬間電力は太陽光発電により 200kWまで減少した．次に EV を 15 台導入すると図 9(c) のように，EV からの給電によってピーク時間は 13〜16 時までほぼ同一となり平均瞬間電力が約 180kW に減少した．さらに EV15 台を導入したまま太陽光発電の設置率を 100%とすると図 9(d) のように変化する．このとき 10〜13 時まで太陽光発電が需要電
力量を上回り余剰電力が 51.6kWh 発生し，そのうち 39.4kWh
を EV に充電することができた．またこの EV に充電した電力を 13〜16 時に給電することで電力の地産地消を行い，ピーク
時間が 15〜16 時に変化し平均瞬間電力は 50kW まで減少した．
最後に図 9(e) のように EV の導入台数を 40 台まで増加させると，太陽光発電の余剰電力を全て EV に充電し，ピーク時間帯の電力も 0kW にすることができた．

図 9 マイクログリッド導入効果の可視化例

太陽光発電の設置率 100%，EV 導入台数 40 台の場合の 4 月と7 月のピーク抑制効果と地産地消効果を図 10(a) と図 10(b) に示す．それぞれ赤枠が平日の効果を示している．太陽光発電の
余剰電力量をみると 7 月は 200kWh 以下の余剰発電量がほとんどを占めているが，4 月の余剰発電が発生した日は 400kWh
以上の発電量となっている．これはピーク抑制効果の数値からもわかるように，7 月は 4 月と比べて需要電力量が大幅に増えていることが原因と考えられる．このことから，電力需要の多い夏にピーク抑制を優先する場合，電力需要の低い春にはマイクログリッド内で発電した電力を消費しきれず余剰発電が多く発生し，地産地消効果が低くなる傾向があることがわかる．
また，同条件の 4 月のある 1 日のマイクログリッド導入効
果を図 9(f) に示す．この右図からわかるように，4 月はピークの時間が 17 時以降になっており 7 月のように太陽光発電が多い時間帯にピーク時間が来ないため，4 月のピーク抑制効果が0kWh とならなかったことがわかった．
これら 2 つの可視化方法から，1 日のマイクログリッドの導入効果とカレンダー表示を交互に確認していくことで，その環境ごとのマイクログリッド導入効果の検討が可能であることが確認できた．つまり，マイクログリッドの導入を検討する事業所の意思決定者はこのシステムによって，太陽光発電や EV の
導入台数の検討を行うことができるといえる．

このように，太陽光発電の設置率，EV の導入台数に応じてピーク抑制効果，地産地消効果を確認することができた．
（ 2 ） 季節によるピーク抑制効果や地産地消効果の変化
地産地消効果とピーク抑制効果のカレンダー表示を利用して，

5. ま と め
本研究では太陽光発電と EV を構成要素としたマイクログ
リッドの導入効果検討のためのライフログ統合データベースに

平日

7月と比べて余剰電力が多く
ピーク抑制0kWが存在しない(a) 4 月平日

日、15日、30日、31日にピークカット100％達成

10(b) 7 月図 10

太陽光発電設置率 100%，EV 導入台数 40 台のカレンダー表示

ついて述べた．その結果，太陽光発電の設置率や EV の導入台数に応じたピーク抑制効果や地産地消効果を確認することができた．今後の課題として以下のことが挙げられる．

•

ECOLOG データを用いた検討

本論文ではプロトタイプとして，ECOLOG システムによる自動車を EV に置き換えた場合の消費エネルギーの実データは用いずに仮想の消費エネルギー量で検討を行った．この仮想データでは検討に全く妥当性はないため，実際に ECOLOG による推定量を用いてシミュレーションを行う必要がある．

•

マイクログリッド導入効果のシミュレーションの評価

シミュレーションを行った場合，その精度についても評価が必要である．上記の ECOLOG の実データを用いたシミュレー
ションを行った後，実際に太陽光発電システムを導入してピーク抑制効果や余剰発電量について精度評価を行う必要がある．
謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 26330358) による．また，一部については横浜国立大学大学院環境情報研究
院共同研究推進プログラムの支援も受けた．
文献[1] 経済産業省資源エネルギー庁，“平成 25 年度エネルギーに関する年次報告 (エネルギー白書)”，http://www.enecho.meti.go.
jp/about/whitepaper/2015pdf/whitepaper2015pdf_2_1.pdf（2016/01/04 アクセス）[2] 徳田 英幸, 米澤 拓郎, 伊藤 昌毅, “センサネットワークによるユ
ビキタスサービス―モノのスマート化と環境の見える化―”, 人
工知能学会誌, Vol.23, No.4, pp.447–452, 2008.

