第章

3

IT時代の家庭用エネルギー─ 人間の行動解明と快適な省エネ ─第３章

IT時代の家庭用エネルギー −人間の行動解明と快適な省エネ− ● 目次

経済社会研究所

上席研究員

浅野

浩志

経済社会研究所

主任研究員

土屋

智子

情報研究所

上席研究員

鈴木

正

課

長

吉光

司

横須賀研究所プラント熱工学部

主任研究員

斎川

路之

横須賀研究所プラント熱工学部

主任研究員

土屋

陽子

狛江研究所需要家システム部

上席研究員

中野

幸夫

狛江研究所需要家システム部

上席研究員

市川

建美

広報部

３−１

消費者の意識・行動とエネルギー消費特性 …………………………………………………………………………… 23

３−２

住宅需要家のDSM施策効果 ……………………………………………………………………………………………… 26

３−３

家庭用エネルギーシステム新技術 ……………………………………………………………………………………… 32

コラム：暖房・給湯用の新蓄熱物質を検索する ………………………………………………………………………………… 37
３−４

非侵入型電気機器モニタリングシステムの開発 ……………………………………………………………………… 38

コラム：消費者をつかむ …………………………………………………………………………………………………………… 42
コラム：エネルギーユーザ特性情報データベース ……………………………………………………………………………… 43

浅野 浩志（12ページに掲載）

土屋 智子（昭和62年入所）
地域モデル開発を経て、地域開発、電力価格等に関する社会調査に従事。現在は、家庭用需要家の実態調査のほか、環境・エネルギ
ー問題に関する意識調査やコミュニケーショ
ン手法の研究に携わっている。

鈴木正（12ページに掲載）

吉光司（昭和57年入所）
配電計画の研究に従事した後、需要家系情報通信ネットワーク、需要家対応業務の遠隔処理や新しいサービスを提供するのための端末技術、電力の有効利用を支援手法などの研究に従事してきた。

斎川 路之（昭和61年入所）
圧縮式ヒートポンプの研究開発や新型火力発電システムの評価研究に従事してきた。現
在は、自然冷媒CO2を利用したヒートポンプの研究開発、燃料投入型分散型電源による熱電併給システムの適用性評価研究に取り組んでいる。

土屋 陽子（平成６年入所）
入所以来、火力発電所から排出される二酸化炭素の回収を目的としたガス分離膜の試作など、材料開発に従事。現在は、新規蓄熱材料の探索や蓄熱システムの高性能化に取り組んでいる。

中野 幸夫（12ページに掲載）

22

市川 建美（昭和45年入所）
原子力電源を含む電力系統の安定運用の解析・評価に長く従事してきた。近年は、需要地に導入が予想される分散型電源の特性分析、需要地系統（分散型電源の導入を前提とした配電系統）の安定運用、エネルギー運用管理に関する研究を進めている。

３−１

消費者の意識・行動とエネルギー消費量に６倍以上の開きがある。使用量の少ない家庭と多3-1-1

消費者を 知る ことの難しさ

い家庭では、電力に対するニーズもしくは電気によってもたらされる効用（快適な室温や照明や家事の負担

当研究所における需要家研究でもっとも不十分なものは、需要家に関する研究である。これは、電気事業

軽減など）が異なっていると考えるべきであろう。
電気はあらゆる家庭に普及している「財」であり、が長い間「作れば売れる」という恵まれた市場環境にあらたな需要を生み出すのは非常に難しい。きめ細かあり、いかに効率的に電力を生産するかが重要な研究な調査と分析とデータの蓄積に基づくきめ細かなサー課題とされていたためである。しかし今後は、「だれに、ビス提供が重要となろう。

いかに売るか」が電気事業の経営課題となり、そのた

ここで紹介する研究は、機器の保有と使用時間に関するデータを細かく収集するとともに、そのような使めの研究が求められよう。
ことは非常に難しい。厳

用状況を生み出す背景を探るためにエネルギー消費にしい競争市場に直面している多くの企業は、何十年も関わる意識や考え方をとらえる調査を行い、世帯単位

前から「消費者」に関わる調査や研究を続け、様々なでのエネルギー消費の構造を分析するというものであ

マーケティング手法が「消費者」分析に用いられてきる(1)。まず、機器の保有と使用時間がどのような要因にた。しかし、定量的統計的な手法によって消費者をいよって影響を受けているかを分析し、次に機器の保有かに細かく分類しても「何が売れるのか」は予測困難

や使用時間と世帯単位の電気・ガス使用量との関係をで、マーケティングの理論や手法は「何故売れたか」分析した。

しかし、消費者を知るを後付け的に検証してきたとの感がある。近年では、

3-1-2 節では、電気使用量の分析結果をもとに、消費街頭での観察やインタビューなどの少人数の定性的な者意識がどのような影響を与えているかについて解説

データによる分析を重視する傾向が強まっている。消する。3-1-3 節では、エネルギー消費に関連する生活場

費者のニーズが十人十色から、一人十色へ、時と場と面ごとの考え方や行動からライフスタイルを分類し、状況に応じて変化するようになったために、適切なその多様性について議論する。3-1-4 節では、家電製品

人々を集めることができれば、ある時と場と状況でのの利用実態から、今後需要が伸びそうな分野について

ニーズ把握は少人数のデータでも可能になったからで整理するとともに、エネルギー消費構造の分析が電気ある。ただし、定性的分析の基礎には、定量的な分析で得られた消費者に関する膨大な情報があることに留意しなければならない。

（kWh）
1400
1200

需要は、所得水準、電力価格、気象要因、前年の需要によって 99 ％以上説明できる。しかし、これを冷房や照明といった用途別に分析しようとすると、ライフス
タイルの変化や地域特性を考慮しなければならなくなる。さらに世帯単位の電力需要を分析しようとすると、家族構成や暮らし方の特徴を検討しなくてはならない。

夏季電気使用量

電力需要の場合、日本全体やある地域の家庭用電力

1000
800
600
400
200
0
0

20

例えば、図 3-1-1 は契約アンペア別に夏季の１ヶ月の電気使用量をあらわしたものであるが、40A 契約では使用

40

60

80

100

120

電力使用実態・契約アンペア数

図3-1-3

契約アンペア別電気使用量

電中研レビュー No.41 ● 23

事業経営にとってどのような役割を果たしうるかにつkWh/月

いて述べ、当研究所の今後の研究計画を紹介する。

404.6
グラフ送付を申し込んだ

3-1-2

消費者意識は電気使用量を左右する
か

380.9

昨年の電気
使用量
今年の電気
使用量

408.7
申し込んでいない

444

電気やガスは、それ自体を購入しているというより、電気やガスを利用する機器を使用することによって消412.3

費をしている。従って、消費者意識やライフスタイル

回答世帯平均441.8

は、消費者が自分の判断で使用頻度や使用時間を変えることのできる機器の使用状況にもっともよく表われ
図3-1-2る。

データ送付申込の有無による電気使用量の違い

照明や厨房・家事等に関わる個別の機器の使用頻度
もしくは使用時間に関する要因分析を行ってみると、と思った」と答えている。図 3-1-2 は、データ送付を申

冷房時間において消費者の意識が明確な影響力をもっし込んだ世帯と申し込まなかった世帯の冬の電気使用ていた。冷房時間に影響を及ぼした意識とは「クーラ量を比較したものである。全体として１年前よりも電ーやエアコンがないと夏は暮らせない」「夜涼しくて十気使用量が増加しているにもかかわらず、データ送付

分に睡眠をとれる」といったを申し込んだ世帯は平均 20kWh、約５％使用量が減少

冷房を肯定的に考えるした。暖房に関わる省エネ実施率では冬季の電気使用意識である。
一方、夏季における省エネ行動の実施は冷房時間と量に違いがなかったことから、データ送付を申し込んは関係なかった。これは、省エネ実施率の高い世帯はだ世帯では冷暖房に関わらず世帯の省エネに取り組ん

年齢が比較的高く、世帯人数が多い、住宅が広い、所だと考えられる。

得が比較的高いなど、世帯全体の冷房使用時間が増大

データ送付を申し込んだ世帯の省エネ実施率は特にする要因も揃っていたためと考えられる。特に、子供高いわけではなく、一般的な省エネ情報は他の世帯もが高校生以上で自室で自由に冷房を使っている場合に見聞きしていると考えられることから、具体的な行動

