DEIM2020 I6-1(day2 d11)

エネルギーライフログ DB を活用した負荷平準化のための
局所的エネルギーバランスに関するデータマネジメント
渡辺 隆史†

深野 巧也†

小池

本藤

祐樹†††

風樹†

石田

卓也†

飯田

惇子††

富井 尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報系学科 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-5††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-7
E-mail: †{watanabe-takashi-rz,fukano-takuya-jh,koike-fuki-dn,ishida-takuya-ry,iida-junko-kg}@ynu.jp,††{hondo,tommy}@ynu.ac.jp
あらまし

我々は先行研究で，エネルギー使用に関するライフログ（エネルギーライフログ）に対して情報検索ができるデータベースシステムであるエネルギーライフログ DB（ELLDB）を構築し，その活用事例を積み上げてきた．
本研究では，ELLDB を活用して小規模な電力消費単位（ナノセル）内を流れる電力の供給元とその用途の対応関係
をシミュレーションし，ナノセルごとに負荷平準化できることを示す．ナノセルには再生可能エネルギーの発電設備と必要な時に充給電ができるバッテリーがあることを想定する．その場所固有のエネルギーライフログを活用したシ
ミュレーションの結果より，EV1 台程度のバッテリー容量でナノセルの負荷平準化ができることを示した．
キーワード サイバーフィジカルシステム，ライフログデータベース，エネルギーライフログ，スマートグリッド，
負荷平準化，バッテリー，電気自動車，VGI

1 はじめにセンサ技術やストレージ技術の発達により，実世界の膨大かつ多様なデータ（ビッグデータ）を取得・蓄積することが可能になった [1]．中でもスマートフォンなどのスマートデバイス
や IoT（Internet of Things）の普及により，ヒトの生活に関する記録である「ライフログ」が容易に利用できるようになった．また，地方公共団体などによるオープンデータ化が進み，
気象データなどの場所固有の様々なデータが利用できるようになった．このような状況下で，経済産業省は『新産業構造ビジョン』をとりまとめ，リアルデータを利活用するためのプラット
フォーム構築の重要性を述べている [2]．しかし，ライフログや
オープンデータは多量でかつ多様であるという性質からその扱いが難しく，その管理方法や応用先が模索されている．ライフ
ログやオープンデータの重要な応用先の一つとして，持続可能な社会の実現が挙げられる [1]．その中でも，持続可能なエネル
ギー利用のためにビッグデータを活用する研究が数多く行われている．
近年のエネルギー問題として，温室効果ガスの一つである

CO2 排出を抑えつつ，効率的にエネルギーを利用していくことが求められている [3]．その方法の一つに，化石燃料由来の消費電力量を削減するために再生可能エネルギーによる発電電力を導入することが挙げられる．再生可能エネルギーは気象や季節に依存し発電電力が不安定なため，需要電力に一致させること（需給マッチング）が難しい．そこで，消費しきれずに余ってしまった発電電力（発電余剰電力）をバッテリーに充電し，発電が少ない時間帯に給電することで（電力の時間移動），不安定な再生可能エネルギーを有効利用することができる．さらに，今後の普及が期待される電気自動車（EV: Electric Vehicle）をバッテリーとして活用することもできる．バッテリーを搭載した EV は非走行時に電力系統との間で電力の融通を行うこと（VGI: Vehicle Grid Integration）ができ，EV が移動すること
で電力の空間移動も行われる．そのため，再生可能エネルギー
や EV バッテリーを導入したスマートグリッドに関する研究や実証実験が数多く行われている [4]．しかし，電力消費や再生可能エネルギーの発電電力，EV の利用形態はその場所や人により異なるので，画一的な方法で全体最適化をすることが困難である．
この問題に対して我々は，エネルギー使用に関するライフログ（エネルギーライフログ）を用いることで，場所ごとにエネ
ルギー利用を効率化することを目指す．未来のスマートグリッ
ド環境では，大規模ビルや工場などの電力消費単位ごとにエネ
ルギーの管理をすることを想定し，そのようなスマートグリッ
ドの構成要素をマイクログリッドと呼ぶことにする．我々は先行研究で，マイクログリッドにおけるエネルギー利用をシミュ
レーションするために，エネルギーライフログやオープンデー
タに対して情報検索ができるデータベースシステムであるエネ
ルギーライフログ DB（ELLDB: Energy Life-Log DataBase）を構築した [5]．ELLDB を用いることで，再生可能エネルギー
や EV の導入量に応じたスマートグリッドのシミュレーション
をし，発電余剰電力量の削減量やピークカットのために必要なバッテリーの空き容量について評価できるようになった．しかし，再生可能エネルギーの導入が進むと，再生可能エネルギー

