系統大における家庭用エアコンの有する電力需給調 …jser.gr.jp/journal/journal_pdf/2017/journal201703_1.pdfloads such as air-conditioners are suitable to control

Journal of Japan Society of Energy and Resources, Vol.38, No.2

系統大における家庭用エアコンの有する

電力需給調整ポテンシャルの評価Estimation of Potential of Load Flexibility with Controlled Residential Air-conditioners

in a Power System

藤原啓資 *・浅野浩志 *,**・坂東茂 *,** Keisuke Fujiwara Hiroshi Asano Shigeru Bando

(原稿受付日 2016 年 3 月 29 日, 受理日 2017 年 2 月 24 日)

１．まえがき

近年，クリーン発電として太陽光発電(PV)や風力発電等

の再生可能エネルギーの導入が促進されているが，これら

の発電は天候に左右されて大きな出力変動を伴う．従来の

電力系統は電力需要量に供給側が発電量を一致させること

で需給バランスを保つが，間欠型電源が増えて，火力発電

や水力発電の制御可能な電源の量が減ると，バランスを保

つ機能が低下し，従来の系統信頼度を維持するためにはよ

り大きな調整能力（柔軟性）と出力抑制が必要となる．こ

の問題解決には蓄電池の導入がしばしば挙げられるが，効

率，寿命，コスト面で更なる進歩が要求される．そこで，

注目される技術に，需要家機器を供給側と協調させて制御

することで電力需給アンバランスを解消するデマンドレス

ポンス(Demand Response, DR) がある 1)．

これまで能動的制御対象として考えられてきたのは消費

電力を大幅に変更可能な大口需要家であったが，今後の情

報通信技術の進展により，一台では小容量である家電機器

についても多数台を制御することで，系統大において有効

な量の電力需要調整に資すると考えられる．近藤らは配電

系統において，オン・オフ運転型の空調機需要を制御する

ことで変圧器過負荷を緩和する検討を行っている 2)．また，

山田らは需要家快適性を考慮した家庭用エアコン制御によ

る系統大の夏季ピークシフトの評価を行っている 3)．これ

まで，変動電源大量導入時に，家庭用エアコン制御が電力

系統大の需給バランス維持にどれだけ貢献するかが明らか

にされていない．そこで本稿では家庭用のインバータエア

コンを単位時間当たりの同時同量を満たすような DR に参

加させることを想定した．その際，想定時期は通信制御環

境が整備されるまでの時間と太陽光発電の大量普及を考慮

して 2030 年とし，対象地域は東京電力管内とした．冬季・

夏季に実施したエアコンの運転試験を基に作成した家庭用

エアコン消費電力モデルと室温変化モデルを用いて，東電

管内の住宅数，住宅の断熱性能，地域の気候特性を考慮し，

需要の上げしろ・下げしろとして調整可能な電力需要量を

推定する．その際，居住者の快適性を考慮した場合として，

例えば冬季では，エアコン設定温度を超える室温に達して

いる家庭のみ対象とした需給調整ポテンシャルの算出も行

う．後に，一例として，東電管内に太陽光発電が大量導

入されることを想定して，その出力変動量を推定し，算出

した家庭用エアコンによる需給調整ポテンシャル，快適性

考慮時の需給調整ポテンシャルと比較を行うことで，家庭

用エアコンがどの程度太陽光発電の変動量に対応しうるの

かを定量的に評価する．

２．家庭用エアコン消費電力モデル

日本における家庭用エアコンは一般的にインバータエア

コンであり，冷暖房負荷に応じて消費電力が変化する．そ

のため，消費電力のモデルを作成するにあたり，エアコン

消費電力と室温を実測し，両者の関係性から，エアコンの

起動時の動特性，経過時間に応じた消費電力，室温の変化

As variable renewable energy resources such as solar photovoltaic (PV) and wind power provide an increasing portion of electricity to the grid,

new forms of demand response are being developed with capabilities of reserve provision and frequency control. Thermostatically controlled

loads such as air-conditioners are suitable to control frequency deviation and imbalance of power systems. First in this paper, power