は、いかに回答者自身が省エネに心掛け、冷房を使わに結びつくには、個々の世帯に対応したきめ細かな情なくても、世帯全体では使用時間が大きくなる。冷房

報提供が効果的であるといえよう。年間使用量のデー

使用時間を抑制している要因は、省エネ実施率ではな

タ送付サービスは世帯全体の需要を抑制したが、適切

く、電気使用量のお知らせに掲載されている前年同月

な情報提供を行えば、ピークカットに結びつく行動をの使用量を省エネに役立てているかどうかであった。

引き起こすことも可能であろう。

冷房時間は、夏季の１ヶ月あたり電気使用量の最も重要な要因であり、 冷房を肯定的に考える

人ほど電

3-1-3

ライフスタイルは多様化しているか

気使用量が多いといえる。逆に、前年同月の使用量といった個々の世帯に特有で具体的な情報は、冷房時間を抑制し、夏季の電気使用量を減少させる。

ここでは、家事など家電製品を用いる生活場面においてどのような行動・考え方をもっているかをたずね

この個々の世帯に特有な情報提供の効果は、冬季調たデータを用いて、エネルギー消費におけるライフス

査においても確認されている。夏季調査において年間

タイルの分類を紹介し、エネルギー消費との関連を示

使用量データの送付サービスについて知らせておき、す。

冬季調査でデータ送付を依頼したかどうかをたずねた。

まず、回答のパターンからライフスタイルに関わる

わずか８％であるがデータ送付を依頼した世帯があり、とされた因子は、手作り料理への志向、温水や水の使うち６割がデータを見て「省エネをもっと心掛けよう

い方、冷暖房、衣類の機械乾燥への考え、コスト意識、24

TV の見方、掃除に代表される家事の頻度であった。こを削減するという行動には至らないことを示唆していれを用いて分析したところ、４つのライフスタイルにる。

まとめられた。まず、手作り料理が好きで献立は家族ところで、ライフスタイルは多様化しているのだろの健康に配慮し、掃除や洗濯はほぼ毎日するといううか。今回の分析では４つのタイプに分類したが、実「家事重視型」、次に温水をあまり使わず節水に努め、は「家事重視型」に入る世帯が８割を占めている。エ

冷暖房の使用も控えめな「節約型」、逆に温水・冷暖房

ネルギー利用に関わる生活行動と意識だけに限っていをよく使う「ゆとり型」、最後に料理や掃除は好きでよ

えば、それほど多様化しているとはいえない。掃除やくするが環境や健康に特に配慮するわけではなく、水洗濯ではほとんどの世帯が機器を保有し、個人の嗜好

は流しっぱなし、機械乾燥は有用、冷暖房がないと暮よりも家庭生活上の必要性が優先されるためと考えららせないと思っている「快楽型」である。図 3-1-3 に４れる。

タイプの月ごとの電気使用量を示す。
図 3-1-3 をみると、４タイプの特徴が月ごとの電気使

3-1-4エネルギー利用の提案に向けて用量によく表われていることがわかる。調査期間を通じて最も平均使用量の多いのは「ゆとり型」であり、多様化していないとはいえ、ライフスタイルは世帯

特に冷暖房使用時期での他グループとの差が大きい。

の電気使用量を左右する要因のひとつである。ただし、これは「ゆとり型」のライフスタイル上の特徴でもあ

前節で説明したように、住宅面積や所得、家族人数、るが、このタイプの社会属性として家族人数が多い、世帯構成なども電気使用量に大きな影響を与える要因

比較的住宅が大きい、所得や回答者の年齢が高いといであり、これらの要因を総合的に考える必要がある。

う特徴があることから、前節で述べた世帯全体の冷房

図 3-1-4 は、97 年調査の夏季データを用いて、世帯の電時間が長くなる要因「個室で冷暖房を使う高校生以上

気使用量を分析した構造モデルの推定値と実測値のグの子供がいる」ことの影響でもあると考えられる。「快ラフである。このモデルの決定係数は 0.67 であり、バ楽型」と「節約型」は比較的電気使用量が同じである

ラツキの大きい世帯単位のデータを扱ったものとしてが、「快楽型」には単身世帯が多く、「節約型」には２は電気使用量をよく説明している方である。ただし、人以上世帯が多いことから、一人あたりの電気使用量

図 3-1-4 に示すように、使用量の多い世帯での推定値とは快楽型の方がかなり多い。面白いことに、冷暖房使

実測値との乖離が大きく、さらなる改良を試みている。

用に際して「光熱費が気になる」と答える割合は「節このような構造モデルによって電気使用量の決定要約型」よりも「快楽型」の方が多い。これは、若い単因を明らかにできると、決定要因に関わるデータを集身者が多く、所得が低いために光熱費が負担になってめるだけで当該世帯の電気使用量の推定値を出すこといるためと考えられるが、彼らは省エネをして光熱費ができる。推定値が実際の使用量より多ければ、何が増加要因かを指摘し、より有効なエネルギー利用をア

kWh800
夏季電気使用量（kWh）

ゆとり型
1075
600
875
理論値

家事重視型
400

200

675
475
275

節約型

快楽型

0
11年6月 7月

図3-1-38月

9月

10月 11月 12月 12年1月 2月

ライフスタイル別１ヶ月の電気使用量

75
75

275

475

675

875

1075

1275

1475

実績値

図3-1-4 夏季電気使用量の推定結果による理論値と実測値

電中研レビュー No.41 ● 25

ドバイスできよう。特に、構造モデルにはライフスタ

ーザーに電気・ガス・水道などの使用状況を、照明・イルに関わる要因を加えることができるため、例えば動力といった用途や使用場所別に確認するソフトを無「節約型」には「節約型」の、「快楽型」には「快楽型」

料で配布するサービスを行っている。希望するユーザの暮らし方や意識に合ったアドバイスが可能となる。

ーは通信を利用して利用データを電力会社に送り、ア

従来、このようなアドバイスには、個々の機器のエ

ドバイスや関連機器の斡旋などを受けられる。このよ

ネルギー使用量を計測することが必要と考えられていうなしくみを家庭用に行うとすれば、情報技術を活用た。確かに、計測データは正確な分析を可能とするが、した低コスト化が必要であり、モニタリングと分析ツ

時間と費用と人手がかかり、対象世帯にも負担をかけールの開発が求められる。

るという問題があった。これをアンケートやヒアリン

モニタリングやツール開発の際に注目しなければな

グによるデータで行えるようになれば、インターネッ

らないのは、技術の高度化よりも消費者ニーズである。

トを通じたコンサルティングも可能となろう。

どんな情報やアドバイスを欲しいと思っているか、を

さらに当研究所では、より詳細なデータに基づくコ

把握し、それらを提供するためのシステムを開発する

ンサルティングを可能とするため、屋外から機器の使ことが重要であろう。当研究所では、分電盤レベルで用状況を推測するシステムを開発中である（本章 3-4 節

家庭の電気使用量を測る調査を実施中である。この計参照）。このようなモニタリングシステムとインターネ

測システムではパソコンで各分岐回路ごとの使用量をットを組み合わせれば、計測データによるコンサルテ

確認したり、１日単位・月単位の使用量を表示したりィングさえ可能となる。

できる。計測データの収集とともに、システムが提供

米国の電力会社では、顧客獲得のための付加価値サする様々な情報の有用性や今後のコンサルティングにービスのひとつとして、エネルギーマネジメントサー

対する要望などを把握し、当研究所の研究開発や電気ビスを実施している。例えば、タンパ電力では商業ユ事業への提案に活かしたいと考えている。

３−２

住宅需要家の DSM 施策効果た。これは、省エネに対する一般的な消費者の認識と3-2-1 デマンドサイド・マネジメント（DSM）とは行動の分布においてもみられる傾向である。したがって、ある一定の消費者層に価格体系や適切な情報提供によって省エネや負荷平準化を図っていくことは有効

九州電力は、福岡において興味深い試験を行った。

である。

電力会社と需要家を双方向の通信で結び、さまざまな

デマンドサイド・マネジメント（DSM）は消費側と電力情報をタイムリーに提供したとき、需要家はいか

供給側が互いに協調し、負荷率向上と省エネルギーをなる需要調整行動をとるか把握できる試験である（詳推進し、社会発展、環境改善に寄与するための活動で細は 3-2-3 参照）。この試験結果から、一般家庭の三分のある（図 3-2-1）。DSM の目的は大きくエネルギー効率

一は夏季午後１時から５時のピーク帯に通常の二倍な改善（省エネルギー）とロードマネジメント（負荷管

いしは四倍という高いピーク帯価格に合理的に反応し、理）に分けられる。エネルギー効率改善は、機器や建

その使用量を抑制した。また、三分の一の需要家は価物のエネルギー効率を高め、エネルギー利用による利格が高いと認識しながらもエアコンの温度設定を変え

便性や快適性を損なわないように、エネルギー消費量るなどの需要調整が面倒なため、直接制御など電力会を節減することである。この種の DSM は事業者の減収

社側で自動的に調整してくれる方を選好し、残り三分になるため、必ずしも電気事業者が実行するには適さの一の消費者は料金インセンティブには無反応であっない。したがって、一般的には電気事業ではなく政府

