水蓄熱槽を活用した電力需給調整手法に関する研究―広範囲な DR 時間帯に対応する熱源制御手法の検討―
澤﨑るガイドラインに記載された High 4 of 5 方式²⁾用いて行はじめに

1.

令汰

近年、企業や自治体などが所有する生産設備、自家用発う。算定方法についての図を図２に示す。DR 実施日の直電設備、蓄電池、電気自動車(EV)などの地域に分散してい近 5 日間のうち、平均需要量の多い 4 日間の電力需要量るエネルギーソースを相互につなぎ、IoT 技術を活用しコの 1 時間単位の平均値がベースラインとなる。ただし直ントロールすることで、まるで一つの発電所のように機近 5 日間の条件として以下の条件を適用し、条件を満た能させる Virtual Power Plant (以下、VPP)という仕組みがさない日については直近 5 日間から除外する。この際、注目されている。VPP を活用した電力需給の安定化を図分母となる 5 日間を確保するために更に日を遡る。除外る方法の一つとして、電気の需要と供給のバランスをと

対象条件は、①土曜日、日曜日、祝日、②過去の DR 実施るために、電力消費側のエネルギーリソースを制御する

日、③電力需要量の平均値が直近 5 日間の電力需要量のことで電力の使用量を増減させる Demand Response(以下、総平均値の 25％未満の日とする。当日調整については、DR)があげられる。

DR 実施時間の 5 時間前から 2 時間前までの実受電電力とHigh 4 of 5 方式で求めたベースラインの差の平均値を算

本研究では、これまでは様々な運転方法の検討し、実建物における実証実験を行ってきた。昨年度¹⁾は下げ DR 発出する。

動時間帯を 15 時から 18 時と想定した DR 運転方法につ2.2

いて実証実験を行い、一定の成果を得た¹⁾。しかし実際の2.2.1

DR 発動時間帯は不確定であることから、今年度は、より

実験概要
実験手順

実験の手順,測定項目については下記に示す通りとする。

広い時間帯で下げ DR に対応できる水蓄熱空調システム

Ⅰ.測定機器の設置。の運用方法を、実証実験を行い検討する。また建物によっⅡ. 蓄熱槽設定温度等の変更、ベースライン用運転。て従来の運用方法では十分な DR 結果を出せない既存建

Ⅲ. DR 実験開始。

物もある。それらの既存建物がより良い DR 結果を出せ

Ⅳ. 実測値を記録が終わった後、測定装置を回収。

る運用方法の推定を行う。

2.2.2

2.

実証実験

2.1

対象建物概要(a)

夏期実証実験

運用方法
実際の DR 発動は指令 3 時間前までいつ起こるか不明

本研究では水蓄熱槽を持つ建物を研究対象としている。

表１

建物概要

対象建物の概要を表１に示す。対象建物は、今治市に位置する 4 階建ての A ビルとした。対象建物の空調システムの詳細を図１に示す。また対象建物の熱源等仕様値に関しては表 2 に示す。A ビルは水蓄熱槽からの放熱のみで建物全体の空調を行っている。夏は 2 台ともの HP を活用し、冬期は 1 台のみの HP を活用する。
2.2

下げ DR 評価方法

下げ DR を評価するにあたって必要である、ベースライン算定方法や DR 量の算出方法などについて示す。第一に電力需給調整力提供の達成・未達成について示す。本
来の条件では、各施設単位で、1 コマ(30 分単位)で評価するものだが、対象施設の電力計測が 1 時間間隔であるため、電力需給調整力提供の達成・未達成に関しては 2 コ
マ(1 時間単位)で行う。次にベースライン算定方法について示す。ベースラインとは熱源が通常運転で稼働している場合に想定される電力量に当日補正値を加えた値のことをいう。ベースラインの算定はネガワット取引に関す

図１44-1

空調システムである。四国地方の 2021 年度、2020 年度の電力予備率に2.2.3

注目すると、予備率が 5％以下となりひっ迫する時間帯が、(a)