consumption was modeled based on measured dynamic characteristics of residential air-conditioners by changed indoor temperature setting in

an experimental smart house, COMMA house. Then, this paper discusses how much the air-conditioners are able to reduce or increase power

consumption as the potential of demand flexibility by turning on or off. The potential is estimated by using the model with considering

residential comfort. As the result, there are some characteristics about the potential depending on, the seasons, air-conditioners’ starting up at

each time of day and heat loss coefficient. Finally, the potential are compared with the PV output fluctuation under large PV penetration. The

comparison shows the least potential in February is 34 % of PV output fluctuation while the least potential in April is the 2 % of PV output

fluctuation.

＊東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻＊＊電力中央研究所エネルギーイノベーション創発センター

〒100-8126東京都千代田区大手町 1-6-1

E-mail: [email protected]

1


を明らかにすることを実験の目的としたデータ取得実験を

行った．住宅の断熱性能を示す Q 値が 1.69, 2.40 W/m2･K

の 2 つの値をとることができる東京大学の実験住宅

COMMA ハウス(COMfort MAnagement House) 2 階の寝室に

て実際にエアコンを運転し，計測した消費電力を基にエア

コン起動後の室温に応じた消費電力の増加と減少，その後

の安定時までの消費電力モデルを考案した．家庭用エアコ

ン消費電力モデルの詳細については付録に記載した．実験

で使用したエアコンの仕様を表 1 に示す．消費電力を説明

するパラメータとして設定温度，室温，外気温，Q 値を使

用している．図 1 に室温・消費電力実測値と測定結果(設定

温度 20℃)から求めたモデルとの比較を示す 4)．起動後に消

費電力を定格付近まで上昇させ，時間の経過とともに生じ

る室温の変化に応じて，消費電力を低負荷で安定させるま

での減少の様子を模擬している．

表 1 Specifications of the air-conditioner

Rated Capacity

(Min-Max)

Heating

Period

2.2 kW

(0.6 – 3.8 kW)

Cooling

Period

2.5 kW

(0.6 - 5.8 kW)

Power

Consumption

(Min-Max)

Heating

Period

445 W

(90 – 800 W)

Cooling

Period

445 W

(90 – 1485 W)

Indoor Unit Airflow

Heating

Period 11.2 m3/min

Cooling

Period 12.2 m3/min

Outdoor Unit

Airflow

Heating

Period 28 m3/min

Cooling

Period 28 m3/min

図 1 Models and measured values of power consumption and

indoor temperature in winter

表 2 Error between measured amount electric power values and

models

Passed time [min] Error [Wh] Relative error [%]

