（様式 2）愛知工業大学教育・研究特別助成
AIT Special Grant for Education and Research
令和 3 年度中間報告書
種目課 題

名

研究 分野横断型 研究期間：令和 2 年度～令和 4 年度
エネルギー需要科学を考慮したエネルギーマネジメント
システムの基礎研究

研究代表者

雪田 和人（工学部 電気学科 教授）
後藤 時政（経営学部 経営学科 教授）

研究分担者
助 成

水野 勝教（情報科学部 情報科学科 教授）
3,200,000 円（令和 3 年度）

額

3,168,660

実支出額

費目別決算
区分

経費内訳

円

（単位：円）
合計

3,168,660

設備備品費
1,874,840

消耗品費
978,010

旅費

その他
0315,810

専門分野：電力工学、省エネルギー、経済学、行動経済学
キーワード：行動経済学、エネルギーシステム、省エネルギー、意思決定
１． 研究開始当初の背景
電力システムをはじめとするエネルギーシステムにおいて、エネルギーを消費するエネ
ルギー需要はシステム全体の性能に大きな影響を及ぼす重要な因子であるが、これまで外生的に与えられることが多く、その構成や挙動を解明することは供給側の研究に比べてあまり着目されてきていない。近年では、建物・地域レベルのエネルギーマネジメントシステ
ム（EMS）が注目されるようになり、エネル
ギー需要自体をシステムの制御対象と位置付け、管理・調整することが必要となっている。
そこで国内においては、エネルギー需要を計画・管理の対象とするための学問領域として「エネルギー需要科学」を位置づけ、エネルギーシステムの性能向上や長期的な革新に向けて、新しい学問領域として「エネルギー需要」が提案されている。海外において注目すると、米国において、エネルギーの Consumerから Prosumer へと変化を遂げつつある個人や組織のエネルギー利用、温暖化ガス排出、気候変動、持続可能性に関する行動や意思決定を把握・理解するための BECC 学会などが立ち上げられている。欧州では、スマートグリッドプロジェクトが中心となって、ICT と計測データの活用により、発電から蓄電までのエネルギーシステムの統合と効率的消費の最適化を実施する E-DEMA やエネルギー自給自足を行う住宅を地域単位で制御するセルラー制御方式（Cellular control concept）などが提案され実施されつつある。
本申請では、エネルギー消費について、これまで申請者が取り組んできたエネルギーマネジメントシステムについて、経営学の行動経済学の組み込むことにより、人間の意思をも考慮したエネルギー需要科学として、研究を実施するものである。
２．研究の目的
エネルギー需要を国土レベルのマクロなエネルギー需要として見る場合は、GDP などの経済指標と、床面積、所帯数や人口などの人口学的指標を基にその予測が実施されてきた。
一方でミクロレベルでのエネルギー需要は、時系列予測手法を用いて、これに気温などの要因を加味してその予測が実施されている。
しかし実際にエネルギーを消費するのは種々のエネルギー消費機器であるにも拘らず、機器のエネルギー消費やその操作のレベルにまで分解して需要を論ずる研究はこれまで余り見られなかった。
そこで、本申請では、住宅や大学講義室などを例として、社会および環境におけるエネルギー消費に関してデータ収集するとともに、エネルギー需要のモデル化とエネルギー需要に対する影響要因の解明を行うことを目的とする。
３．研究の方法
本申請で実施するエネルギー需要科学は、3 ステップから構成している。そのうちの以下の 2 つの項目を実施する。
(1) エネルギー需要データの収集と分析
エネルギー需要は複雑なメカニズムより形成されているために簡単にモデル化を出来ない。このために需要データを収集し、形成要素の分析するのが研究のスタートとなる。データの収集手法には、供給側からの情報提供、需要側へのアンケート、各種メータからの計測情報と分電盤や個別機器に設置されたセンサー情報などがある。
具体的に、現在まで収集している学内の全体のエネルギーデータ（八草キャンパス、本山キャンパス）の整理を行うとともに、新 2号館、学生寮などの計測データおよび計測方法について検討する。さらに、人の行動や意思決定のために、おおよその人数を把握するために、赤外線センサー、二酸化炭素メータの設置について検討しデータ計測を実施する。また、アンケートの実施についても検討する。
(2) エネルギー需要のモデル化
モデル化には、まず要素分解から始めて、次に各要素をモデル化する手順で進める。要素分解は、収集したデータに応じて、部屋大きさや使用している用途に応じて分類して、各要素と要素間の関係に分解してシミュレーションモデルとして構築する。
本年度においては、現在までに収集したデータについて、天候、気温、湿度などを用いた従来手法にて、エネルギー需要のモデル化を実施する。
４．主要な設備備品(1) エネルギーマネジメントシステム(2) 電力ロガー(3) オシロスコープ(4) 二酸化炭素メータ(5) 解析用パソコン(6) ファイルサーバー
５． 研究成果（現在までの研究実施状況
電力消費に関して研究対象とした施設は、本学新 2 号館を対象とした。新 2 号館は施設内のコンセント系統、照明系統、空調系統に関して消費電力の収集を行っている。また空調機器に関しては、設定温度、吸込温度についてもデータ収集を行っている。
昨年度においては、この新 2 号館で収集している電力データを扱いやすくするために解析用プログラムの作成を行った。新 2 号館の電力ファイルは一日に 600 個作成されるため1 年間で 21900 個作成される。これらのファイルを 1 つのファイルにまとめること、また収集しているデータの時間間隔を自由に変更可能にすることを目的とし、プログラムをpython 言語にて作成した。
表 1 はプログラムによって作成されたファイルの一部を抽出したものである。デフォル
トが 1 分毎のデータを 10 分毎にリサンプルした。このプログラムを用いて新 2 号館のデータ分析を行った。
表1