26

ロードマネージメント型DSM

ピークシフト
蓄熱式システム
季時別料金

ピークカット
ピーク時間調整契約
進化

ボトムアップ
電気温水器

す
る
Ｄ
Ｓ

省エネ型DSM
省エネ情報提供
省エネ機器の開発普及

Ｍ
ロードマネージメント型DSM
瞬時調達契約

環境対応型エネルギーサービス
グリーン料金

図3-2-1

進化するDSMの担うべき領域の DSM とされている。一方、ロードマ

要家も多数存在する。このように供給する電力品質にネジメントは、伝統的な負荷平準化、すなわち、ピー

より料金を可変とするプライオリティ・サービス（品クカット、ピークシフト（ピーク時からオフピーク時

質別電力供給）は、今後、配電サービスの向上や情報への需要の移行）、谷間需要創成（深夜電力利用が典型）

通信・制御技術の進展とともにその拡大が検討されよの三つの負荷曲線変化を目的とする。代表的な例は、

う。

エアコンなどピーク負荷の原因となる機器を電力会社

小売レベルの自由化は、消費者にとっての選択の幅

から直接通信媒体を通じてオン・オフ制御する「直接を拡げるもので、電力品質以外にも商品差別化の対象

負荷制御」と、需要家との契約により需給逼迫時に自として環境適合性も考えられる。既存の火力発電に比動的にあるいは需要家側の判断で需要調整を行う「負して、環境負荷の相対的に小さい再生可能エネルギー

荷遮断可能料金」である。

起源の電力をグリーン電力と称し、割高ではあるが、さらに第三のタイプの DSM として、信頼度調整型

環境保護に熱心な消費者層に選んでもらうように、料DSM というべきものが電力市場自由化の動きの中で、

金メニュー（グリーン料金）に含んでアピールしてい再注目されている。具体的には、現在の瞬時調整契約

る。わが国でも太陽光発電システム設置に対する政府など、電力系統の需給逼迫時に即応して瞬時に負荷を助成策への応募が多数あったことから、グリーン電力

遮断するかわりに電気料金をその負荷調整の努力に応への関心は決して低くないものと考えられる。

じて割引くものである。供給側からみると、短期的にピーク電源に代替する。すでに小売自由化が進んでい

3-2-2

情報提供による DSM

る英国や米国では、供給側の不確実性が増えている中で、このリスクを管理するために負荷遮断契約の役割

エネルギー産業への競争導入により、電気事業は従が重要になりつつある。これらは電力品質の低下と料前以上に費用効果的な資源の計画・運用および魅力的

金割引を組み合せた DSM であるが、一方、パソコンなな顧客サービスの提供が求められており、情報技術

ど情報機器の普及により僅かな電力品質低下を嫌う需（IT）や価格メカニズムを活用した需要方策（DSM）は

電中研レビュー No.41 ● 27

その有力なツールである。情報提供プログラムは需要（時間帯別契約、深夜電力契約を除く戸建て）の需要家

家の行動の結果を電力消費量ないしは電気代としてフ約 1200 口を対象とし、約 400 口ずつ以下の３グループ

ィードバックし、需要家自身のエネルギー診断評価能に分けて、試験前の夏季平均負荷をほぼ等価にした。

力を高める。そのためには、理解しやすくある程度正１）間接負荷制御試験（間接制御と略称）

確な情報がタイミングよく入手できることが前提とな電力会社と需要家間を伝送路で結び、需要家宅内にる。エネルギー供給者からエネルギーユーザーへの最設置した宅内表示器（テレビ）を通して、ピーク時間も簡便な伝達手段は検針票を用いて月当たりの使用量

帯料金を模擬したピーク抑制試験協力金、需要家の電情報を提供することであり、最も進んだ伝達手段はイ

力使用状況（負荷カーブ等）、電気利用工夫アドバイス

ンターネット等双方向の電子的な通信である。東京電等の情報を提供し、それらの電力負荷に与える影響を

力は、検針票に前年同月の各需要家の使用量を表示し検証する。表 3-2-1 に示すように、毎年料金設定方法をたり、シェイプアップカルテと呼ばれる契約電力別の変えて試験を実施した。

平均電力消費量と比較できる情報を提供している。こ２）直接負荷制御試験（直接制御と略称）

れにより 3-1 節で述べたように約５％の省電力効果がみ

上記試験と基本的に同様に電力会社から需要家に情られた。また、省エネルギーセンターは平成 10 年度か報提供し、かつ、エアコンを直接制御し、負荷平準化

ら全国 800 世帯の家庭に毎月の電力消費量の累積値を実効果を検証する。

時間で金額表示（近似値）するモニターを設置し、そ３）統制群（ロードサーベイ）
情報提供なしで、電気使用量を毎時計測し、上記２の効果を調査している（省エネルギー実態調査事業）。
これは主に省電力を目的としたもので、必ずしも系統

グループの負荷と比較する。

の負荷平準化に結び付くとは限らないが、夏季ピーク

10 年度までの直接制御試験では、間接制御と同様に時のエアコンやその他の機器使用の工夫を促すことも試験協力金を与えた上で、電力会社からの直接制御を期待される。1999 年８月までに回収された 784 世帯の使行ったが、制御効果は間接制御より小さかった。これ

用実績データを分析した結果、設置前に比べて約 20 ％は、直接制御グループの需要家が自主的に需要調整をの使用電力量を削減している（次世代 DSM 検討委員会、行う必要性をあまり感じなかったためと考えられる。

平成 12 年７月）。

このため、11 年度は既に電気使用の工夫が定着していこのように現在、電力使用量や料金表示に対する一る間接制御グループの半数に新たに直接制御試験を実

般家庭の関心の高まりに応じて、電力会社等はインタ施した。また、10 年度まで直接制御グループに参加しーネットを通じて月毎の使用量や簡単な省エネルギーていた半数を 11 年度は間接制御グループに組み入れた。

診断機能を提供し始めている。

ただし、このグループには料金４倍の試験料金単価を適用せず、使用量などの電力情報のみ与えた。

3-2-3 情報提供によるピーク負荷調整効果¹

電力需要関数モデル

このような情報提供プログラムの最も大規模で緻密ピーク抑制協力金を受け取る可能性のある家計（間なデータを蓄積した負荷集中制御試験データに基づき、接制御グループ）の効用最大化問題は、次式で表すこ

当所は家庭用需要家の情報提供に対する需要調整行動とができる(2), (3)。

を実証分析した。

¸

試験概要
九州電力は、新エネルギー・産業技術総合開発機構

max. U（Ep, Eo, Z）
Ep, Eo, Z∏

s.t. P（Ep ＋ Eo）− S［k（Ep ＋ Eo）
− Ep］
＋ Z ≦ M,

（NEDO）の委託を受けて、福岡市西区周船寺・今宿地

if k ＞ Ep/（Ep ＋ Eo）

区において負荷集中制御システム実証試験を平成 7 年度

P
（Ep ＋ Eo）＋ Z ≦ M, if k ≦ Ep/（Ep ＋ Eo）

から 11 年度の７月〜９月の平日に実施した。電灯契約

Ep ：毎月のピーク時間帯（平日 13 〜 17 時）の電力

28

表3-2-1
グループ

平成７年

負荷制御試験における需要家グループ分け

８年

９年

10年

11年
間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
タイムリーな情報提供

A11（A3）
82世帯

A12
64世帯

A21（A3）
81世帯

ロ
ー
ド
サ
ー
ベ
イ
︵
Ｌ
Ｓ
︶

A22
72世帯

間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：２倍（23⇒46円/kWh）

間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）

B1
143世帯

ロードサーベイ（LS）

B2
148世帯

C
332世帯

間接負荷制御平日ピーク帯：
14：00〜15：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）

間接負荷制御平日ピーク帯：なし
試験料金単価：
１倍（23円/kWh）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
ON/OFF制御
設定温度一律制御（28℃）
間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
タイムリーな情報提供

間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜16：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）

間接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）ブザー及びお知らせランプ有

直接負荷制御平日ピーク帯：
14：00〜15：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
ON/OFF制御
設定温度一律制御（28℃）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
設定温度一律制御（26℃）
設定温度一律制御（27℃）

間接負荷制御平日ピーク帯：なし
試験料金単価：
１倍（23円/kWh）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜16：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
ON/OFF制御
設定温度一律制御（28℃）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
ON/OFF制御
設定温度一律制御（28℃）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）

ロードサーベイ（LS）

ロードサーベイ（LS）

ロードサーベイ（LS）

直接負荷制御平日ピーク帯：
13：00〜17：00
試験料金単価：
４倍（23⇒92円/kWh）
ON/OFF制御
設定温度一律制御（28℃）

設定温度一律制御（28℃）（注）表記の世帯数は本報告の集計及び分析に有効であった世帯数（合計922世帯）。A11とA21をあわせて、A3とし、価格効果の分析対象とする。