0 – 29 17.6 3.51

30 – 59 66.1 24.4

60 – 89 7.2 5.37

90 – 119 2.9 2.21

図 1 において，モデルと実測値に 100 W を超える差が生

じている個所が存在するが，これはエアコン一台の 1 分値

における差であり，瞬動予備力や周波数調整などを供給す

る Fast DR では問題となる可能性もあるが，単位時間当た

りの同時同量を満たすような DR については，一定の時間

幅における消費電力量が重要である．そこで表 2 に示すよ

うに，30 分毎の実測消費電力量とモデル消費電力量とを比

較すると，その差は数十 Wh 程度であり，ならし効果も考

慮してインバータエアコンの消費電力変化のモデルとして

問題ないものと判断した．3.2 で示すように，家庭のエアコ

ン起動時刻と，その後の使用継続時間から東電管内のエア

コン運転率を 30 分幅で求めており，使用継続時間別エアコ

ン台数に着目して 30 分幅の家庭用エアコンによる下げし

ろポテンシャル(エアコン消費電力需要)を推定している．

３．東電管内家庭用エアコン消費電力，需要と下げしろ

3.1 家庭用エアコン消費電力推定条件

図 2 に東電管内の各都県別住宅数を示す．東電管内にお

ける気候の違いからエアコンの使用実態やエアコン消費電

力に差が生じると考えられるため，東電管内地域を気候別

にグループ分けを行う．気候のグループ分けには住宅を建

てる際の断熱性能を決定する判断基準になっている次世代

省エネルギー基準(平成 11 年基準)5)を用いる．気候区分は

ローマ数字で表され，数字が大きな地域ほど温暖な気候で

あることを示す．本稿では各自治体 HP，国勢調査 6)と都県

別の住宅数 7)をもとに市町村単位で住宅数を求め，各区分

に属する住宅数を算出した．想定した 2030 年における全住

宅数に占める各気候区分に位置する住宅数割合を図 3 に示

す．区分Ⅳに属する住宅数が東電管内全住宅数の 97 %であ

るという結果から，区分Ⅳの地域にある住宅を本稿では対

象とし，電力需給調整ポテンシャル推定に用いる．また図

3には想定した Q 値が 1.75, 2.68 W/m2･K の住宅数割合も示

した．ポテンシャル算出にはこの 2 値の住宅を対象とした

が，これはモデル作成時の COMMA ハウス断熱性能がおお

よそこの 2 値に等しいためである．

0

5

10

15

20

25

0

400

800

1200

1600

0 30 60 90 120

Tem

pera

ture

[℃

]

Pow

er c

onsu

mp

tion

[W]

Passed time after start-up [min]

Measured power consumptionPower consumption modelMeasured indoor temperatureIndoor temperature model

Preset : 20 ℃

2


図 2 The number of houses in TEPCO area

図 3 The ratio of houses under climatic division and each Q-

value under Ⅳ in TEPCO area

Q 値 2.68 W/m2･K の住宅はⅣ地域の次世代省エネ基準の住

宅，1.75 W/m2･K の住宅はⅣ地域の次世代省エネ基準を超

える住宅を代表する値とした 8)．なお，2030 年における各

Q 値の住宅割合を想定したが，2012 年の各 Q 値の住宅 9)

のうち次世代省エネ基準に満たない住宅が建て替えられて

いくこととした．その際，建てられる住宅は Q 値 1.75 と

2.68 の住宅が一対一の割合で新しく建てられることとし

た．すなわち，次世代省エネ基準に満たない住宅数は減少

し，減少した住宅数の半数が Q 値 1.75，もう半数が Q 値

2.68 の住宅に置き換わることになる．毎年新しく建てられ

る住宅数は 2009 年から 2012 年にかけて建てられた住宅数

の都県別年平均とした．

エアコンの能力別の普及率については，2004 年の適用

畳数別出荷台数割合をエアコンの能力別需要割合とみな

し，その値を普及している割合として採用することとし

た．表 3 に能力別エアコン普及率を示す．ここでの定格消

費電力はエアコンカタログ値を参考におおよその値として

決定した．

表 3 Max power consumptions and spread ratio

For the size of the room [*1.824 m2] or [畳用]

Max power Consumption (Heating period) [W]

Max power Consumption (Cooling period) [W]

Spread ratio [%]