製作したプログラム出力結果例

図1

2018 年と 2020 年の電力比較

表2

2018 年と 2020 年の月別消費電力図2
表32019 年と 2020 年の電力比較
2019 年と 2020 年の月別消費電力

図 1 と図 2 に新 2 号館における 2018 年と2020 年、2019 年と 2020 年における電力需要特性を各々示す。また、表 2 と表 3 に 2018 年と 2020 年、2019 年と 2020 年の月別消費電力を示す。図 1、表 2 に注目すると、2018 年 6月と 2020 年 6 月について 2020 年 6 月のほうが 2018 年 6 月の消費電力に比べてやや消費電力が大きいことが見て取れる。7 月おいて
約 215[kWh]ほど 2020 年に比べて 2018 年のほうが大きいということが確認できた。8 月に
おいて 2020 年のほうが 2018 年に比べて消費電力が大きいことが確認できた。9 月において 2018 年に比べて 2020 年の消費電力は大きいことがわかり、表 4 の月別平均消費電力で見ると約 92.02[kWh]ほど消費電力が大きいことが確認できた。10 月から 11 月について図 4から 2018 年のほうが 2020 年に比べて消費電力が大きいように見える。表 4 の平均月別消費電力で見るとどちらの時期も 2018 年のほうが 2020 年に比べて消費電力が大きいことが確認できた。
図 2、
表 3 に注目すると、2019 年 6 月と 2020年 6 月について 2020 年 6 月のほうが 2019 年
6 月の消費電力に比べてやや消費電力が大きいことが見て取れる。表 4 の月別消費電力を見ると約 37.06[kWh]ほど 2020 年のほうが大きいことが確認できた。7 月おいて図 2 を見ると消費電力にあまり差は見られない。表 3の月別消費電力を見ると、約 21.28[kWh]ほど2019 年のほうが 2020 年に比べて消費電力が大きいこと確認できたが、消費電力の大きさに大きな違いは見られない。8 月において2020 年のほうが 2019 年に比べて消費電力がやや大きいことが確認できた。表 3 の月別平
均消費電力を見ると 2020 年のほうが 2019 年に比べて約 25.19[kWh]消費電力が大きいことが確認できた。
9 月において 2019 年と 2020 年
では消費電力の大きさはあまり差がないように見られる。表 5 の月別平均消費電力で見ると約 12.06[kWh]ほど消費電力が大きいことが確認できたが、消費電力に大きな差は見られなかった。10 月から 11 月について図 2 から2019 年のほうが 2020 年に比べて消費電力が大きいように見える。表 3 の平均月別消費電力で見るとどちらの時期も 2019 年のほうが2020 年に比べて消費電力が大きいことが確認できた。
それぞれの期間における平均気温と消費電力との関係について注目してみる。
2018 年と 2020 年の結果を図 3 に、2019 年と 2020 年の結果を図 4 にそれぞれ示す。それ
ぞれの期間における平均気温と消費電力の関係から換気の影響について検討を行ったが、どの期間においても平均気温に対して類似した傾向を示していることが確認できた。