消費量ln（Ep/Eo）＝ blnB ＋ aA −（b − a A）ln
（incent） π

Eo ：毎月のオフピーク時間帯の電力消費量
Z ：毎月の合成財の消費量（価格＝１）

B は効用関数のパラメータから、incent はピーク抑制

U ：毎月の効用

協力金から計算される。需要家は、月別の電力消費量

M ：毎月の所得や１時間ごとの電力消費量に関する情報などを、宅内

k ：平成７年同月におけるピーク時間帯の電力消費表示器を通じて容易に獲得することができる（表 3-2-2）。

シェア
S ：ピーク抑制協力金の単価（試験料金単価−現行
料金単価、69 円/kWh）
P ：現行の電気料金単価

宅内表示器を通じて提供される情報に対するアクセス頻度の指標を A とする。図 3-2-2 に情報内容（番組）別に月あたりのアクセスした日数の割合を示す。情報へのアクセスが多い番組は、当日と前日の１時間毎の電力量比較であり、およそ 10 日に１日の割合でアクセス

上記より以下の電力需要関数を導出し、価格効果および情報獲得効果を計測する。

している。月別電力使用量については１ヶ月に２日程
度のアクセスである。番組情報の提供を開始した平成８年と比べると全体的にアクセス割合が低下しており、

電中研レビュー No.41 ● 29

16

アクセス頻度（％）

14
12

番組21
番組22
番組23
番組24
番組25
番組26

10
8
6
4
2

表3-2-2

98 月
年
９
99 月
年
７
99 月
年
８
99 月
年
９
月

月

図3-2-2

98

年

８

月
年
98

７

年
97

９

月

月
年
97

８

月
年
97

７

年
96

９

月
年

96

８

年
96

７

月

0

情報アクセス頻度

情報内容

表3-2-3

電力需要関数の推定結果（11年）

番号

番組の内容

項目

係数値

21

１時間毎の電力量のグラフ：当日と前日との比較

定数項（blnB）−2.277＊＊22

１時間毎の電力量のグラフ：当日と任意に指定した日との比較

ln（incent）−0.019＊23

１時間毎の電力量のグラフ：当日と前々日との比較

世帯人数（人）−0.039＊＊24

１時間毎の電力量のグラフ：前日と任意に指定した日との比較

昼間在宅人数（人）0.033＊＊

25

月別電力使用量のグラフ

高齢者人数0.064＊＊

26

月別電力使用量の表

床面積（100m2）−0.043＊＊

契約容量アンペア

0.002＊＊

ピーク帯最高気温の月平均

0.021＊＊

電力情報に対して習熟してきたことが推察される。
π式の推定にあたって、誤差項を加えるとともに、ピーク比率に影響を及ぼすと思われる世帯属性や家電

電力情報アクセス指標：A−0.171

A＊ ln（incent）

0.108

注：＊＊両側１％で有意、＊両側５％で有意機器の保有などの要因についても考慮する。
ピーク抑制協力金が電力需要に及ぼす影響を計測するため、次式で定義される指標η

齢者人数、契約アンペア、ピーク帯の最高気温はピー
ク比率を引き上げ、世帯人数や住宅床面積はピーク比

η＝ dln（Ep/Eo）/dlnr, r ≡ S/P∫

率を引き下げる効果を持つことがわかる。
宅内表示器の利用回数が、ピークとオフピークの需を用いる。ηは、電力情報をまったく獲得しない状態

要比率に及ぼす影響については後述する。

で、協力金単価と現行料金の比率が１％変化した場合

表 3-2-3 の結果をもとに計測した∫式のηと価格によに、ピークとオフピークの電力量比率が何パーセント

るピークカット制御効果を表 3-2-4 に示す。ηがいずれ変化するのかを示している。

の年も負で有意に計測され、かつその絶対値がある程度安定していることから、価格効果は持続している。

º

価格効果の計測結果
表 3-2-3 は、間接制御グループと統制群（332 件）を対象に時の家庭用需要の約４〜５％を削減しうることを示す。

式の需要関数を一般化最小二乗法で推定した結果である(4)。ピーク抑制協力金の効果（価格効果）は５％の水準で統計的に有意である。昼間在宅人数、高30

ピーク帯価格を４倍にする試験協力金は、系統ピーク»

電力情報の効果
電力情報を獲得することによって、需要家はピーク

表3-2-4

価格効果の時系列変化

対照的である。いずれにせよ、電力情報の効果については有意でない場合が多く、協力金の効果においてみ

試験
実施
年

価格効果
η

価格効果
［W］

同左比率
［％］

８年

−0.080

35

4.4

９年

−0.041

19

3.9

10年

−0.064

31

5.2

11年

−0.042

20

4.0

られた頑健性は確認できていない。
需要家は部屋別やエンドユース別電力消費量などより詳細な追加的な情報を提供されない限り、経年的にアクセス頻度が低下するものと考えられる。
このような情報提供による省エネルギー行動の誘導については電力会社も関心を持っており、東京電力は2000 年夏季から機器毎の使用量を把握するための表抑制に伴う便益（料金インセンティブ）をより正確に

示・記録システムを家庭に設置し、その効果を検証し計算することができ、最適なピーク比率を実現するこている。

とができる。最適なピーク比率は、電力情報がない状
態と比べて高い場合と低い場合の２つのケースが考え

3-2-4 次世代 DSM システムの開発に向けてられる。電力情報の獲得によってピーク比率が低下す
る場合、情報を持たない需要家が、料金インセンティ

上記の負荷集中制御試験では、直接制御方式のエアブに対して過小に反応していることになる。このケーコンを除いては、需要家がマニュアルで機器をコント

スでは、情報を獲得することによってピーク比率をよロールするため、ピーク時の負荷調整には限界がある。

り一層低下させ、多くのインセンティブを得ることがそこで、家庭でさえも大規模な工場やビルと同様に部できる。これに対して、電力情報の獲得によってピー

屋毎あるいは主要機器毎にセンサーやコントローラをク比率が上昇する場合、情報を持たない需要家が、料設置して、価格や気象条件等の外部からの信号と需要

金インセンティブに対して過大に反応していることに家自身の快適性や経済性の選好に応じて建物全体のエなる。このケースでは、電力情報を獲得することによ

ネルギー管理を自動化すれば、より一層の負荷平準化って過大な反応は抑制される。どちらのケースに該当

効果や省エネルギー効果をあげることができる。これするのかは、情報効果のうち、π式中に示す正の効果

までは、自動化のコストが高く、普及していなかった（aln（incent））と負の効果_の大きさに依存する。

が、現在、Open PLANET、ECHONET 等の情報通信

表 3-2-5 をみると、平成 10 年を除いて、電力情報のインフラ技術を活用した実用的な次世代 DSM システム

効果はピーク比率を引き上げていることがわかる。平が開発されつつある。また、当所においても電力コン

成 10 年では、ピーク比率を低下させている。平成 10 年

トローラやＨＡシステムから提供される家電機器の利において負の情報効果が支配的であるとの結果は、他

用実態情報などをもとに、主要家電機器の自動運転やの年における正の情報効果が支配的であるとの結果と利用者への機器利用アドバイスを行う電力有効利用支援システムを開発している。このようなシステムが導表3-2-5

電力情報がピーク比率に与える影響

実時間での把握が可能になり、日負荷レベルより短時

電力情報の効果
試験実施年

入されれば、電力会社と需要家間で用途別電力負荷の間の負荷平準化が可能となり、運転予備力の効率化も

a+a ln (incent)

a

平成８年

0.147

−0.5100.657

ー管理システムと電力需要方策、さらに分散型電源と

平成９年

0.185

−0.3680.553の組合せが従来未開拓であった家庭用 DSM システムを

平成10年−0.212−0.5710.359

本格的に実用化し、総合的なエネルギー効率化と環境

平成11年

0.082

−0.1710.253

負荷削減に寄与することが大きく期待される。

aln (incent)見込まれる。本節で解説したような双方向のエネルギ

電中研レビュー No.41 ● 31

３−３

家庭用エネルギーシステム新技術
利用者の快適性や利便性を損なうことなく、省エ3-3-1 エネルギー情報統合サービスシステム

ネと料金節減を図るように電力利用を支援するイ
ンテリジェントなソフトウエア
以下にこれらの概要を示す。

電中研では、将来の家庭への情報技術（IT）技術の本格的な普及を想定して、情報を活用したエネルギー¸

有効利用と新たなサービスを提供する「エネルギー情報統合サービスシステム」の研究開発を 1993 年から開電力コントローラ(5),(6),(7)
IT 技術の本格的な普及が進めば需要家までの情報ネ始した。

ットワークが整備され、これを用いた自動検針が可能

図 3-3-1 にエネルギー情報統合サービスシステムの構となる。このため、電力コントローラは、現在屋外に成を示す。このシステムは、電力供給に係わるサービ

設置されている電力量計を屋内分電盤装置（契約用ブスや関連業務に止まらず、一般の情報通信サービスのレーカ、漏電遮断器、分岐ブレーカ）と一体化させた実施も対象としている。システムは、以下の３つのサ構造とし、通信機能、制御機能などを付加した。このブシステムから構成されている。