6~8 1500 900 56.8

10~12 2000 1100 26.5

14~ 3500 1500 16.8

3.2 東電管内エアコン運転率

具体的に代表日を表 4 に示すように決定する．東電管内

の 75 世帯を対象に得られたエアコン使用状況データ 10)を

基に各時間帯における全エアコンに占めるエアコン起動台

数割合と各時間帯に起動したエアコンの連続使用時間と平

日，休日を考慮して作成した運転率を図 4 に示した．75 世

帯の内二人以上の世帯数は 74 世帯で，単身世帯は 1 世帯

である．なお，関東においては全世帯に占める単身世帯の

割合はおよそ 35%6)となっている点には注意が必要である．

日中のエアコン運転率は季節を通して休日の方が高く，冬

季に関しては朝早い時間帯での運転率は平日の方が高くな

った．ここで使用したエアコン使用状況データは各家庭 1

世帯のリビングルームに設置された 1 台のエアコン使用デ

ータである．リビングルーム以外でのエアコン使用も考え

られるが，本稿で示すエアコン運転率はリビングルームで

の使用データであることから主要なエアコン使用の消費電

力カーブと考えられる．なお運転率の算出は，過去の各時

刻に起動したエアコンで依然と運転を続けているエアコン

台数の割合とその時刻に起動したエアコン台数の割合それ

ぞれを足し合わせることで求めた．例えば，仮に 9 時まで

は一台もエアコンが起動していない状態で 9 時に全体の

20 %が起動，その後 10 時にその半分が停止，一方で 10 時

に新たに全体の 20 %が起動した場合，10 時の断面でのエ

アコン運転率は全体の 30 %となる．

引用文献のエアコン使用データは 2011 年に計測された

ものであり，東日本大震災に起因する節電意識の高まった

年であった．そのため，通常のエアコン使用と比べて特異

なデータを得た可能性がある．文献では冬季の使用データ

に 2010 年度冬季(震災前)と 2011 年度冬季(震災後)のものが

存在するため，その二つの運転率の比較を行い，震災によ

る影響が存在するか検証を行った．

図 5 にそれぞれの実測運転率を示した．ここで，2010 年

度の 3 月は震災が発生した月であるため，それぞれ冬季と

は 3 月を含めず各年度の 12 月から 2 月の平均を採用した．

運転率の比較では震災後の方が低いという結果が得られた．

次に 2011 年度が 2010 年度と比べて暖冬であった可能性

について対象データの各年度暖房度日(平均気温が 10 ℃を

6%4%

4%

15%

34%

13%

20%

2% 2%

Total: 19,073,708

IbarakiTochigiGunmaSaitamaTokyoChibaKanagawaYamanashiShizuoka

Ⅱ(0.3 %)

Ⅲ(1.8 %)

Ⅳ(97 %)

Ⅳ(Q:2.68, 36.2 %)

Ⅳ(Q:1.75, 36 %)

Ⅴ(0.8 %)

Cool

Warm

Q: 1.75

Q: 2.68

Future in 2030

3


下回った日をスタートとし，平均気温 14 ℃以下の日の平

均気温と 14 ℃との差を日にちごとに積分したもの)を計算

することで検証を行ったところ，東京の 1 日平均気温 11)を

使用した結果，2010 年度が 604.3 度日で 2011 年度が 723.8

度日となった． 2011 年度(震災後)の方が厳しい冬であるこ

とがわかるが，エアコン運転率は震災後の方が低くなって

おり，震災による人々のエアコン使用への影響はあったも

のと考えられる．よって震災以降の測定データを使用した

図 4 Ratio of air-conditioner utilization in each season

図 5 Comparison of ratio of AC utilization in winter between

before 3.11 and after 3.11

中間季と夏季については，従来と比べて，節電傾向にある

と考えられる．節電傾向の弱まった後の再評価は今後の課

題である．

表 4 Representative day for estimation

Year Month Day Notes

Week

day 2011

2 16 The third Wednesday

4 6 End of heating period

(Wed.)

7 20 The third Wednesday

10 5 End of cooling period

(Wed.)

Day

off 2011

2 13 The second Sunday

4 10 End of heating period

(Sun.)

7 17 The third Sunday

10 2 End of cooling period

(Sun.)

3.3 東電管内エアコン下げしろポテンシャル

本稿ではエアコンの設定温度について冬季・夏季は設定

温度の分布を考慮し(表 5) 10)，春・秋に関してはそれぞれ一

律で 22 ℃，26 ℃設定とし，各代表日の下げしろポテンシ

ャルを算出した．2 章で示したモデルが算出した起動時室

温，起動時外気温，Q 値が異なる各都県別の 30 分平均の消

費電力(設定温度 22 ℃)を図 6，図 7 に示し，表 6 に都県別

に消費電力算出のための起動時室温，起動時外気温を示し

た(2011 年 2 月 16 日午前 6 時)．なお，表 6 に示した気温は

後述する表 7 で表すところの 03:00~09:00 の時間帯のもの

となっている．作成した消費電力モデルの起動後の 30 分毎

の各時間幅での平均消費電力を図 4 の運転率作成過程で明

らかにした起動時間帯別運転台数率に乗じ，地域ごとに積

分することで東電管内の都県別に家庭用エアコン総消費電

力を推定した．推定した各都県の家庭用エアコン消費電力

積分値を合算して東電管内全体の家庭用エアコンによる下

げしろポテンシャルとした．求めた下げしろポテンシャル

は 30 分平均の下げしろポテンシャルであることから，時間

幅では 30 分間の需給アンバランスに対して貢献できる．

表 5 Temperatures for estimating AC power consumption

Preset Temperature

(Heating period) [%]

