業務用建物を対象とした電力需要・太陽光発電予測と予測制御型 BEMS の有効性検討
業務その他部門（事務所，商業施設などの建物）のCO2排出量は，我が国全体の約2割を占め，その削減が喫緊の課題である．本研究では，太陽光発電設備が設置された業務用建物を対象に，エネルギー管理の効率化に向けて，電力需要量と太陽光発電量を予測するモデルを構築した．モデルは，説明変数に，気象（気温，日射量など），人流，周期データ（24時間周期，平日休日区分など），太陽位置（方位角など）などを使用し，深層学習の一つであるLSTMを用いた．将来34時間先の電力需要量と太陽光発電量を，実績値との相関係数0.85以上で予測した．予測結果を用いたシミュレーションでは，電力量料金の年間15%以上の削減を確認し，蓄...
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| Published in | AI・データサイエンス論文集 Vol. 4; no. 3; pp. 656 - 669 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
公益社団法人 土木学会
2023
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2435-9262 |
| DOI | 10.11532/jsceiii.4.3_656 |
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| Abstract | 業務その他部門（事務所，商業施設などの建物）のCO2排出量は，我が国全体の約2割を占め，その削減が喫緊の課題である．本研究では，太陽光発電設備が設置された業務用建物を対象に，エネルギー管理の効率化に向けて，電力需要量と太陽光発電量を予測するモデルを構築した．モデルは，説明変数に，気象（気温，日射量など），人流，周期データ（24時間周期，平日休日区分など），太陽位置（方位角など）などを使用し，深層学習の一つであるLSTMを用いた．将来34時間先の電力需要量と太陽光発電量を，実績値との相関係数0.85以上で予測した．予測結果を用いたシミュレーションでは，電力量料金の年間15%以上の削減を確認し，蓄電池の有効活用から電力需要の平準化，災害対応への有効活用が可能であることを示した． |
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| AbstractList | 業務その他部門（事務所，商業施設などの建物）のCO2排出量は，我が国全体の約2割を占め，その削減が喫緊の課題である．本研究では，太陽光発電設備が設置された業務用建物を対象に，エネルギー管理の効率化に向けて，電力需要量と太陽光発電量を予測するモデルを構築した．モデルは，説明変数に，気象（気温，日射量など），人流，周期データ（24時間周期，平日休日区分など），太陽位置（方位角など）などを使用し，深層学習の一つであるLSTMを用いた．将来34時間先の電力需要量と太陽光発電量を，実績値との相関係数0.85以上で予測した．予測結果を用いたシミュレーションでは，電力量料金の年間15%以上の削減を確認し，蓄電池の有効活用から電力需要の平準化，災害対応への有効活用が可能であることを示した． |
| Author | 中島, 慎治 平松, 佑一 上山, 晃 田頭, 直樹 松嶋, 健太 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 田頭, 直樹 organization: 株式会社建設技術研究所 国土文化研究所 ISP – sequence: 1 fullname: 中島, 慎治 organization: 株式会社建設技術研究所 東京本社資源循環・エネルギー部 – sequence: 1 fullname: 上山, 晃 organization: 株式会社建設技術研究所 中部支社 – sequence: 1 fullname: 松嶋, 健太 organization: 株式会社建設技術研究所 企画・営業本部エネルギー事業推進室 – sequence: 1 fullname: 平松, 佑一 organization: 株式会社建設技術研究所 国土文化研究所 ISP |
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| EISSN | 2435-9262 |
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| PublicationTitle | AI・データサイエンス論文集 |
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| Publisher | 公益社団法人 土木学会 |
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| References | 10) 環境省：ZEB PORTAL 須賀川土木事務所庁舎<https://www.env.go.jp/earth/zeb/case/new_08.html>，（2023.6.16 確認） 1) 首相官邸：第二百三回国会における菅内閣総理大臣所信表明演説< https://www.kantei.go.jp/jp/99_suga/statement/2020/1026shoshinhyomei.html >，(2023.6.16 確認). 8) 西嶋瑛世，古澤陽，海野真穂，堀田裕弘：機械学習を用いた文教施設の電力需要予測における最適モデルの構築，Journal of Japan Society of Energy and Resources，Vol.44(3)， pp.145-151，2023. 15) 経済産業省資源エネルギー庁：エネルギー基本計画（令和3年10月）<https://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/pdf/20211022_01.pdf>（2023.6.16 確認） 13) 一般社団法人日本卸電力取引所：取引市場データ<https://www.jepx.jp/electricpower/market-data/spot/>（2023.6.16 確認） 11) 一般社団法人気象業務支援センター：メソ数値予報モデル GPV（MSM）<http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/file/f-online10200.html> （2023.6.16 確認） 12) Hochreiter, S. and Schmidhuber, J.: Long Short-Term Memory, Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp.1735-1780, 1997. 16) 坂上聡子，井野本正樹，田熊良行， 岩田 雅史：けいはんな地域エネルギーマネジメントシステムの開発，システム制御情報学会論文誌，Vol.28(8)， pp.181-188，2015. 