冬期実証実験
運用方法

9 時から 12 時、17 時から 20 時に多いことがわかる。そ冬期実証実験では夏期実証実験の際に出た、当日調整のため夏期実証実験ではより広い時間帯で下げ DR に対の影響と週末の運用方法を考慮し、DR 発動想定時間帯を応できるように DR 発動時間帯を 9 時から 12 時、17 時か17 時から 20 時、16 時から 19 時、9 時から 12 時の 3 パタら 20 時に 2 パターン分けることにした。夏期実験では午ーンに分けて行った。熱源の運用方法は、3 パターンの下前に 7 回、午後に 6 回の下げ DR を発動させた。熱源運用方法は、昼間、夜間併用の蓄熱運転を行った。通常運転は 2 パターンの DR 発動時間帯は熱源を強制運転させ、また下げ DR 運転は DR 発動 3 時間前から発動まで強制運転させた。(午前の DR 発動時間帯の場合 17 時から 20時は強制運転を行った。) 夜間蓄熱に関しては外気温度に合わせて実験経過とともに変更した。A ビルにおける水図2

蓄熱槽の通常時と実験時の運用設定値を表 2 にて示す。

表2

high 4 of 5 方式水蓄熱槽設定温度

従来の研究では当日調整時間帯は 4 時間前から 1 時間前とされてきたが、意図的に当日調整該当時間帯に需要を増加させ、DR 評価量を増加させることが可能という意
見から 2024 年度に当日調整該当時間帯を 5 時間前から 2時間前に改定³⁾されることを受け、本実験では当日調整該
当時間帯は 5 時間前から 2 時間前とする。
(b)

実験結果・分析

夏期の実験では結果として熱源をすべての DR 発動中に完全停止することができた。また当日調整なしの DR 量も定格消費電力とおおよそ一致していた。しかし、全実験期間中熱源が運用方法通り動いたわけではなかった。
9/21(月)は 9 時から 12 時の間の時間帯の強制運転が十分に行われていなかった。9/21 の蓄熱槽内温度と槽内蓄熱量の推移を図 3 に示す。図 3 に注目すると、強制運転該当時間帯の槽内温度は安定しており、蓄熱量も十分にあった。熱源が運転しなかったのは週末に十分な蓄熱がされたていたため熱源が動かなかったことがわかった。これより週末の運用方法を考慮することが大切だとわかる。
当日調整を加えた DR 量に注目したとき、他の DR 発動日に比べて 9/5(月)の DR 量が著しく低く、当日調整値にばらつきがあった。9/5 の建物全体の消費電力推移を図 4に示す。9/5 は前述した 9/21 と同じく週明けであり、週末

図3

9/21 槽内温度、蓄熱量推移

図49/5 建物全体の消費電力推移に十分に蓄熱が行われていた。そのため 9/5 の当日調整該
当時間帯である 4 時から 7 時の間に熱源が動かなかった。
結果として当日調整値がマイナスとなり当日調整を加えた DR 量が低くなってしまった。本研究では当日調整該
当時間帯を 5 時間前から 2 時間前にしたが、運用方法は当日調整に関して考慮があまりされていなかった。これ
より当日調整に対して運用方法の検討が必要であることがわかる。

44-2

げ DR 運転、非 DR 運転(平日)、非 DR 運転(休日)の 5 つ

きに、格消費電力の割合などで変わってくる契約料金がに分けて行った。それぞれの蓄熱時間等をまとめたもの

どの割合の場合が、一番利益が高くなるのかについて考を表 3 に示す。夜間蓄熱は第 2 槽 42℃以下で起動、第 10察していく。そのため本研究で使うシミュレーションの槽 45℃以上で停止、昼間蓄熱(強制運転) 第 10 槽 45℃以システムや、DR 発動スケジュール、対象建築物、DR 発上で停止とした。また非下げ DR 運転(休日)の昼間蓄熱(追動時間帯などに関しては、より比較しやすいように既往掛運転)は、第 1 槽 40℃以下かつ第 10 槽 45℃以下で起動。

研究¹⁾で使ったデータを引用して研究を行った。

第 1 槽 43℃以上もしくは第 10 槽 45℃以上で停止とした。

3.1(b) 実験結果・分析

シミュレーションの概要
本研究で用いるシミュレーションでは、対象建築物冬期実証実験では 3 パターンの下げ DR 運転を日ずつの 2 次側負荷の詳細データがない。そのためエネルギー行い、計 3 回の下げ DR を発動させた。3 回すべての DRシミュレーションツール「The BEST Program（BEST：発動時間帯において熱源を完全に停止することができた。