Preset Temperature

(Cooling period) [%]

~22 29.7 ~24 4.1

23~25 41.9 25~27 43.9

26~ 28.4 28~ 52.0

0

10

20

30

40

50

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Rat

io o

f AC

uti

liza

tion

[%]

Time of day

Feb. (week day) Apr. (week day)

Jul. (week day) Oct. (week day)

Feb. (day off) Apr. (day off)

Jul. (day off) Oct. (day off)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Rat

io o

f AC

uti

liza

tion

[%]

Time of day

Winter (before 3.11)

Winter (after 3.11)

4


表 6 Temperatures for estimating AC power consumption at

03:00 ~ 09:00 (2011-2-16)

Room temperature [℃] Outside

temperature [℃] Q : 1.75 Q : 2.68

Ibaraki 14.77 12.53 -2.25

Tochigi 14.26 11.94 -2.202

Gunma 14.81 12.68 -1.244

Saitama 14.9 12.76 -1.27

Tokyo 15.51 13.7 2.394

Chiba 16.02 14.2 1.85

Kanagawa 16.18 14.44 1.782

Yamanashi 14.57 12.38 -2.482

Shizuoka 16.68 14.97 4.484

図 6 AC’s average power consumption every 30-minute after

start-up in each prefecture (2011-2-16 06:00, Q : 1.75)

図 7 AC’s average power consumption every 30-minute after

start-up in each prefecture (2011-2-16 06:00, Q : 2.68)

東電管内の家庭用エアコンによる下げしろポテンシャル

の推定にあたり，作成した消費電力モデルを使用したが，

モデルでエアコンの消費電力を求めるには入力情報として

起動時の室温と外気温が必要となる．そのため，外気温に

関しては気象庁の地上観測気象 1 分値データの各都県のデ

ータを使用し，起動時の室温については住宅仕様を想定し

た上で，都県別に熱負荷シミュレーションソフトの

CADIEE12)を使用して推定を行った．その際の住宅の仕様は

床面積 25 m2，天井高さ 2.9 m，Q 値は 1.75, 2.68 W/m2･K で

ある．また，エアコンを使用している家庭のエアコン起動

時の室温を推定するためにはエアコン停止後の室温の低下

を考慮しなければならない．そこで，20 時から 24 時にか

けてエアコンを各設定温度で使用した家庭を基準とし，24

時以降の室温変化をシミュレーションすることでエアコン

起動時の室温のばらつきを考慮した．シミュレーションで

得られた室温のばらつきと外気温の温度設定を表 7 に示す．

快適性を考慮した場合のポテンシャル推定とは，エアコン

起動後に室温がその設定室温に達するまでの間はエアコン

を停止できないものとして算出を行ったものである 13)．以

上の条件の下，快適性を考慮した場合と考慮しない場合で，

平日・休日でそれぞれ算出した東電管内の下げしろポテン

シャル（30 分平均エアコン総消費電力）を図 8(冬季 2 月)，

図 9(春季 4 月)，図 10(夏季 7 月)，図 11(秋季 10 月)に示す．

冬季休日の午前と午後の運転率のピークの差はほとんど

なかった（図 4）にも関わらず，下げしろピークの差は約

1GW ある（図 8）．これは暖房負荷の差だけでなく，各家庭

のエアコンの起動時間のばらつきも一因にあると考えられ

る．インバータエアコンは起動時に定格消費電力付近まで

消費電力を上げた後，室温の上昇に伴い徐々に消費電力を

下げていく特徴がある．よって，一日の中で下げしろポテ

ンシャルのピークは運転率増加の傾きがも急な時間帯，

すなわち起動した台数の多い時間帯に現れることになる．

また，下げしろポテンシャルのピークは各時間帯に起動し

た台数だけでなく，図 6 と図 7 の 30-59 分の間の消費電力

を比較すると分かるように暖房負荷の大小によって定まる

定格消費電力運転時間の長さからも影響を受ける(図 7 の

方が暖房負荷は大きく定格消費電力での運転時間が長い)．

表 7 Temperatures for estimating AC power consumption

Time of day Room temperature Outside temperature

03:00~09:00 The simulated

value at 06:00

Average value

from 03:00 to 09:00

09:00~18:00 The simulated

value at 12:00

Average value

from 09:00 to 18:00

18:00~27:00

(03:00)