による発電電力の時間変動により非再生可能エネルギー由来のバッテリーに充電した電力をグリッドに提供することができる．

需要電力に急激な時間変動を引き起こしてしまうダックカーブ

V2G の導入効果の検討として Kempton ら [13] は，V2G をア現象という問題が生じることが懸念されている [6]．ダックカー

メリカ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ブ現象はピークカットでは抑制することができないため，期間れるのかの検証を行った．Jansen ら [14] は複数の EV 群を 1 つ

全体において電力需要の時間変動を縮小させる負荷平準化を行の仮想的な発電所としてみなす EV-VPP を提案し，V2G を投う必要がある．

入した際に V2G が果たす役割について論じた．これらを根拠

そこで本研究では，オフィス 1 部屋・再生可能エネルギーのとして V2G 技術を活用した様々な研究が行われている．Brush

発電設備・必要な時に充給電ができるバッテリーから構成されら [15] は，社会的に電力削減要求の高いピーク時間に，15 家る電力消費の最小単位を想定する．このようなマイクログリッ

庭分の実車 EV を用いてピークシフトをした時の経済効果のシドの構成要素を，消費電力がマイクログリッドの千分の一程度

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あであると想定することから，ナノセルと呼ぶことにする．そのることを示した．Ito ら [16] は，家庭内消費電力の予測に基づ上で，非再生可能エネルギー由来の需要電力の時間変動を抑え

く EV の充放電計画の提案を行い，スマートグリッドを模したるために，ナノセルの外部から供給される電力（外部電力）の環境を構築し実験を行った．Kikusato ら [17] は，家庭のコス

時間変動を抑えて負荷平準化させる．ナノセルごとに負荷平準トの最小化を目的に，PV の出力抑制を考慮に入れた EV の充化を行うことは，行動パターンが類似しやすい都市部において給電計画を提案し，実データによるシミュレーションを行った．

大規模な電力網の負荷平準化にもつながると考えられるために

Lam ら [18] は EV を用いることで地方の大規模な風力発電所の有効である可能性がある．

余剰電力を都市部へ電力移動させる手法を提案し，シミュレー

本稿では，ELLDB を活用してナノセル内を流れる電力の供ションから実現可能であることを示した．Huang ら [19] は，風給元とその用途の対応関係に関するシミュレーションを行い，力発電の発電電力を EV に充電するロバストなスケジューリン

バッテリーの充給電によりナノセルごとに負荷平準化できる

グアルゴリズムを提案し，実データによるシミュレーションをことを示す．ナノセル内のバッテリーは据え置きバッテリーと行った．このように，スマートグリッドにおける EV を用いた

EV バッテリーから成ることを想定し，負荷平準化を行うため

V2G は多く研究されているものの，実車の EV を用いた実験に十分な容量があるバッテリー集合（バッテリープール）とすによる評価を含む研究はされていない．

る．なお，EV が他のナノセルとの間で移動することで，ナノ電力系統の安定化や，高いエネルギー効率の維持のためにはセル内のバッテリープールの容量やバッテリープール内に蓄電負荷平準化は重要な課題である．Hong ら [20] は，電力の負荷されている電力量が変化することを想定するが，具体的なバッ平準化を目的に，グリッド内の電化製品の使用時間の計画を立

テリー容量を決める問題は本論文の対象外とする．

てるシミュレーションを行った．Xu ら [21] は，異なるタイプの建物を組み合わせてエネルギーの負荷平準化を達成するための2 関連研究再生可能エネルギーと蓄電池を組み合わせたスマートグリッ
ドに関する研究は現在盛んに行われている [7]．Sintov ら [8] は，
スマートグリッドに行動科学の知見を導入し，スマートグリッ
ドの導入の促進や，運用の効率化を図った．Simm ら [9] は再生
可能エネルギーの発電電力と需要電力を同期させることを目的に，ユーザの電力消費意識を改善させるシステムを提案し，電力系統が独立した島で実証実験を行った．日本国内の研究に目を向けると，馬場ら [10] は家庭内の IoT 化された電化製品を中シミュレーションが行えるシステムを提案した．Karfopoulos
ら [22] は，個々の EV が充給電の料金の最小化を行うことで，負荷平準化が達成されることをシミュレーションにより示した．
このように，電力の負荷平準化の手法については研究されているものの，それらの実現可能性についての評価や議論は充分ではない．

3 負荷平準化の定式化
3. 1 問 題 設 定央制御することで発電電力量を有効活用する手法を提案し，発外部電力と負荷平準化直線の差分に合わせてバッテリーの充電余剰電力量を約 10.4%緩和可能であることをシミュレーショ