ことより、筺体や電源等の共有化や、電力量計部の設・電力コントローラ

置環境面でのスペックダウンが可能となり、コンパク

電力の使用に関するデータの計量・計測、漏電時

ト化、低コスト化が図れる。また、新たな設置スペーの事故回路自動検出・切り離しなど新しいサービスを必要としないこと、現在の電力量計設置スペース

スの提供や電力会社の社員が家庭を訪問して処理が不要となることなど、需要家の受容性の向上も可能をしている業務の遠隔処理を行う電力用端末となった。
電力コントローラの機能を表 3-3-1 に示す。

・マルチメディア屋内通信システム
外部から提供される種々の通信・放送サービスや屋内分電盤装置との一体化により、屋内分岐回路別

家庭内の通信を、テレビ受信用同軸ケーブルを用の電力使用情報の収集と分岐回路毎のブレーカ制御がいて実施する屋内通信システム可能となり、新しい需要家サービスが提供できる。

・電力有効利用支援システム

需要家対応業務の遠隔制御によって、需要家にとっマルチメディア屋内通信システム
電力コントローラ
蓄電システム
電力会社

通信会社

CATV会社

自治体等

情
報
ネ
ッ
ト
ワ
ー
ク

通
信
コ
ン
ト
ロ
ー
ラ

支電
援力
シ有
ス効
テ利
ム用

蓄熱エアコン
電気機器
分散電源

HA
システム
パソコン
テレビ

図3-3-132

エネルギー情報統合サービスシステムの構成

表3-3-1

電力コントローラの機能

新
た
な
サ
ー
ビ
ス

・アンペアオーバー時の分岐ブレーカ優先順位制御
契約電流超過時に一定時間の警報後、需要家が事前に設定した優先順位により屋内配線分岐線ブレーカを制御し、使用電流を契約値内に抑制して屋内全停を防止する。
また、現在の使用電流値の情報を提供する。
・漏電発生時の事故分岐線の自動検出・切り離し発生時に、需要家の確認後、事故分岐線を自動的に検出し切り離す。その後、健全な分岐線へ送電を行う。
・電力使用実績データの提供
過去の分岐線別の使用実績データ（電力量、料金）を提供する。

需
要
家
対
応
業
務
の
遠
隔
処
理

・電力量計量・自動検針
・電気料金の遠隔設定
・料金情報表示・契約変更
・転入居処理・絶縁抵抗測定・供給電圧調査
・停電計測
・ロードサーベイ

使用電力量と分散電源からの余剰電力量の時間帯別計量
計量結果の返信
料金制度・契約変更時の料金単価・適用時間帯の変更
料金単価とその適用時間表示
契約電流値の遠隔設定
料金計算と主ブレーカの投入開放
屋内回路の絶縁抵抗計測
供給電圧の常時計測
停電、瞬時電圧低下の計測
需要家の負荷状態計測

電力コントローラ

図3-3-2

W670×H330×D120mm

試作した表示操作器一体型電力コントローラの外観ては電力会社職員等の訪問により行われていたサービ

おいては多様なネットワークが混在することも考えら

スの迅速化が、電力会社にとっては需要家対応業務のれる。このような多様な外部ネットワークに対応でき効率化が可能となる。

る家庭内通信システムとして、電中研ではマルチメデ

至近年の実用化を想定して、単独動作が可能なよう、

ィア屋内通信システムを提案している。

電力コントローラ自体に表示操作機能を持たせた試作

図 3-3-1 に示すように、この通信システムは、インタ機を図 3-3-2 に示す。今後、種々の情報機器・システム

ーネットなどのパソコンデータ、テレビ信号など高速が家庭内に普及した場合、電力コントローラには、電広帯域信号を対象としており、以下で構成される。

力関係の情報を計量・計測・処理する機能のみを持た・通信コントローラ

せ、表示操作等の機能は需要家の所有するパソコン等

外部ネットワークとのインターフェース機能を実で行うことになると考えられる。

施する。
・伝送路

¹

マルチメディア屋内通信システム(8),(9)

配線済みのテレビ受信用同軸ケーブルを使用する。

家庭への情報ネットワークとしては、現在、有線電

テレビ信号の伝送に利用されていない周波数帯域

話網、携帯電話・ PHS 網、CATV 網が、開発中のものを基本的に周波数多重により利用し、情報で伝送として、高速インターネットサービス用高速無線や高する。電力コントローラ、電力有効利用支援シス

速配電線搬送などがあり、最終的な光網を含め、そのテム（HA 親機）、パソコン間のデータ伝送用とし普及を見極めることは困難である。また、移行過程にて伝送速度 10Mbps 屋内 LAN が利用できる。

電中研レビュー No.41 ● 33

この屋内 LAN に必要な同軸ケーブル上の多重信号か荷実績をもとに事後的に最適運転した場合とを、時間ら LAN 信号を分離する中間ユニットを開発し、機能を帯別料金制度のもとでのシミュレーションにより料金実証した。

面で比較したところ、ほぼ同一の値となり、予測の有用性が明らかとなった。

º

電力有効利用支援システム(10),(11),(12)今後、供給コストを反映した実時間料金など、よりきめ細かな料金制度の設定が予想され、これら制度の

3-3-2

CO2 ヒートポンプの基礎研究と実用化(13), (14), (15)メリットを活用するシステム作りが重要と考えられる。
電力有効利用支援システムは、利用者の快適性や利便

オゾン層保護・地球温暖化防止の観点から、代替冷性を損なうことなく、このメリットを活用した料金節

媒の探索・開発が必要になっている。このような状況

減と省エネを目指したソフトウエアである。

の下、オゾン層保護を契機に、HFC を主要な代替冷媒システムの機能を図 3-3-3 に示す。システムは、外部として開発を進めてきたアメリカや日本に対し、ヨーネットワーク経由でインターネットなどにより提供さロッパでは、フロンのような合成物ではなく自然界にれる天気予報や料金情報と、電力コントローラや HA シ

存在する物質をヒートポンプの冷媒として見直す動き

ステムから提供される家電機器の利用実態情報などをが始まり、最近では COP3 の結果もあり、自然冷媒が世もとに、エアコンなど主要家電機器の運転と分岐回路

界的に注目を集めるようになった。

毎の負荷曲線（時間毎の電力使用量）を予測する。こ電力中央研究所では、種々の自然冷媒を比較・検討の予測結果をもとに、主要家電機器の自動運転、蓄電した結果、毒性・可燃性の無い二酸化炭素（CO2）に注システムの最適充放電運転、利用者への機器利用アド

目し、これを利用したヒートポンプの可能性を評価す

バイスを行う。

るための研究を 1995 年に開始した。

このシステムの特徴は、家庭毎にまた季節や年代のCO2 は毒性・可燃性がなく、熱的に安定で不活性とい経過とともに変化する家電機器の使用状況を使用実績

う大きな利点があり、加えて地球温暖化係数はフロン

を分析・学習して予測する手法にある。実家庭での測の千分の１程度である。ただし、空調や給湯用に使う

定結果をもとに、開発した手法により、１年間のエアと作動圧力が非常に高く、かつサイクルの高圧側が超コンの運転を予測した場合の正解率は 82 ％であり、負臨界状態になるという特性をもつ。フロンではサイク荷曲線の予測も相関係数 0.75 の結果となった。これら

ルの低圧が 5bar、高圧が 25bar 程度であるのに対し、の予測値をもとに蓄電システムを運転した場合と、負CO2 ではそれぞれ 30bar、100bar 程度と、耐圧設計が必要となるが、逆に圧力が高いということは、濃くて重いガスが流れるというであり、要素機器を小型化でき

インターネットなど
天気予報・電気料金情報
分岐回路単位での消費電力情報る可能性がある。
主要家電機器のON/OFF情報

情報収集部
電力使用実態DB・気象実績DB

このような特徴を有する CO 2 の冷媒としての可能性を評価するために、以下の検討が必要と考え研究を進めてきた。
・ CO2 ヒートポンプサイクルの効率の把握・評価

負荷曲線予測部
蓄電システム運転計画部

家電機器運転予測部
家電機器運転計画部

マンマシン・インタフェース部
・蓄電システム運転計画表示
・家電機器利用アドバイス
・電気料金などの表示・家電機器自動運転計画表示

料金節減を支援する機能

快適性向上を支援する機能

・ CO2 ヒートポンプの挙動把握・制御方法の検討
・超臨界 CO2 の伝熱流動特性の解明
先ず、CO2 サイクルの効率に関しては、サイクル計算
により把握・評価した。その結果、図 3-3-4 に示すよう・運転計画変更などの入力に、給湯用では、フロンより高い成績係数（給湯出力／圧縮機電気入力）が得られること、特に、従来の