The simulated

value at 18:00

Average value

from18:00 to 24:00

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Ave

rage

pow

er c

onsu

mpt

ion

[W]


Ibaraki TochigiGunma SaitamaTokyo ChibaKanagawa YamanashiShizuoka

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

Ave

rage

pow

er c

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mpt

ion

[W]


Ibaraki TochigiGunma SaitamaTokyo ChibaKanagawa YamanashiShizuoka

5


図 8 Ramp down capability by ACs in February

図 9 Ramp down capability by ACs in April

図 10 Ramp down capability by ACs in July

図 11 Ramp down capability by ACs in October

冷暖房負荷が大きく，定格運転する時間が長くなるほど，

各時間帯で起動するエアコンの運転と重畳し，ピークを生

じさせる一因となる．このことから，運転率上昇率のも

大きい 2 月平日の午前に現れるピークがも大きなものと

なった．平日を休日と比較すると，午前のピークは後ろに

シフトしていることがわかり，日中のエアコン使用電力は

13 時付近で休日のものが平日の 2.5 倍ほど存在した．家庭

用エアコンの需給調整の下げしろ分は消費電力を減らすこ

とで生み出すと考えるため，昼間は休日の方が下げしろと

しての調整力は大きいことになる．一方で，4 月のエアコ

ン消費電力に注目すると，4 月のピーク値は 2 月のピーク

値のおよそ 25%程度となっており，大きく減少していた．

これは，春先で気温の上昇に伴ったエアコン運転率の減少

と，そもそものエアコンに対する暖房負荷の減少が同時に

生じるためであり，特に昼間の時間帯の消費電力需要は大

きく減少した．

2 月の休日と平日の快適性考慮時の家庭用エアコン消費

電力下げしろポテンシャルに注目すると暖房需要の高い早

朝で，快適性を考慮した際の減少が午後のピークと比べて

大きいことがわかる．日中の日射や気温の上昇の影響で室

温が高くなる午後では，エアコン起動後により早く基準室

温に到達し，下げしろとみなせる消費電力が多くなるため，

午後の快適性考慮時ポテンシャルの減少量は抑えられる結

果となった．

夏季 7 月の下げしろポテンシャルについては，エアコン

の運転率の上昇にばらつきがみられるため，冬季と比べる

と夏季のピークは冬季午前のピーク程鋭い形にはなってい

ない．10 月については，冷房需要（運転率）が小さいため

に，ほとんど下げしろはないという結果を得た．

ここで，本節で求めた下げしろポテンシャルの各種条件

に基づく誤差について言及しておく．まず，消費電力モデ

ルの使用において，各家庭の室温，外気温，Q 値が変数と

なっており，これらは本来世帯ごとに変化する要素である

が，本検討では代表値を決めて計算している．また，今回

モデル作成のために行ったデータ取得実験では，人々の日

常生活に伴う熱の発生・流出については模擬できておらず，

また，実験を行った部屋，エアコンも一機種のみである．

熱の発生は今回求めた 1 日の下げしろポテンシャルの曲線

の底を押し下げ，熱の流出はポテンシャルを上げることと

なる．人々の活動に伴う室温変化の考慮，また，室温変化

に応じた運転途中のエアコン消費電力変化の考慮は今後の

課題である．次に消費電力モデルの使用を東電管内全体に

適用する際，75 世帯で計測した運転率を採用しているが，

そこには世帯構成の代表性とそのライフスタイルについて

誤差が生じうる．ポテンシャルの誤差範囲を正確に求める

には，上記の点について今後さらなるデータ・情報の収集

0123456789

10

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Ram

p do

wn

cap

abil

ity

[GW

]