給電を行うことにより，ナノセル内の消費電力を変えずに負荷ンから示した．横浜市・豊田市・けいはんな・北九州市の 4 都

平準化を達成することができると考えられる．しかし，ナノセ

市 [11] では，産官学が一体となってスマートシティに関する評

ルごとに消費電力の傾向は異なり，現実のバッテリーの容量に価実験を行った．また岡山県立大学 [12] では，電力変換を極力は限界がある．そのため，ナノセル固有のライフログを用いて減らした「スマート PV ＆ EV システム」を提案し，EV を使実現可能性を定量的に評価する必要がある．本稿では，ELLDB

用したことによる CO2 の削減効果をシミュレーションで確認を活用したシミュレーションを行うことで，次の二点を示す．

した．
様々なエネルギー貯蔵システムが存在する中，省エネルギー
実現の媒体として EV が注目されており，EV を活用したエネ
ルギー分野への取り組みがなされている．EV は空間的，時間的に移動するバッテリーとしての役割を生かし，非走行時に•バッテリーだけでナノセルの外部電力の負荷平準化がで

きるのか．

•

ナノセルの負荷平準化のためにはどのくらいのバッテ

リー容量が必要なのか．
本章では，3. 2 節でナノセル内を流れる電力を定式化し，3. 3

(9‫ق‬งା‫؞‬ল৅‫ك‬

VRXUFHс

GHVWLQDWLRQংॵॸজ‫ش‬উ‫ش‬ঝୡ୦ୟ୰୥ୣ ॼঀ७ঝの外部から供給される電⼒（外部電⼒・VXSSO\‫ك‬

D ॼঀ७ঝで消費される電⼒（消費電⼒・FRQVXPH‫ك‬ ॼঀ७ঝभ৔৖पँॊ
再エネ発電設備が発電する電⼒（内部電⼒・JHQHUDWH‫ك‬;ďͿバッテリープールに充電する電⼒ バッテリープールから給電される電⼒（給電電⼒・GLVFKDUJH‫ك‬F ଎ાुౄਗ਼ुऔोङप
余ってしまう電⼒（余剰電⼒・VXUSOXV‫ك‬ୢ୧ୱୡ୦ୟ୰୥ୣ

 給電電⼒E 充電電⼒1  ୡ୦ୟ୰୥ୣ

（充電電⼒・FKDUJH‫ك‬

1  ୢ୧ୱୡ୦ୟ୰୥ୣ
ౄਗ਼ট५

ஔਗ਼ট५

ౄஔਗ਼ট५
図 2 バッテリー充給電時におけるエネルギーフロー

図 1 ナノセル内を流れる電力のエネルギーフローモデル

節で負荷平準化直線を定義した上で，3. 4 節で負荷平準化のた•

外部電力の用途は消費するかバッテリーに充電するかのいずれかである．

めのバッテリー充給電アルゴリズムを示す．

supplyesupply= esupply
consume + echargeall

3. 2 ナノセル内のエネルギーフローモデル
ナノセル内を流れる電力の供給元（source）とその用途（des-tination）の概念図を図 1 に示す．供給元は (1)〜(3) の 3 つに，•(2)

内部電力の用途は消費するかバッテリーに充電するか，あるいは余ってしまうかのいずれかである．

用途は (a)〜(c) の 3 つにそれぞれ分類することができる．

•

generate
generate= egenerate
egenerate
consume + echarge + esurplus
all

電力の供給元（source）についての分類(1) ナノセルの外部から供給される電力（外部電力）(2) ナノセルの内部にある再生可能エネルギーの発電設備が発•給電電力は必ず消費する（充電と給電を同時に行わない）．

= edischarge
edischarge
consumeall

電する電力（内部電力）(3) バッテリープールから給電される電力（給電電力）• 電力の用途（destination）についての分類•(4)

消費電力の供給元は外部電力か内部電力か給電電力のいずれかである．

(a) ナノセルで消費される電力（消費電力）(b) バッテリープールに充電する電力（充電電力）

supplygenerate
discharge
eall
consume = econsume + econsume + econsume(c) 消費も充電もされずに余ってしまう電力（余剰電力）
各供給元からの電力は必ずいずれかの用途に割り当てられるものとし，図 1 の赤色の矢印で示される 6 通りの電力の供給元•

タイムスロットごとの各エネルギーフローは e を，対象期間全••とのエネルギーフローの積算値で表す．
supplyEconsume=

テリー容量を決める問題を対象外とするため，EV の移動によるバッテリー容量および蓄電電力量の変動は考えず，負荷平準化のために不足する電力量を不足蓄電電力量として扱う．なお，

supplyEcharge=(8)n∑esupply
charge (t)

(9)

t=0
generateEconsume=n∑egenerate
consume (t)