図3-3-334

電力有効利用支援システムの機能

フロンでは不可能であった電気温水器並の高温給湯

3.8（高圧9.2MPa）

4

3.6（高圧9.9MPa）

3.3
給湯成績係数（COP）

蒸発器

COP=3.4（高圧10.8MPa）

CO2

3

膨張弁

超臨界CO2
伝熱試験部

CO2圧縮機

2
蒸
発
器

R22

圧縮機

ガスクーラ
（給湯熱交）
［対向流］

膨張弁

1

対象サイクル

図3-3-5
0
60

65

70

75

80

85

CO2ヒートポンプ伝熱ループ試験装置

90

給湯温度（℃）

図3-3-4

給湯サイクル計算結果（85 ℃程度）においても高い効率が得られることが明らかになった。CO2 では、高圧側が超臨界になるため凝縮はおこらず、除熱とともに温度が徐々に低下していく。

35
CO2熱伝達率（kW/m2K）

冬期条件：断熱圧縮効率＝0.6、給水温度＝10℃、蒸発温度＝−3℃、ガスクーラ出口温度＝15℃、蒸発器出口過熱度＝5℃

30

●熱伝達率
実験値
相関式１
相関式２
相関式３
相関式４
●温度
擬臨界温度

圧力101bar

25
20
15
10
5
0
0

20

従って、給湯器のような加熱温度幅が大きい場合、加

40

60

80

100

120

CO2温度（℃）

熱熱交換器を対向流とすることで熱交換温度差による（比熱が最大となる擬臨界温度近傍で熱伝達率は極値をとること、現状の相関式よりも高い値が得られていることなどが分かる。）

エントロピロスを小さくすることができるため、高い成績係数が得られる。
一方、空調用では、単純な比較では、フロンより成

図3-3-6

超臨界CO2の熱伝達率試験結果

績係数は低下するが、サイクル上の工夫等種々の方策
により、フロンと同程度の成績係数が得られることが分かった。

は小型化が可能であることが分かった（図 3-3-6）。
以上の基礎的な研究成果から、CO2 はヒートポンプの次にサイクルの挙動や制御方法に関しては、CO2 のヒ

冷媒として十分利用可能であること、特に給湯用に関ートポンプループ（図 3-3-5）を試作し、熱源や熱負荷

しては、サイクル上の特別な工夫をしなくても高い成の温度・流量等を変化させる実験を行った。これらを績係数が得られるため将来有望であることが明らかに変化させた場合のサイクル各点の圧力や温度等の変化なった。

は、フロンを使ったサイクルとほぼ同様であること、

上に示した基礎的な研究成果を踏まえ、1998 年９月、

また、サイクル全体の制御方法に関しても、従来のフ東京電力と電力中央研究所は、CO2 冷媒サイクル技術やロンに使われている電子式膨張弁とインバータ駆動の圧縮機技術を保有するデンソーと、住宅給湯分野の省圧縮機による方式が使えることが明らかになった。

エネを目指し、CO2 冷媒給湯器の開発を開始した。要素

さらに、超臨界 CO2 の伝熱に関しては、CO2 ループに技術の開発を着実に進め、圧縮機を含む要素技術開発

伝熱試験部を設け実験により把握した。メカニズム解にほぼ目処が得られ、2000 年１月時点、全国５箇所で明等の課題は残るものの、超臨界 CO 2 の熱伝達率は十試作機によるフィールド実証試験を実施中である。図分大きく、CO2 用のガスクーラー（フロンでは凝縮器）

3-3-7 に開発したシステムの概要を示す。サイクル構成

電中研レビュー No.41 ● 35

気液分離器は、基本的な４つの要素からなる単純なサイクルであ

圧縮機
ガスクーラ
（給湯熱交）

蒸発器

給湯水

また、定格の給湯能力は 4.5kW で、これは電気温水器のヒーター容量を参考に設定している。実験室におけ

給水

空
気

る。空気熱源で、スクロール圧縮機を搭載している。

電子式膨張弁a）開発機のサイクル構成

るこれまでの試験において、− 20 ℃という低外気温でも 90 ℃の給湯が可能であることを確認しており、寒冷地においても利用できると考えている。現在のところ、
季節ごとの給湯負荷から年間平均の成績係数を試算した結果、3.0 以上の成績係数が得られる見込みである。
CO2 冷媒は、以上示したように給湯用はもちろんのこと、空調や乾燥等他分野へも適用できる可能性を秘めている。電力中央研究所では、CO2 の特徴を真に活かしたシステムとするための伝熱等基礎現象の解明や空調用サイクル高効率化のための膨張動力回収技術の可能性評価等、今後とも鋭意、研究開発を進めて行く予定

左：ヒートポンプユニット（81×31×64cm）
右：貯湯槽（95×40×130cm、200リットル）b）開発機の概観

図3-3-736

開発した住宅用CO2ヒートポンプ給湯器である。

コラム 暖房・給湯用の新蓄熱物質を探索する
夜間の余剰電力を使って冷熱を氷として蓄えて融解潜熱）を導くというものである。つまり、分おき、その熱を昼間のビル空調に利用する蓄熱技

子動力学法とは実際に測定し得ないことを、それ

術は、電力の負荷平準化に大きく寄与する。こうに相当する架空の物質系について計算機上で実験した蓄熱技術は、主に、夏場の冷房ピークへの対を行っていることに他ならない。図はパラフィン

応として検討されてきたが、一方で、民生用エネの一成分であるノルマルオクタンについて、温度

ルギー消費に占める暖房・給湯用熱需要の比率はの上昇に伴い物質が溶ける様子を表したスナップ

高く、今後、こうした温熱系蓄熱に関する研究もショットである。このように、粒子の座標位置を重要になると考えられる。

追跡することによって計算機上で融解現象を扱う

暖房・給湯を目的とした蓄熱材として利用可能

ことができ、これから物質の融点が予測可能とななものに、無機塩、共晶化合物、パラフィンなどる。また、粒子間に働くエネルギーを計算していが検討されている。実際の蓄熱運転では繰り返しることから、系の内部エネルギー変化を見積もる

融解・凝固を行うことから、再結晶性に優れ、過ことで、融解に伴う潜熱も求めることができる 。

冷や相分離の影響を受けないパラフィン系が有効

パラフィン系についてシミュレーションから求めであると考えられるが、こうした有機物質では無た融点及び融解潜熱を表に示す(17)。

機系の材料に比べ融解潜熱が小さいといった短所がある。そこで、パラフィン系、つまりアルカン

表の置換基効果による融解潜熱の向上を目指し、コ
物質名

ンピュータシミュレーションによる物質探索を試みている。
計算機処理能力の飛躍的な進歩と、汎用ポテン
シャル及びプログラムの開発により、近年、コンピュータシミュレーションは身近な研究ツールになりつつある。扱える物質系や現象の応用計算には制約があるものの、実験に先駆け新規物質の構

パラフィン系の融点及び融解潜熱
融点［K］

融解潜熱［kJ/mol］

計算値

実測値

計算値

実測値

C8H18

200〜210

216.4

19.8

20.7

C10H22210〜220

243.5

12.1

28.8

C12H26230〜240

263.6

36.4

36.9

C14H25260〜270

279.0

65.8

45.1

C16H34250〜260

291.3

53.3

築とその物性予測が可能となれば、材料開発において非常に有効であると考えられる。

このように、シミュレーションによる物性予測

シミュレーションの手法の一つである分子動力の可能性が見出されたので、今後は、新規蓄熱物

学法は、任意に構築した系について粒子間に働く質の開発を念頭に分子構造に着目した物質の構築

力から全粒子を運動させ、目的とする物性（融点、とその物性予測を行う予定である。

200K

図

210K

240K

ノルマルオクタン（n-C8H18）の融解シミュレーション(16)電中研レビュー No.41 ● 37

３−４

3-4-1

非侵入型電気機器モニタリング
システムの開発

非侵入型電気機器モニタリングシス
テム

需要家の保有する電気機器の構成や使用実態に関する情報は、負荷率悪化の要因分析、需要変化の予測、
きめ細かな季時別料金システムの構築、DSM（Demand Side Management）の効果の評価、需要家への各種サービスの提供等を行う上で重要である。需要家の電気の使用実態に関する測定はロードサーベイと呼ばれ、需要家の給電線の入口付近にセンサを設置して総消費電力を測定する場合と、下流に接続されてい図3-4-1 消費電力測定記録装置（163mm（H）×104mm（W）×70mm（D））