Time of day

Total AC demand (week day)Total AC demand (day off)considering comfort (week day)considering comfort (day off)

0123456789

10

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Ram

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[GW

]

Time of day

Total AC demand (week day)

Total AC demand (day off)

0123456789

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0:00 6:00 12:00 18:00 0:00Ram

p do

wn

cap

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[GW

]

Time of day



considering comfort (week day)

considering comfort (day off)

0123456789

10

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Ram

p do

wn

cap

abil

ity

[GW

]

Time of day



6


が必要である．以上の誤差要因については次章の上げしろ

ポテンシャルについても同様のことが言える．

なお，本節で求めた下げしろポテンシャルは一軒あたり

にすると冬季午前中のピークで 500 W，夏季のピークで 350

W 程度である．参考として，夏季需要ピーク時の在宅世帯

電力使用推計データ 14)によるエアコン消費電力は 700 W程

度となっている．本検討における住宅は次世代省エネ基準

以上の住宅であること，各世帯 1 台のエアコンのみ推定に

使用していること，普及しているエアコンの実性能の差，

また夏季のエアコン使用データの計測は震災後のデータで

あることに注意する必要がある．

４．東電管内家庭用エアコン起動による上げしろ

火力発電の運転予備力の下げしろが不足している状況で，

太陽光発電の急な増出力に対応するための家庭用エアコン

による消費電力の上げしろポテンシャルを推定した(図 12)．

少なくとも一人は在宅している家庭の，運転していないエ

アコンを起動させることにより，上げしろを確保できるこ

ととした．在宅世帯の運転していないエアコンは在宅率 15)

と運転率との差をとることで求めた．ここで扱った在宅率

は世帯人数に関わらず，調査対象となった個々人の在宅率

であるため，各家庭に少なくとも一人が在宅した場合の在

宅率となる．東電管内の上げしろポテンシャルは作成した

消費電力モデルの起動後 30 分での平均消費電力を都県別

に在宅家庭の運転していないエアコン率に乗じ，地域ごと

に積分することで求めた．エアコンの設定温度については

冬季，春季：22 ℃，夏季，秋季：26 ℃とし，各代表日の

上げしろポテンシャルを算出した．

図 12 Ramp up capability by air-conditioners

午前 3 時に上げしろポテンシャルが急激に減少，もしく

は増加しているが，これは上げしろポテンシャル算出に，

大きく電力を消費し，差が出やすいエアコン起動後 30 分の

平均消費電力を用いていることと，その起動できる台数の

多さに起因している．表 7 に示したエアコン消費電力算出

のための起動時室温と外気温の値によって，起動後の消費

電力は異なる．表 7 より，午前 3 時より前と後とで採用す

る室温と外気温が異なることになるが，午前 3 時に制御対

象エアコンのおおよそ 90 %が起動可能であり，仮に起動後

30 分の平均消費電力が一台あたり一律で 100 W 異なった

とすると，午前 3 時より前と後とで上げしろポテンシャル

に概算で約 1.2 GW の差が生じることになる．10 月に関し

ては，午前 3 時以降エアコンがほとんど電力を消費しない

ような室温と外気温のため上げしろポテンシャルは極めて

小さなものとなった．

５．太陽光発電変動の推定

本稿では太陽光発電が今後大量に導入されることを想定

し，2030 年を対象年としたが，2014 年 10 月末時点で太陽

光発電の FIT 設備認定量はおよそ 69 GW16)となっており，

2030 年の導入シナリオ 53 GW17)を超えている現状であっ

た．そのため，本稿では設備認定された 69 GW の太陽光が

すべて連系される場合を想定した．各代表日の天候変化に

より生じる太陽光発電の発電量の変動(発電の急増と急減)