(10)

t=0

バッテリー充給電時にはエネルギー変換効率分のみが使えるものとし，残りはエネルギー変換時のロスとして失われるものとn∑esupply
consume (t)t=0

リープールの蓄電電力量は充電・給電・EV の移動のみにより変動するものとする（式 (14)〜(16)）．ただし，本稿ではバッ(7)

対象期間全体の各エネルギーフローはタイムスロットごいる変数を表 2 に示し，各変数は以下に示す制約式 (1)〜(21)を満たすものとする．図 2 に示される概念図のように，バッテ(6)

余剰電力の供給元は内部電力である．
generateeall
surplus = esurplus

ルギーフローの変数を表 1 に示す．ただし，各変数に用いる上供給元と用途の分類を意味する．また，以降の定式化の際に用充電電力の供給元は外部電力か内部電力のいずれかでgenerate
supplyeall
charge = echarge + echarge

体の各エネルギーフローは E をそれぞれ用いて表した各エネ付きの添え字と下付きの添え字はそれぞれエネルギーフローの

(5)

ある．

と用途の対応関係（エネルギーフロー）を定義する．このとき，generate
Echarge=n∑egenerate
charge (t)

(11)

t=0

する（式 (19)〜(21)）．

•(3)

generate
Esurplus=

エネルギーは保存される．

n∑egenerate
surplus (t)

(12)

t=0

esupply+ egenerate+ edischarge
all
all
all
all
all
= eallconsume + echarge + esurplus(1)discharge
Econsume=n∑edischarge
consume (t)
t=0

(13)

•

バッテリー充電効率は充電電力量に対する蓄電電力量の変化量の比である．

外部電力の時間変動を抑えるためには，外部電力が負荷平準∆bcharge
ηcharge = allstored
echargewhere eallcharge > 0,•

化直線を下回っているときはバッテリーへの充電を，上回って(14)

バッテリー給電効率は蓄電電力量の変化量の絶対値に対ηdischarge =必要があるが，それは本論文の対象外とする．

4 シミュレーション設定

タイムスロット t + 1 の開始時点の蓄電電力量は，t の開始時点の蓄電電力量に充電/給電による変化量および EV の移動による変化量を加えた値である．

discharge= bstored (t) + ∆bcharge(t) + ∆bEV
stored (t)stored (t) + ∆bstored(16)
必要蓄電容量は対象期間内の蓄電電力量の最大値と最小値の差で計算する．

Brequired = max{bstored (t)} − min{bstored (t)}
•

t

(17)

不足蓄電電力量は対象期間内の蓄電電力量の最小値が負の値のときのその値の絶対値．

Binsuﬃcient | min{bstored (t)}|
t
=
 0
•

ナノセルに見立てた後述の実装環境の消費電力ログに対して，

Algorithm 1 に基づいてバッテリー充給電による負荷平準化シ
ミュレーションを行う．

bstored (t + 1)t

リズムを実行することを想定している．そのため実運用の際に(15)

where edischarge> 0, ∆bdischarge<0
allstored•に示す．なお，事前のバッテリー充給電計画のために本アルゴは，本アルゴリズムの入力である各電力ログを適切に予測する

edischargeall|∆bdischarge|
storedいるときはバッテリーからの給電をそれぞれ行えばよい．負荷平準化のためのバッテリー充給電アルゴリズムを Algorithm 1∆bcharge
stored > 0

する充電電力量の比である．

•

3. 4 負荷平準化のためのバッテリー充給電アルゴリズム

4. 1 データ取得のための実装環境
実装環境は広さ 164m2 の 1 室で，情報工学に関する研究活動を行うオフィス空間である. 以下に実装環境の概要を示す．

•

電気機器: 46 個•

各ユーザが PC やその付属機器が備えられた個人デスクを所有している．

•

2019 年における 1 日当たり総消費電力量の平均値は38.6 kWh であった．
•

min{bstored (t)} < 0(18)

実装環境は，地上 7 階建ての研究施設の建物の一室である．

t(otherwise)

4. 2 シミュレーションの入出力

充電ロスは 1 から充電効率を引いた値と総充電電力の積

本シミュレーションの入出力は以下の通りである．

•

和で計算する．

losscharge =ユーザ: 13 名•

n∑(1 − ηcharge ) × eallcharge (t)入力– 消費電力ログ eallconsume(19)

スマートタップにより取得した実装環境内の電気機器の消費電

t=0•

給電ロスは 1 から充電効率を引いた値と給電による蓄電

電力量の変化量の絶対値の積和で計算する．
n∑lossdischarge =(1 − ηdischarge ) × |∆bdischarge(t)|storedいる．