る電気機器にセンサを設置して、機器ごとのオン・オ
フの状態や消費電力を測定する場合がある。
従来、電気機器ごとの使用実態を測定するためには、需要家の中に立ち入って電気機器や給電回路にセンサやデータ収録装置を取付ける必要があった。この方式
は需要家の中に立ち入ることから侵入型（Intrusive）と呼ばれ、既にいくつかの測定装置が開発されている。
当研究所でも図 3-4-1 に示すような小型で使い勝手のよ
い消費電力測定記録装置を開発している (18) 。しかし、このような方式では、需要家内に測定装置を設置するための作業や、場合によっては工事が必要となり、コストがかさむ。さらに工事やデータ回収に関連して需要家に負担を強いる等、課題も多い。また、需要家

図3-4-2

夫々では自由な電気の使い方をするため、電気の平均

非侵入型電気機器モニタリングシステムのイメージ的な使用実態を把握するには、数百戸単位でロードサーベイを実施する必要がある。このため、工事やコスト、需要家への負担などを極力抑えた方法が望まれる。
すなわち、需要家の中へ侵入することなく、電気機器

3-4-2

基本原理 −電気機器から発生する
高調波パターンの認識−ごとの、あるいは用途ごとの電気の使用実態を測定する方法が望まれる。この方式は非侵入型（Non-

電気機器のスイッチを入れると給電線に電流が流れ

Intrusive）と呼ばれ、図 3-4-2 にイメージを示すように、る。一般にこの電流は基本周波数（50Hz あるいは 60Hz）

需要家の中に立ち入らず、需要家の給電線入口位置にの成分のみからなる正弦波ではなく、その機器の回路おける測定で得られる情報のみから、内部の電気機器と動作状態に応じた固有のひずみ（高調波）を含んでの動作状態を推定するものである。

いる。このことは複数台の電気機器が下流に接続されている場合も同様で、電気機器の動作状態の組合せに38

応じた固有の高調波が含まれている。したがって、給の比較からわかるように、ほぼ同等の基本波（第１次）

電線入口位置で測定される高調波と機器の動作状態の電流、つまり総消費電力がほぼ同じでありながらも、組合せとの相関をあらかじめ何らかの方法で学習する

高調波電流と位相差のパターンは、電気機器の動作状ことによって、給電線入口位置で得られる情報のみか

態の組合せによって大きく異なる。電気機器の組合せ

ら下流に接続された電気機器の動作状態を推定するこやそれらの動作状態の組合せを変えて、このような高とができる。

調波データを測定し、そのデータを用いてニューラル

図 3-4-3 は図 3-4-4 の測定回路を用いて測定した高調

ネットワークなどのパターン認識手法を学習させるこ波の例である。図 3-4-3 の中の表に電気機器の動作状態とで電気機器個別の動作状態を推定するシステムを構の組合せを示してある。グラフは基本波（第１次）な

築できるものと期待される。

らびに第３次から第 13 次までの奇数次の高調波の電流

ここでは、パターン認識手法として、表 3-4-1 に示す

値と基本波電圧に対する夫々の位相差を示している。

ように、二つのカテゴリー（ニューラルネットワーク

位相差は角度を正弦値で表している。図 3-4-3 の_と`とラージマージンクラシファイア（LMC））に属する
夫々二つの方法を使用している。図 3-4-5 は従来からあ

A

B

C

D

E

F

るニューラルネットワークと新しい手法であるラージ

インバータ
エアコン

インバータ
冷蔵庫

従来型
冷蔵庫

白熱灯

蛍光灯

テレビ

マージンクラシファイアの違いを概念的に示している。

ON/OFF
状態

ON

OFF

OFF

ON

ON

OFF

ここで図内の白丸と黒丸が電気機器のオンとオフに

消費電力
［W］

998

0

0

600

180

0

夫々対応するとして、白丸と黒丸を判別する直線を見

1

15

0.5
位相差

10

0

5

−0.5

のデータの出現頻度を示すものとする。図の左側に示
すニューラルネットワークでは、出現頻度の高いデー位相差（Sin）

電流［A］

つけることを考える。白丸と黒丸の直径の大きさはそ20タ（大きな白丸と大きな黒丸）を重視して判別境界線

電流
0

SW1

−1
1

3

5

7

9

11

13
SW2

高調波次数

_

高調波パターンの例¸

A

B

C

D

E

F

インバータ
エアコン

インバータ
冷蔵庫

従来型
冷蔵庫

白熱灯

蛍光灯

テレビ

ON/OFF
状態

ON

OFF

OFF

ON

OFF

ON

消費電力
［W］

952

0

0

600

0

79

CT

SW4

SW6

1
0.5

位相差

10

0

5

−0.5

電流

−1

0
1

3

5

7

9

11

13

電流
電圧

図3-4-4
位相差（Sin）

15

インバータ
エアコン

B：

インバータ
冷蔵庫

C：

従来型
冷蔵庫

D： 白熱灯

PT
SW5

20

電流［A］

SW3

商用電源
（50Hz 100V）A：

E： 蛍光灯F： テレビ高速フーリエ変換

家庭需要家を想定した高調波パターンの測定回路

表3-4-1

使用したパターン認識手法

カテゴリー
ニューラルネットワーク（バックプロパゲーション）

パターン認識手法

記号

シグモイド関数ネットワーク

SFN

ラジアルベーシス関数ネットワーク

RBFN

サポートベクターマシン

SVM

アダブースト（ν-Arc）

ν-Arc

高調波次数

`

図3-4-3

高調波パターンの例¹

測定した高調波パターン

ラージマージンクラシファイア（LMC）

電中研レビュー No.41 ● 39

判別境界線

判別境界線
境界近傍のデータに着目

高頻度データを重視

入力データ

パターン認識手法

推定結果

基本波ならびに
第3次から第13次の奇数次高周波の電流値と位相差

SFN
RBFN
SVM
ν-Arc

電気機器個別のオン・オフ状態あるいは消費電力

図3-4-6

基本システムの動作手順

マージンを最大化_

ニューラルネットワーク

図3-4-5`に対する夫々の位相差である。また、後者は入力側デラージマージンクラシファイアータに対応する電気機器個別の動作状態（オン・オフ

データ判別の概念

どちらの状態にあるのかということ、あるいは何 W の電力を消費しているかということ）である。あらかじを引くのに対して、右側のラージマージンクラシファ

め、これらの学習データをパターン認識手法に与え、イアは判別の難しい、つまり白丸と黒丸の境界に近い学習を完了させておく。こうすることで、次に学習デ

データに着目して判別のための境界線を引く。図 3-4-5ータの入力側データとは異なるデータが入力データとの_および`において、判別境界線はいずれもすべてしてパターン認識手法に与えられても、パターン認識の白丸、黒丸を正しく判別している。しかし、左側の手法はその入力データに対応する電気機器個別の動作

ニューラルネットワークでは、判別境界線の近傍にあ状態を推定結果として出力する。このようなシステム

る白丸あるいは黒丸は左右に少し移動するだけで、判を構築することで非侵入型電気機器モニタリングシス

別境界線を越えてしまい、誤った判別をすることにな

テムをつくることができる。

る。これに対し、右側のラージマージンクラシファイ

学習データとは異なるいくつかのテストデータを用

アでは、判別境界線に近いデータが少々移動しても正意し、その入力側データを入力データとして、学習をしい判別を行える。なお、表 3-4-1 に示した各手法では、完了したパターン認識手法に与え、推定結果として出シグモイド関数（SFN）やラジアルベーシス関数

力された電気機器個別の動作状態をその正解と比較し（RBFN、SVM、ν-Arc）などの非線形な関数を利用してシステムの性能を評価した。12 個のテストデータをて複雑な判別境界線を設定している。

用いて電気機器個別のオン・オフ状態の推定を行った

以上のような基本原理に基づいて構成した非侵入型

結果が表 3-4-2 である(19),(20)。推定結果の正解率で示して電気機器モニタリングシステムの基本システムの動作ある。表からわかるように、ラージマージンクラシフ

手順を図 3-4-6 に示す。まず、パターン認識手法を学習

ァイアの一種であるν-Arc はどの電気機器に対してもさせるため、いくつかの学習データを用意する。学習100 ％の正解率で動作状態（オンまたはオフ）を推定でデータは入力側データと出力側データのセットになっきた。

ている。前者は需要家の給電線入口位置で測定した総同様にして、電気機器個別の消費電力を推定した結負荷電流に含まれる基本波（第１次）ならびに第３次果を図 3-4-7 に示す。これはインバータエアコン、インから第 13 次までの奇数次高調波の電流値と基本波電圧