Building Energy Simulation Tool⁴)」を用いて建物の 2 次側また当日調整なしの DR 量も定格消費電力とおおよそ一負荷を推定し、入力値とする。ツールを利用して、中規模致しており、熱源は運用方法通りに動いた。夏期の問題点と小規模の事務所ビル 2 種類を想定し、延床面積で線形であった、休日に十分な蓄熱がされてしまう点に関して補間を行い対象エリア管内における事務所ビルの 2 次側も、休日の運用方法を変更したため解決することができ負荷を推定する。BEST プログラムでは、各建物の延床面た。当日調整を加えた DR 量は多少のばらつきはあるが、積を基に 2 次側負荷を推定したが、実際の建物の中で、3 日とも当日調整値はプラスであり夏期のもう 1 つの問

蓄熱空調システムだけで負荷を処理している建物は少な

題点であった当日調整の影響に関しても解決することがく、想定した負荷の中で蓄熱槽もしくは、熱源で処理しきできた。

れないものは、他の空調システムで処理していると仮定

2022 年の夏期、冬期にそれぞれ実証実験を行い、本実して補正を行った。また実際の蓄熱槽の設計はピーク負験の目的であるより広い時間帯で DR 発動に対応できる荷に対して、熱源能力の余裕が 20%あるように設計を行

熱源運転を検討する、という目的を達成することができう⁵⁾。そのため、負荷計算補正後の日積算ピーク負荷が、た。しかしながら今回の実証実験はビルコンを使い、十分蓄熱容量と余裕率 20%を考慮した熱源の追掛生産熱量のな熱源能力、槽容量がそろっていたので成功した日もあ合計より小さくなるよう、2 次側補正係数を作成した。

った。水蓄熱槽を利用した電力需給調整手法をより普遍

次に、シミュレーションにおける DR 発動日に関して的にするためには、それぞれの建物の仕様に対して、適切は対象エリア管内の JPEX(Japan Electric Power eXchange)な熱源運転方法で活用しなければならない。のスポット市場 におけるシステムプライス⁶⁾に基づき3.

DR の発動条件を定める。システムプライスとは、スポッシミュレーション検討
既往研究¹⁾において広域ポテンシャルについて研究しト取引の約定計算で得られた全国大の売り入札曲線と買たものがある。その中で水蓄熱槽を持つ 137 の対象建物い入札曲線の交点の価格である。本研究では既往研究²⁾とをシミュレーションにかけ、DR 量、DR 達成率を求めて、の比較をしやすくするために、2021 年のデータを用いる。

DR 量、DR 達成率が高いものや低いものの特徴を示した

そのため 7 月から 9 月における下げ DR は 15 回発動されものであった。下げ DR において DR 量は対象建物の延床ると想定される。
シミュレーションにおける下げ DR 運用方法を図 5 に面積に対する熱源能力の値と延床面積に対する槽容量の値が大きければ、DR 量も大きくなるとい関係性があった。

表３

また DR 達成率においては対象建物の延床面積に対する冬期実証実験運用方法

夜間蓄熱

熱源能力の値と延床面積に対する槽容量の値のどちらか下げDR運転

一方の値が大きかったり、小さかったりすると、達成率が(17時から20時)
下げDR運転低くなることが多く、2 つの値のバランスが良ければ DR(16時から19時)達成率が高くなりやすいことが明らかにされた。

下げDR運転

本節では、節では、主に下げ DR 達成率が低い対象建物(9時から12時)に対して、より達成率を上げることのできる蓄熱槽運用

非下げDR運転方法の検討を行う。延床面積に対する槽容量の値と延床(平日)

面積に対する熱源能力の値のバランスが悪いものにフォ非下げDR運転(休日)ーカスを充てる。またより効率的な運用方法を用いたと

44-3

昼間蓄熱強制停止

9時～12時

4時～9時,12時～14時

14時～17時

17時～20時

9時～12時

4時～9時,12時～13時

13時～16時

16時～19時

20時～4時

20時～4時

9時～12時

4時～6時

13時～16時

9時～12時

20時～4時

20時～4時

9時～12時

4時～9時

16時～20時

12時～16時

8時～18時示す。昼間、夜間共に蓄熱運転を行い、槽容量、熱源能力してあげられる。実際、定格消費電力の 9 割を調整契約が小さいものでも十分な蓄熱を行い熱源を止めれるよう電力とした場合、達成率が下がってしまう対象建物があに、強制運転を DR 発動前 3 時間行った。

った。しかしすべての対象建物で定格消費電力の 9 割を3.2シミュレーション結果・分析

調整契約電力とした DR 報酬が 1 番大きくなった。これ(a)

下げ DR 達成率

らより現在の DR のルールにおいて、本研究の運用方法における調整契約電力は、定格消費電力の 9 割が最も利

図５の運用方法でシミュレーションを行った結果、既往研究において達成率が 40％以下だった対象建物はすべ益が出るものだとわかった。て下げ DR 達成率を上昇させることができた。また DR 量

4.