[3] 東 京 都 環 境 局 ，“オ フィス ビ ル の 省 エ ネ・節 電 を 考
え る 〜 節 電 の 先 の ス マ ー ト エ ネ ル ギ ー シ ティへ〜”, http://www.kankyo.metro.tokyo.jp/climate/large_
scale/cap_and_trade/meeting/cat7846.html (2016/01/04
アクセス)[4] 松山 隆司, “エネルギーの情報化とは―背景，目的，基本アイディ
ア，実現手法―”, 情報処理, Vol.51, No.8, pp.926–933, 2010.
[5] W. Kempton, J. Tomic, “Vehicle-to-grid power fundamentals: Calculating capacity and net revenue”, Jounal ofPower Sources, Vol.144, Issue.1, pp.268–279, 2005.
[6] B. Jansen, C. Binding, O. Sundstrom, D. Gantenbein, “Architecture and Communication of an Electric Vehicle Virtual Power Plant”, 1st IEEE Int. Conf. on Smart Grid Communication（SmartGridComm2010）, pp.149–154, 2010.
[7] M. H. K. Tushar, C. Assi, M. Maier, M. F. Uddin, “Smart
Microgrids：Optimal Joint Scheduling for Electric Vehicles
and Home Appliances”, IEEE Trans. Smart Grid, Vol.5,
No.1, pp.239-250, 2014.
[8] 日産 LEAF to Home, http://ev.nissan.co.jp/LEAFTOHOME/（2016/01/04 アクセス）[9] A.J. Bernheim Brush, John Krumm, Sidhant Gupta, Shwetak Patel, “EVHomeShifter: Evaluating Intelligent Techniques for Using Electrical Vehicle Batteries to Shift When
Homes Draw Energy from the grid”, ACM Int. Joint Conf.
on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp.1077-1088,
2015.
[10] 本藤 祐樹, 見える化がもたらす家庭における省エネの可能性―三つの見える化― , 日本エネルギー学会誌, Vol.91, No.7,
pp.563–569, 2012.
[11] 新エネルギー導入促進協議会, “Japan Smart City Portal”,
http://jscp.nepc.or.jp/（2016/01/04 アクセス）[12] Lanka Udawatta, Udaya K. Madawala, Dharsgana Muthumuni, Mahinda Vilathgamuwa, “Control of Solar Powered
Micro-grids Using Electric Vehicles”, IEEE 3rd Int. Conf.
on Sustainable Energy Technologies (ICSET 2012), pp.270–
275, 2012.
[13] 横浜国立大学施設部, http://shisetsu.ynu.ac.jp/gakugai/
shisetsu/（2016/01/04 アクセス）[14] 藤原 国久, 高橋 慶多, 細澤 直人, 高橋 佳久, 西本 直樹, 富井
尚志, 本藤 祐樹, “電力使用時の多様な状況組み合わせが可能なDB の構築と情報提示による評価”, DEIM Forum 2014 E1-1.
[15] 高橋 慶多, 細澤 直人, 西本 直樹, 富井 尚志, “電力使用時の多様な状況組み合わせが可能な DB を用いた状況別電力量の置き換
え効果の提示”, WebDB Forum 2014, B-6, 2014.
[16] T. Tomii, S. Hagimoto, N. Fueda, T. Deguchi, M. Idenawa, T. Hayashi “Long-Term Experiment of the ECOLOG
Database Capability of Estimating V2X Eﬀect Replacingwith EVs”, 20th ITS World Congress, Tokyo, 2013.
[17] 讃井 崚, 吉本 亘汰, 柏原 勇太, 川沼 大輝, 萩本 慎太郎, 富井 尚
志, “車載センサを用いた EV エネルギー消費ログ DB の精度検証”, DEIM Forum 2015 C3-5.
[18] 日本工業標準調査会, “JIS C8907:2005 太陽光発電システムの発電電力量推定方法”.
[19] 資 源 エ ネ ル ギ ー 庁, “発 電 量 シ ミュレ ー タ ー”, http://www.
enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/ohisama_power/
sim/index.html（2016/01/04 アクセス）[20] 新 エ ネ ル ギ ー・産 業 技 術 総 合 開 発 機 構, “日 射 量 デ ー
タ ベ ー ス”, http://www.nedo.go.jp/library/nissharyou.
html（2016/01/04 アクセス）[21] 気象庁, http://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html（2016/01/04 アクセス）[22] 東 京 電 力 で ん き 予 報, http://www.tepco.co.jp/forecast/index-j.html（2016/01/04 アクセス）[23] 横 浜 市 環 境 創 造 局, http://www.city.yokohama.lg.jp/
kankyo/（2016/01/04 アクセス）[24] 小西正暉, 鈴木竜宏, 蒲谷昌生, “太陽光発電システムがわかる本”, オーム社出版, 2011.