バータ冷蔵庫、白熱灯、蛍光灯、テレビを組合わせて

表3-4-240

電気機器のオン・オフ状態の正解率

A

B

C

D

E

F

インバータ
エアコン

インバータ
冷蔵庫

従来型
冷蔵庫

白熱灯

蛍光灯

テレビ

平均

SFN

99％

100％

73％

83％

100％

98％

RBFN

100％

100％

86％

100％

100％

100％

98％

SVM

100％

100％

92％

100％

100％

100％

99％

ν-Arc

100％

100％

100％

100％

100％

100％

100％

92％

100
90
80

推定値［％］

70
60
50
40
30
20
10
0
0

10

20

30

40
50
60
実際の消費電力［％］

_

70

80

90

100

70

80

90

100

インバータエアコン

100
90
80

推定値［％］

70
60
50
40
30
20
10
0
0

10

20

30

40
50
60
実際の消費電力［％］`

図3-4-7インバータ冷蔵庫

電気機器の消費電力の推定結果動作させた場合の結果であるが、インバータエアコンの実現可能性を確認できた。今後は、多種多数の電気とインバータ冷蔵庫の結果のみ示してある。使用した機器についてこの手法の適用可能性を検討する予定で

パターン認識手法はシグモイド関数ネットワークある。また、並行してプロトタイプシステムを製作し（SFN）である。図の横軸が電気機器の実際の消費電力たい。

を、縦軸が推定結果を示している。いずれの軸も電気

この非侵入型電気機器モニタリングシステムは、実機器の定格電力で正規化してある。図内の二本の破線

現化に向けて動き出している各種需要家情報ネットワ

で囲まれた領域が推定精度± 10 ％の領域である。いずーク構想の中にコンフリクトなく導入可能と考えられ、れの電気機器についても、1500 個用意したテストデー

また、これらの構想の実現によって普及が進むと期待(21)される。このシステムは家庭需要家を対象にしたロータのうち 95 ％以上が± 10 ％の推定精度内に納まった 。

ドサーベイへの適用にとどまらず、電気機器の異常動

3-4-5 今後の展開

作の検知へも適用可能と考えている。また、業務用需要 家 を 対 象 と す れ ば 、 ESCO（ Energy Service

以上のように、実験室における小実験では、新しい原理に基づく非侵入型電気機器モニタリングシステム

Company）事業における簡便な計測ツールとしての可能性も秘めている。

電中研レビュー No.41 ● 41

コラム 消費者をつかむ「良くても売れない」

日経ビジネスは 8 月 21

電気料金の値上げは困るが、グリーン電力の割増

日号で〝よい商品〟が売れないわけを特集した。

料金なら支払ってもよい。このような消費者の反「消費者をつかみきれていない」ために、広報や営

応は、物価の上昇は困るが、有機野菜やおいしい

業戦略が十分機能していないというのが、この特水は少々割高でも購入する、という行動に通じる集の結論である。

ものがある。消費者は、有機野菜やミネラルウォ「良い電気が売れない」「良い電気を作っている会社の業績が伸びない」

本格的な市場競争の時ーターが健康にどれだけ効果があるかを正確に知っているわけではないが、それらの消費は満足感

代がくれば、こんな特集が組まれるかもしれない。

を与えるのである。安くて、安定していて、滅多

そして、消費者をつかんだ電力会社とそうではなに停電しない〝良い〟電気に加え、消費者に満足い企業との明暗がはっきり示されるかもしれない。

感を与える商品としての、付加価値をもった多彩

消費者に選択権が与えられると、どんなことが起な電気を開発することが求められる。

こりうるのだろうか。
〝あなた〟の電気を送る
色つきの電気を売る

月尾嘉男東京大学教授は 93 年の著書「贅沢の創パソコンといえばアイボリー。白物家電が機能造」で、情報技術を駆使した一品種一生産の可能性も色もデザインも多彩になっていったにもかかわを述べている。月尾教授の描いた社会はそのまま

らず、パソコンはなかなかアイボリーから変化しの形で実現されたものもあれば、そうでないものなかった。そこに登場したのが imac である。丸みもある。例えば、衣服の個人仕様はそれほど普及しを帯びたすっきりしたボディに透明感のある鮮やていない。しかし、インターネットを通じて、自分かな色。「毎日使うものだから、気に入った色にしだけの掘り出し物を探す若者は増えているという。

たい」という消費者意識を的確に捉えた商品開発

様々な分野で個人仕様が進まない理由のひとつは、戦略である。imac 自体の売れ行きもさることなが普通の人は「どんな物が欲しいか」を明確に表現

ら、パソコンまわりの備品の色が imac カラーに席できないからである。つまり、個人仕様の商品を巻されていることからも、いかに消費者の潜在的注文するには、ばくぜんとしたニーズを形に表現なニーズをとらえた商品開発だったかがわかるだ

してくれるコンサルタントが必要なのである。

ろう。

電力会社が提案する多様な料金メニューやサー

一般に、商品の普及率が高まると、色・デザイ

ビスが受け入れられるかどうかも、各家庭に最適

ン・機能などの多様化が進む。増大する需要に対な料金メニューをアドバイスするしくみが機能すして多くの企業が参入し、商品の差別化戦略がとるかどうかに関わっている。というのも、一般のられるためであるが、消費者側の個性化志向の影

世帯は、どのように電気を使っているのかよくわ

響も少なくない。だとすれば、最も日常的な財でかっておらず、料金メニューのメリットを理解しある「電気」が競争市場で多様化しない理由はな

にくいからである。

い。例えば、北海道電力の「ドリーム８」は深夜

多様な個人に対応するサービスはこれまではコ

料金のひとつだが、ネーミングひとつで新しいストがかかりすぎて不可能だった。しかし、情報〝商品・サービス〟として認知されたのではない

技術の発達は、効率的な One to One マーケティンだろうか。

グを可能にする。米国の電力会社では、大口顧客

電力版 imac の候補のひとつは「グリーン電力」†

制度である。当研究所の調査 によれば、首都圏の対応のコールセンターの充実などで、顧客の獲

主婦の７割が、新エネルギー開発を進めるために得・維持に努力している。国内でも、自由化に直割増料金を支払う制度が導入された場合、「契約し面した銀行がコールセンターを活用した顧客獲得

たい、料金によっては契約したい」と答えている。

に懸命である。電気事業の場合も、いかに魅力的†

1999 年度首都圏の 400 世帯を対象に実施したアンケート調査。

42に対するアカウントマネージャーや、住宅用顧客

な〝あなた〟向けのサービスを提案できるかが重要になろう。

コラム エネルギーユーザ特性情報データベース
エネルギーユーザ特性情報とは●パスワード保護

需要家エネルギー関連の研究には、電気および本データベースは電力会社など所外の機関から熱の利用者すなわちエネルギーユーザに関するさも参照できるようにすることを念頭に開発を進め

まざまな情報、また、エネルギーを使用するためている。このため、研究開発の過程にあるデータの機器やシステムの特性に関する情報が不可欠でなど開示に差し支えのあるデータについてはパスある。近年は、需要家自らが化石燃料や自然エネ

ワードにより保護できるようにする。

ルギーを変換して電気エネルギーおよび熱エネル
ギーを得ることの出来る分散型の電源やエネルギ
ー源も登場しており、これらに関する情報も必要である。

プロトタイプデータベースの開発
これまでに、住宅需要家の年間のエネルギー消費データや、近年開発が進み実用化・普及の動向が注目されているマイクロガスタービンなどの分エネルギーユーザ特性情報データベースの特徴
情報を集積し、多量の情報の中から望みの情報を検索する機能を備えたデータベースは、情報の散型電源の特性データなどを格納し、プロトタイ
プデータベースとしての機能検証を進めている（図１）。

共有や有効利用に適している。
開発を進めているエネルギーユーザ特性情報デー
タベースの特徴は次の３点である。
∏

多様な形態の情報π

フレキシブルな検索∫

パスワード保護クライアント（Webブラウザ）
ID、パスワードによる認証
Webブラウザ
みつけるぞう検索●多様な形態の情報

資料内容

エネルギーユーザ特性情報（データ）には、例
えば、住宅需要家の年・月・日間の消費電力量、エネルギー機器の仕様・特性のように表形式やグラフ化された数値データ、様々な需要家の行動様
式・パターンをまとめた表形式の文章データ、また、図面や写真など、多様な形態がある。

Webブラウザ

Webブラウザ

みつけるぞう検索結果

本文索を容易にするため、データ毎にキーワードや概⑥クライアントに結果が戻る
Web Server②スクリプトを実行要を表す短文などの標識を付けて格納する。

⑤結果を戻すスクリプト１（HTML作成）●フレキシブルな検索
データベース利用者とのインターフェイスとな

資料内容
資料リスト

①スクリプトの呼び出し

本データベースでは、あらゆる形態のユーザ特性情報を格納することが出来る。また、情報の検Excel等

スクリプト２（データ表示）③SQL文を発行④結果

る検索エンジンには、当所の情報研究所が開発しDBた「みつけるぞう」を適用した。これにより、利用者が入力したキーワードはもちろんのこと、それに近いキーワードを含むデータを候補として表

図１

エネルギーユーザ特性情報データベースの構成示し、効率的な検索を支援する。

電中研レビュー No.41 ● 43