– 内部電力ログ egenerate
all
(20)

「JIS C8907:2005」1 で定められた式にオープンデータ化されている日射量ログ 2 と実装環境が含まれる建物の屋上および

t=0•

力ログを 1 時間ごとに足し合わせたもの．ELLDB に蓄積して充給電ロスは充電ロスと給電ロスの和で計算する．

lossall = losscharge + lossdischarge(21)

駐車場の面積を代入したものを ELLDB に蓄積している．本シ
ミュレーションでは，上記のデータに対してナノセルで使用可
能な内部電力量の割合を掛けたものを用いる．

– バッテリー充電効率 ηcharge

3. 3 負荷平準化直線
理想的な負荷平準化の状態は，外部電力の時間変動が全くなく，外部電力の変動を表す曲線が時間軸に平行であるときである．本稿では外部電力を負荷平準化させることを目指すので，タイムスロットごとの外部電力量（負荷平準化直線の高さ）

eleveling を元の外部電力量の平均値で定義する（式 (22)）．

eleveling =supplysupplysupplywhere Eall
= Econsume+ Echarge– バッテリー給電効率 ηdischarge
パラメータ．本稿では，ηdischarge = 0.85 とする．

•

出力1：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

supplyEallnパラメータ．本稿では，ηcharge = 0.9 とする 3 ．

.

2：横 浜 市 環 境 創 造 局 ， 横 浜 市 環 境 監 視 セ ン タ ー(22)，http://cgi.city.

yokohama.lg.jp/kankyou/saigai/data/it_00_25_01.html
3：https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/536403.html

表 1 ナノセル内のエネルギーフローの定式化に用いる変数
変数

意味

n

対象期間内のタイムスロット数．

esupply
consume (t)esupply
charge (t)egenerate
consume (t)egenerate
charge (t)egenerate
surplus (t)edischarge
consume (t)supplyEconsume
supplyEchargegenerateEconsume
generate
Echargegenerate
Esurplusdischarge
Econsume

タイムスロット t に消費する外部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (1) と (a) を結ぶ矢印に対応．
タイムスロット t にバッテリーに充電する外部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (1) と (b) を結ぶ矢印に対応．
タイムスロット t に消費する内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (2) と (a) を結ぶ矢印に対応．
タイムスロット t にバッテリーに充電する内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (2) と (b) を結ぶ矢印に対応．
タイムスロット t に余ってしまう内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (2) と (c) を結ぶ矢印に対応．
タイムスロット t に消費する給電電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (3) と (a) を結ぶ矢印に対応．
対象期間に消費する外部電力量．
対象期間にバッテリーに充電する外部電力量．
対象期間に消費する内部電力量．
対象期間にバッテリーに充電する内部電力量．
対象期間に余ってしまう内部電力量．
対象期間に消費する給電電力量．
表 2 負荷平準化およびバッテリー充給電アルゴリズムの定式化に用いる変数

変数

意味

esupply(t)all

タイムスロット t の総外部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (1) から出る 2 本の矢印に対応．

(t)egenerateall

タイムスロット t の総内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (2) から出る 3 本の矢印に対応．

edischarge(t)all

タイムスロット t の総給電電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (3) から出る 1 本の矢印に対応．

eall
consume (t)タイムスロット t の総消費電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (a) に入る 3 本の矢印に対応．

eallcharge (t)タイムスロット t の総充電電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (b) に入る 2 本の矢印に対応．

eall
surplus (t)supplyEallgenerate
Ealldischarge
Eall
all
EconsumeallEchargeall
Esurplus

タイムスロット t の総余剰電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．図 1 の (c) に入る 1 本の矢印に対応．
対象期間の総外部電力量．
対象期間の総内部電力量．
対象期間の総給電電力量．
対象期間の総消費電力量．
対象期間の総充電電力量．
対象期間の総余剰電力量．

∆eleveling (t)タイムスロット t の総外部電力量と負荷平準化直線の差分（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

ϵsupply
consume (t)シミュレーション時のタイムスロット t に消費する外部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

ϵsupply
charge (t)ϵgenerate
consume (t)ϵgenerate
charge (t)ϵgenerate
supply (t)ϵdischarge
consume (t)シミュレーション時のタイムスロット t にバッテリーに充電する外部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．
シミュレーション時のタイムスロット t にバッテリーに充電する内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

ηcharge

バッテリー充電効率．

ηdischarge

バッテリー給電効率．

シミュレーション時のタイムスロット t に消費する内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．
シミュレーション時のタイムスロット t に余ってしまう内部電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．
シミュレーション時のタイムスロット t に消費する給電電力量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

bstored (t)タイムスロット t の開始時点にバッテリープール内に蓄電されている電力量（蓄電電力量）（t = 0, 1, 2, . . . , n）．

∆bcharge
stored (t)タイムスロット t における充電による蓄電電力量の変化量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