14) 縄田豊：自然環境下における太陽電池の出力特性，日本機械学会論文集（B編），Vol.60(576)，pp.2904-2909，1994. 3) 環境省：地球温暖化対策計画（令和3年10月22日閣議決定）< https://www.env.go.jp/earth/ondanka/keikaku/211022.html>，(2023.6.16 確認). 4) 経済産業省・環境省：2019年度における地球温暖化対策計画の進捗状況（経済産業省・環境省関係）（概要版），< https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/sangyo_gijutsu/chikyu_kankyo/chikyukankyo_godo/pdf/050_03_00.pdf >，（2023.6.16 確認）. 2) 環境省：2021 年度（令和3年度）の温室効果ガス排出・吸収量（確報値）について< https://www.env.go.jp/press/press_01477.html >， (2023.6.16 確認). 7) Liu, H. Liang, J. Liu, Y. and Wu, H.: A Review of Data-Driven Building Energy Prediction, Buildings2023, 13, 532, 2023. 9) 松浪佑宜，宮田翔平，高原，川上理亮，柴田克彦，赤司泰義：再エネと蓄電池を有する建築物エネルギーシステムにおける負荷平準化モデル予測制御－固定料金制に基づく蓄電池充放電による再エネの最大活用－，空気調和・衛生工学会 論文集， Vol.48(315)，pp.1-11，2023. 5) 梅澤結花，大川佳寛，滑川徹：太陽光発電量予測に基づく複数BEMSにおける分散型取引システム，計測自動制御学会論文集，Vol.58(4)，pp.236-244， 2022. 6) 古澤陽，西嶋瑛世，海野真穂，堀田裕弘：AutoMLを用いた太陽光発電量予測の精度検証の検討， Journal of Japan Society of Energy and Resources, Vol.44(3), pp.152-159，2023 |
| References_xml | – reference: 9) 松浪佑宜，宮田翔平，高原，川上理亮，柴田克彦，赤司泰義：再エネと蓄電池を有する建築物エネルギーシステムにおける負荷平準化モデル予測制御－固定料金制に基づく蓄電池充放電による再エネの最大活用－，空気調和・衛生工学会 論文集， Vol.48(315)，pp.1-11，2023. – reference: 1) 首相官邸：第二百三回国会における菅内閣総理大臣所信表明演説< https://www.kantei.go.jp/jp/99_suga/statement/2020/1026shoshinhyomei.html >，(2023.6.16 確認). – reference: 2) 環境省：2021 年度（令和3年度）の温室効果ガス排出・吸収量（確報値）について< https://www.env.go.jp/press/press_01477.html >， (2023.6.16 確認). – reference: 8) 西嶋瑛世，古澤陽，海野真穂，堀田裕弘：機械学習を用いた文教施設の電力需要予測における最適モデルの構築，Journal of Japan Society of Energy and Resources，Vol.44(3)， pp.145-151，2023. – reference: 13) 一般社団法人日本卸電力取引所：取引市場データ<https://www.jepx.jp/electricpower/market-data/spot/>（2023.6.16 確認） – reference: 6) 古澤陽，西嶋瑛世，海野真穂，堀田裕弘：AutoMLを用いた太陽光発電量予測の精度検証の検討， Journal of Japan Society of Energy and Resources, Vol.44(3), pp.152-159，2023． – reference: 10) 環境省：ZEB PORTAL 須賀川土木事務所庁舎<https://www.env.go.jp/earth/zeb/case/new_08.html>，（2023.6.16 確認） – reference: 14) 縄田豊：自然環境下における太陽電池の出力特性，日本機械学会論文集（B編），Vol.60(576)，pp.2904-2909，1994. – reference: 5) 梅澤結花，大川佳寛，滑川徹：太陽光発電量予測に基づく複数BEMSにおける分散型取引システム，計測自動制御学会論文集，Vol.58(4)，pp.236-244， 2022. – reference: 11) 一般社団法人気象業務支援センター：メソ数値予報モデル GPV（MSM）<http://www.jmbsc.or.jp/jp/online/file/f-online10200.html> （2023.6.16 確認） – reference: 4) 経済産業省・環境省：2019年度における地球温暖化対策計画の進捗状況（経済産業省・環境省関係）（概要版），< https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/sangyo_gijutsu/chikyu_kankyo/chikyukankyo_godo/pdf/050_03_00.pdf >，（2023.6.16 確認）. – reference: 12) Hochreiter, S. and Schmidhuber, J.: Long Short-Term Memory, Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp.1735-1780, 1997. – reference: 15) 経済産業省資源エネルギー庁：エネルギー基本計画（令和3年10月）<https://www.enecho.meti.go.jp/category/others/basic_plan/pdf/20211022_01.pdf>（2023.6.16 確認） – reference: 7) Liu, H. Liang, J. Liu, Y. and Wu, H.: A Review of Data-Driven Building Energy Prediction, Buildings2023, 13, 532, 2023. – reference: 3) 環境省：地球温暖化対策計画（令和3年10月22日閣議決定）< https://www.env.go.jp/earth/ondanka/keikaku/211022.html>，(2023.6.16 確認). – reference: 16) 坂上聡子，井野本正樹，田熊良行， 岩田 雅史：けいはんな地域エネルギーマネジメントシステムの開発，システム制御情報学会論文誌，Vol.28(8)， pp.181-188，2015. |
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