図3

2018 年と 2020 年の平均気温と消費電力の関係

図42019 年と 2020 年の平均気温と消費電力の関係

次に、空調機器の電力消費に関して、基本的な特性を解析するための相関モデルを構築する。そこで各要素についてさらに検討を実施した。この結果、消費電力量と平均気温、稼働時間と平均気温、消費電力量と稼働時間の相関が確認できた。それぞれの相関係数は表4 に示す。
表4

各変数に関しての相関

これらの結果から相関が見られた要素に回帰分析を実施し、空調機器に関する電力消費モデルを仮定した。仮定した式を次式に示す。
(1)y = αX1 + βX2 + u

y：消費電力量、X1：1 日の平均気温、X2：空調の稼働時間、α、β：各説明変数の係数、u：y 切片
ここで、消費電力量を目的変数とし、1 日の平均気温を第一説明変数、空調の稼働時間を第 2 説明変数として回帰分析を実施した。
表5モデル式における適合度
決定係数

0.83

P値(X1)

1.80×10-63

P値(X2)

5.51×10-71

t値(X1)-24.213t値(X2)

26.934

これら回帰分析により得られた(1)式に対する適合度を表 5 に示す。説明変数により目的変数がどの程度説明できているかを示す決定係数が 0.83 となった。一般的に決定係数は 1に近いほどモデルの式への当てはまりが良いとされることから、モデルの式への適合度は比較的良いと考えられる。また、各々の説明変数のモデルの式への適合度を示す P 値を注目すると、平均気温（X1）と稼働時間（X2）はそれぞれ 1.80×10-63、5.51×10-71 となっており、5％の有意水準、1％の有意水準未満で棄却できた。
このことから、各々の説明変数の係数（回帰係数）は有意であると考えられる。さらに、目的変数に対する説明変数の影響度を示す t値に注目する。t 値は t 値の絶対値により判断する。平均気温（X1）と稼働時間（X2）はそれぞれ、24.21、26.93 となっており、稼働時間（X2）が平均気温（X1）に比べて影響度が高いことが確認できた。

６．次年度の研究計画
令和 4 年度においては、以下の項目を実施する予定である。
(1) エネルギー需要のモデル化
今年度まで取得したデータから、多面的なデータ解析を実施し、エネルギー需要のモデル化を実施する。モデルの構築方法としては、回帰分析手法やクラスター分析を用いた手法、AI を用いた解析手法などを用いて、意思決定論も導入しエネルギー需要のモデル化を実施する予定である。さらに、作成したモデルからエネルギー需要予測手法に拡張することを目標とする。
(2) エネルギー需要データの収集と分析
今年度は、特に 2021 年度、2020 年度に実施したデータ収集に関しては、コロナ禍の環境下であったために、2020 年以前に取得しているデータとの比較検討を実施した。当初の予定では、コロナ禍の下では電力需要に大きな変化があるものと予想したが、結果は大きな差異が見受けられなかった。
この差異が見受けられないことについて、多面的な検討を実施する予定である。
７．主な発表論文等〔雑誌論文〕（計 0 件）
〔学会発表〕（計 3 件）
・西谷強、田中蒼、雪田和人、後藤時政、『回帰分析による空調機器の消費電力量に関する一検討』、2022 年電気学会全国大会、4-159、p244
・西谷強、池田和樹、岩﨑裕翔、田中蒼、雪田和人、後藤時政、水野勝教、松村年郎、七原俊也、
後藤泰之、『換気による空調機器の消費電力に関する一検討』、2022 年電気学会全国大会、PE-22-058
・Tsuyoshi Nishitani, Kazuki Ikeda, Yuto Iwasaki,Aoi Tanaka, Kazuto Yukita, Yasuyuki Goto,Tokimasa Goto, Katsunori Mizuno, Beibei Wang,“Analysis of Power Consumption of Air
Conditionig for Energy Management”, ICEE
2021, F20220331-1246