∆bdischarge(t) タイムスロット t における給電による蓄電電力量の変化量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．
stored∆bEVstored (t)タイムスロット t における EV の移動による蓄電電力量の変化量（t = 0, 1, 2, . . . , n − 1）．

Brequired

対象期間の負荷平準化に必要なバッテリー容量（必要蓄電容量）．図 5 の赤色の矢印に対応．

Binsuﬃcient

対象期間の負荷平準化のために不足する蓄電電力量（不足蓄電電力量）．図 5 の青色の矢印に対応．

losscharge

対象期間のバッテリーへの充電時に生じるエネルギー変換ロス（充電ロス）．図 5 の紫色の矢印に対応．

lossdischargeの対象期間のバッテリーからの給電時に生じるエネルギー変換ロス（給電ロス）．図 5 の橙色の矢印に対応．

lossall

対象期間のバッテリーの充給電時に生じる総エネルギー変換ロス（充給電ロス）．図 5 の紫色と橙色の矢印に対応．

– 負荷平準化直線 esupply(t) = elevelingall
式 (22) に「消費電力ログ」・「内部電力ログ」から計算されるるために必要な充電電力量ログを仮想的に作成したもの．
discharge– 給電電力ログ eall

supply
対象期間の総外部電力量 Eallを代入することで求められる

Algorithm 1 より，バッテリープールを用いて負荷平準化をす

直線．

るために必要な給電電力量ログを仮想的に作成したもの．

–

充電電力ログ eallchargeAlgorithm 1 より，バッテリープールを用いて負荷平準化をす– 蓄電電力量ログ bstored
式 (16) に「バッテリー充電電力量ログ」
・「バッテリー給電電力Algorithm 1 負荷平準化のためのバッテリー充給電アルゴリ
ズム
Require: n, eleveling , ηcharge , ηdischarge , esupply
consume (t),generate
generate
generate
discharge
esupply
charge (t), econsume (t), echarge (t), esupply (t), econsume (t)(t = 0, 1, 2, . . . , n − 1)
supplygenerate
generate
Ensure: ϵsupply
consume (t), ϵcharge (t), ϵconsume (t), ϵcharge (t),discharge
ϵgenerate
surplus (t), ϵconsume (t), bstored (t + 1)

(t = 0, 1, 2, . . . , n − 1),
1: t ⇐ 0, bstored (0) ⇐ 0
2: while t < n do
3:

supplysupplyeall(t) ⇐ esupply
consume (t) + echarge (t)4:∆eleveling (t) ⇐ esupply(t) − elevelingall5:discharge
generate
supplyeall
consume (t) ⇐ econsume (t) + econsume (t) + econsume (t)6:if ∆eleveling (t) < 0 then7:

if eallconsume (t) > eleveling then8:

supplyϵsupply
consume (t) ⇐ econsume (t) + |∆eleveling (t)|9:ϵsupply
charge (t) ⇐ 0

10:generate
ϵgenerate
consume (t) ⇐ econsume (t) − |∆eleveling (t)|11:generate
generate
ϵgenerate
charge (t) ⇐ echarge (t)+esurplus (t)+|∆eleveling (t)|

12:

else

13:

supplygenerate
ϵsupply
consume (t) ⇐ econsume (t) + econsume (t)14:generate
ϵsupply
charge (t) ⇐ |∆eleveling (t)| − econsume (t)15:ϵgenerate
consume (t) ⇐ 0

16:

generate
generate
generate
ϵgenerate
charge (t) ⇐ echarge (t) + esurplus (t) + econsume (t)図 3 実装環境の 2019-2-1 における消費電力量の時間変動

4. 3 シミュレーション想定
実装環境の 2019-2-1 における 1 時間ごとの消費電力を図 3に示す．図 3 の横軸はタイムスロットを，縦軸は電力 [kWh]をそれぞれ表し，青色の棒グラフは 1 時間ごとの消費した外部
電力量 esupply
consume を意味する（図 4, 5 の積み上げ棒グラフも同様）．シミュレーションの対象期間を 1 日，タイムスロット数

n を 24 とし，図 3 で示される消費電力ログに対して，次の二つの想定でシミュレーションを行う．
想定 (1) 実装環境の建物の屋上と駐車場に置いた太陽光パネ
ルによる発電電力の 1%を実装環境で使えることを想17:

end if

定したとき（実装環境の消費電力が建物全体の消費18:

ϵdischarge
consume (t) ⇐ 0

電力の 1%程度であるため）．負荷平準化を行わない

19:

else if ∆eleveling (t) > 0 then20:

supplyϵsupply
consume (t) ⇐ econsume (t) − |∆eleveling (t)|21:ϵsupply
charge (t) ⇐ 0

22:

generate
ϵgenerate
consume (t) ⇐ econsume (t)23:ϵgenerate
charge (t) ⇐ 0

24:discharge
ϵdischarge
consume (t) ⇐ econsume (t) + |∆eleveling (t)|25:supplyϵsupply
consume (t) ⇐ econsume (t)27:supplyϵsupply
charge (t) ⇐ echarge (t)

29:
30:

generate
ϵgenerate
consume (t) ⇐ econsume (t)generate
generateϵcharge (t) ⇐ echarge (t) + egenerate
surplus (t)discharge
discharge
ϵconsume (t) ⇐ econsume (t)31:

end if32:

ϵgenerate
surplus (t) ⇐ 0

33:

supplygenerate∆bcharge
stored (t) ⇐ ηcharge × (ϵcharge (t) + ϵcharge (t))

34:∆bdischarge(t) ⇐ −ϵdischarge(t)/ηdischarge
storedall35:discharge
bstored (t + 1) ⇐ bstored (t) + ∆bcharge(t)stored (t) + ∆bstored36:

想定 (2) 想定 (1) に対して，負荷平準化を行うために十分な容量があると仮定したバッテリープールを用いて，Algorithm 1 に基づいて負荷平準化を試みたとき．

else

26:

28:

ため，
「負荷平準化直線」のみを出力する．

t⇐t+1

37: end while

5 シミュレーション結果
5. 1 節には前章のシミュレーションをある一日について行ったとき，5. 2 節にはそれを一年間に渡り一日ごと独立に行ったときの結果を示す．

5. 1 一日のシミュレーション
4. 3 節の想定に基づいたシミュレーション結果を図 4, 5 に示す．まず図 4 には，想定 (1) でシミュレーションを行ったときの各エネルギーフローの積み上げ棒グラフと式 ( 22) によって算出した負荷平準化直線（赤色の破線）が可視化されている．
縦軸の正の部分に積み上げられている棒グラフは消費電力（消量ログ」から計算される充電/給電による蓄電電力量の変化量

費側）を意味し，その包絡線は総消費電力量 eallconsume （図 3 のを代入したもの．

包絡線と一致）を意味する．縦軸の負の部分に積み上げられて– 必要蓄電容量 Brequired

いる棒グラフは内部電力（発電側）を意味し，その包絡線は総式 (17) より計算したもの．

内部電力量 egenerateを意味する．内部電力をナノセル内で積all– 不足蓄電電力量 Binsuﬃcient

極的に消費することを想定すると，消費電力と内部電力は相殺式 (18) より計算したもの．

される．この相殺分をタイムスロットごとの消費した内部電力– 充給電ロス lossall

量 egenerate
consume とし，消費側の相殺分を水色，発電側の相殺分を黄式 (19)〜(21) より計算したもの．

色の棒グラフで表す．図 4 において，タイムスロットごとの外部電力量（青色の棒グラフの包絡線）と負荷平準化直線の差分

図 4 実装環境の 2019-2-1 における消費電力量と発電電力量の時間変動∆eleveling （赤色の矢印）が負荷平準化を行うために外部電力࢒࢕࢙࢙ ‫ܔܔ܉‬

量を変化させる必要がある電力量を意味し，上向きの矢印で表࡮ܑ‫ܜܖ܍ܑ܋ܑ܎܎ܝܛܖ‬される部分はバッテリーに充電し，下向きの矢印で表される部

࡮‫܌܍ܚܑܝܙ܍ܚ‬分はバッテリーから給電することで負荷平準化を行うことができる．
想定 (2) に従ってバッテリー充給電のシミュレーションを行ったときの各エネルギーフロー（上の積み上げ棒グラフ）と蓄電

図 5 実装環境の 2019-2-1 における外部電力を負荷平準化させた場合の各エネルギーフロー（上の積み上げ棒グラフ）と蓄電電力量および累積バッテリー充給電ロス（下の折れ線グラフ）の時間変動

電力量および累積バッテリー充給電ロス（下の折れ線グラフ）の時間変動を図 5 に示す．
黄緑色・緑色・桃色の棒グラフはそれぞれ，タイムスロットごとのバッテリーに充電した内部電力量 egeneratecharge ・タイムスロッ
トごとのバッテリーに充電した外部電力量 esupply
charge ・タイムス
ロットごとの消費した給電電力量 edischarge
consume を意味する．図 5において，総外部電力（上図の青色の棒グラフの包絡線）が負
荷平準化直線（上図の赤色の破線）と一致していることが完全に負荷平準化されていることを示している．蓄電電力量および累積バッテリー充給電ロスの時間変動より，今回の対象期間で総消費電力量を変えずにバッテリー充給電のみで負荷平準化を試みることに関して，次の 3 つのことが示された．
（ 1 ） 少なくとも Brequired = 10.95 kWh のバッテリー容量が必要である（赤色の矢印）．