まとめに関しても上昇させることができた。一方で元々達成率

本研究では、事務所ビルでにおける水蓄熱槽のより広が高い対象建物においても上昇率こそ低いが同様に DR範囲の時間帯で下げ DR に対応できる運用方法を明らか量、達成率共に上昇させることができた。にし、さらにシミュレーションを活用することで、様々な対象建物の中でも、上昇率にはばらつきがある。それぞ仕様に対応した運転方法を推定した。

れの対象建物の延床面積に対する熱源能力の値と延床面今後は、事務所ビル以外の用途の建物が下げ DR に対積に対する槽容量の値の図を図 6 にて示す。前述したよ応できる運用方法を検討すること、シミュレーションにうにそれぞれの値のバランスが悪ければ、達成率は低くおいて、当日調整を加え建物情報をより詳細にすることなる傾向にある。それと同様で、全体的に達成率は高くはで精度の高い検討ができる。

なったが 2 つの値が離れているものほど上昇率がほかのものに比べて低いことがわかった。これらの結果より図 5の運用方法は、当初の目的であった達成率の低い対象建物をより高いものとする。という目的は達成したと言える。
(b)

DR 報酬の検討

今節では本研究の運用方法において、最も利益の出る調整契約電力の検討をする。対象は前節の達成率が低か
図5った対象建物とする。DR 報酬の計算方法としては、年間シミュレーション運用方法報酬から経済的ペナルティを差し引いたものとする。年間報酬に関しては、2022 年度の容量市場の約定価格実績値¹²⁾をもとに設定する。実績値から本研究では、DR 報酬を 3.495[円/(kW・年)]として検討する。調整契約電力は定格消費電力の割合で決定する。従来の割合としては定格消費電力の 7 割が普遍的ではあるが、本研究では 7 割のほかに 8.9 割を検討対象とする。
次に経済的ペナルティの計算方法について示す。ペナ

図６

対象建物の延床面積に対する熱源能力、槽容量値

ルティ計算は DR 発動 1 回ごとに行うものとする。DR 発【参考文献】

動 1 回あたりを 6 コマとして、調整契約電力を満たして

1)

福庭他: 建築設備を活用した電力需要調整に関する研究(その 5)水蓄熱空調設備を利用した DR 運用の実証実験, 令和３年度大会（福島）学術講演論文集第 10 巻都

いないコマ数、また未達成量を計算する。この計算を全市・環境編，2021 年 9 月 p73-76

2)

DR 発動日にて行い、その後 DR 発動の１回あたりの足り

資源エネルギー庁：2020 年エネルギー・リソース・アグリゲーション・ビジネスに関するガイドラン p22https://www.meti.go.jp/press/2020/06/20200601001/20200601001-1.pdf

ない kWh 量の平均を求める。従来の DR 発動回数は最大

2022 年 12 月参照

3)

12 回とされているが、本研究は 15 回の下げ DR を発動し電力広域的運営推進機関：2021 年容量市場容量確保契約約款の改定版公表について
https://www.occto.or.jp/marketboard/market/oshirase/2021/211201_youryoukakuho_koているため、15 回を 12 回換算して行う。未達成平均 kWhuhyou.html 2022 年 12 月参照

量を出した後、年間報酬[円]×110[％]×未達成平均 kWh 量4)

牧村 功, 他：外皮・躯体と設備・機器の総合エネルギーシミュレーションツール「BEST」の開発（その 239 ）BEST 事業マネジメントの『いままで と これから』, 空気/(調整契約電力(ｋW)×3[h/回]×12[回])で一日あたりの平均

調和・衛生工学会大会学術講演論文集, 2020 年 9 月 9 巻, p.49-52

経済的ペナルティ金額を求める。

5)「ヒートポンプ・蓄熱システムの至近の動向と省エネ取組事例」（出典：一般財団法人ヒートポンプセンター, 2019 年 2 月, p.38）

調整契約電力を上げた場合、達成するコマ数が多くな

6)るため、その分ペナルティが大きくなることが懸念点と44-4「JEPX スポット市場：システムプライス」(出典：一般法人 日本卸電力取引所)