(a) 必要蓄電容量の頻度分布(b) 不足蓄電電力量の頻度分布

図 6 実装環境の 2019 年における外部電力を負荷平準化させた場合のバッテリー容量および蓄電電力量の頻度分布

布で，(a) が必要蓄電容量 Brequired を，(b) が不足蓄電電力量

Binsuﬃcient である．必要蓄電容量の最大値は 19.69 kWh で，（ 2 ） 16〜17 時台の給電電力量は 16 時以前の対象期間内の充電

これは EV1 台に搭載されているバッテリーの容量でナノセル

電力量だけでは Binsuﬃcient = 3.44 kWh だけ不足しておの負荷平準化が行えることを示している．不足蓄電電力量の最り，不足分を対象期間以前の充電電力量か EV バッテリー

大値は 9.07 kWh で，これは不足蓄電電力量を EV1 台に搭載

によりナノセルの外部から持ち込んだ電力量で補う必要がされているバッテリーの容量で補うことができることを示してある（青色の矢印）．

いる．

（ 3 ） 青色の面グラフと赤色の面グラフがそれぞれバッテリー
充給電時に生じる充電ロスと給電ロスを示しており，対象期間全体の合計で lossall = 2.61 kWh であった（紫色の矢印）．

次に図 7 は充給電ロス lossall に関する出力結果の頻度分布
で，充給電時に生じるエネルギー変換ロスは総消費電力量の 10分の 1 程度であることを示している．本稿では，負荷平準化直線を簡易的に総外部電力の平均値で定義したが，充電効率と給電効率の非対称性を利用して，充給電ロスを最小化するような負荷平準化直線を定義することもできると考えられる．

5. 2 年間シミュレーションとその考察
本節では，2019-1-1 から 2019-12-31 のうちデータ欠損日を除いた 333 日間に対して，5. 1 節のシミュレーションを行った
ときの結果とその考察を示す．図 6 はバッテリープールの容量および蓄電電力量に関するシミュレーション結果の頻度分

6 まとめと今後の課題
本研究では，その場所固有のエネルギーライフログをナノセ
ル内を流れる電力のエネルギーフローとして集約し，負荷平図 7 実装環境の 2019 年における外部電力を負荷平準化させた場合の充給電ロスの頻度分布準化のためのバッテリー充給電シミュレーションを行った．シ
ミュレーション結果より，EV1 台程度のバッテリー容量だけでナノセルの負荷平準化ができ，そのときの充給電ロスは 1 日当たり消費電力量の 10 分の 1 程度であることを示した．
今後の課題として，より規模の大きい建物や施設やより長い期間を対象にした負荷平準化シミュレーションを行う必要がある．そのためには，オープンデータ化されている建物の需要電力データを活用したり，バッテリーの劣化を考慮したりすることが重要であると考えられる．なお，本シミュレーションの妥当性を検証するため，4. 1 節の実装環境と EV のバッテリーを用いた実証実験を行う予定である．実証実験で得られたデータと過去の消費電力や内部電力が類似している日のデータを比較し，Xu らの文献 [21] で用いられている評価基準等を用いてシ
ミュレーションの妥当性を評価することができると考えられる．

謝辞

本 研 究 の 主 要 な 部 分 は JSPS 科 研 費（ 課 題 番 号

18K11750）の支援による．また，一部については横浜国立
大学教育・研究改革推進事業「先端的な数理・情報手法に基づ
くビッグデータ解析技術の改革推進」の支援を受けた．

文

献[1] 総務省. 令和元年版 情報通信白書. https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/pdf/index.html. Last
accessed: 8 January 2020.
[2] 経済産業省. 新産業構造ビジョン. https://www.meti.go.
jp/press/2017/05/20170530007/20170530007-2.pdf. Last
accessed: 8 January 2020.
[3] 経済産業省資源エネルギー庁. 平成 30 年度エネルギーに関する年次報告 (エネルギー白書 2019). https://www.enecho.
meti.go.jp/about/whitepaper/2019pdf/. Last accessed: 8January 2020.
[4] 環境省. 環境省 再エネ加速化・最大化促進プログラム 2018 年
版. https://www.env.go.jp/earth/program.pdf. Last accessed: 8 January 2020.
[5] 田中雄哉, 茨木隆兵, 本藤祐樹, 富井尚志. エネルギーライフログ
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