を，変動幅法 18)を用いて 1 時間単位で推定した．これまで

算出してきた下げしろ・上げしろポテンシャルは 30 分平均

のものであることから，推定した太陽光発電の変動量は各

時刻から 30 分以内に発生しうる大の変動量とした．発電

量推定に用いた日射量等の気象データは気象庁の地上気象

観測 1 分値データ(管内都県庁所在地 6 都市)を使用した．

なお，東電管内の太陽光発電容量は 15.9 GW であり，2014

年 10 月末時の FIT 設備認定量を採用した．算出した各時間

帯における太陽光発電の発生しうる大の変動量と日射量

を図 13, 14 に示した．晴れの日は安定した発電が得られる

ため，太陽光発電の予測される出力変動は午前中に増える

方向の変動，午後に減る方向の変動となることが図 13 から

もわかる．一方で，曇りの日は午前午後ともに発電の増加，

減少が起こりうる．図 14 において 12 時前後に大きな太陽

光発電の出力変動が予測されているが，これは太陽光発電

設備容量の大きな県で日射量変動が大きく表れたためであ

る．

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Ram

p u

p ca

pabi

lity

[GW

]

Time of day

(week day, Feb.) (day off, Feb.)

(week day, Apr.) (day off, Apr.)

(week day, Jul.) (day off, Jul.)

(week day, Oct.) (day off, Oct.)

7


図 13 Estimated maximum PV output fluctuation and measured

solar radiation in a sunny day (2011- 4- 6)

図 14 Estimated maximum PV output fluctuation and measured

solar radiation in a cloudy day (2011- 7- 20)

６．家庭用エアコンによる PV 変動調整可能量

予測した系統大の太陽光発電変動量と東電管内家庭用エ

アコンの有する下げしろと上げしろポテンシャルとを比較

した．図 15 に 2 月 16 日（平日）のエアコン消費電力（快

適性考慮あり，なし）と上げしろポテンシャル，推定した

太陽光発電変動量を一つのグラフに示した．変動量が上げ

しろ，下げしろポテンシャルの中に納まっていれば 100%

太陽光の出力変動を家庭用エアコンで吸収できることを意

味している．具体的に図 15 では，上げしろはすべての時間

帯において予測される太陽光発電の出力変動を上回ってい

た．一方で，下げしろに関しては，12 時前後から 17 時手

前までの時間帯で予測される太陽光発電の出力低下と家庭

用エアコンの下げしろとを比較すると下げしろポテンシャ

ルの方が少ないことがわかる．このとき，太陽光発電の出

力変動のうち家庭用エアコンの下げしろポテンシャルで吸

収しうる量の百分率を示したのが表 8 である．季節別各代

表日において家庭用エアコン需給調整ポテンシャルによっ

て吸収できない太陽光発電出力変動は各時刻存在するが，

その中でも，も太陽光発電出力変動を吸収できない時間

帯の百分率とその時間帯を示した．赤文字はおおよそ昼間，

緑文字はおおよそ昼前に発生していることを意図して色づ

けを行った．

下げしろよりも上げしろの方がエアコン制御のポテンシ

ャルは大きい．上げ方向の変動であれば，家庭用エアコン

のみで調整可能な日も存在する．下げ方向の変動に関して，

冬季には午後に調整できない時間帯が存在する．夏季は午

前に調整できない時間帯が存在する．暖房・冷房需要の低

くなる 4 月と 10 月は下げしろとして PV の出力変動の数%

以下になる．このように季節によって家庭用エアコンの需

給調整ポテンシャルは大きく異なり，中間期の冷暖房使用

による需給調整ポテンシャルは非常に小さいものであるこ

とが定量的に示された．快適性を考慮した場合としない場

合とでは太陽光変動分に対して数パーセント程度であるこ

とから，実際の需給調整に対しては，エアコン稼働状況の

把握が本質的に重要である．

図 15 Comparison of potential flexibility and PV fluctuations

(2011- 2- 16)

-1

-0.75

-0.5

-0.25

0

0.25

0.5

0.75

1

-6

-4.5

-3

-1.5

0

1.5

3

4.5

6

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Sol

ar r

adia

tion

[kW

/m2 ]

Max

imu

m P

V o

utp

ut

flu

ctu

atio

n [G

W]

Time of day

PV fluctuation (upward)

PV fluctuation (downward)

Solar fluctuation (average of 6 cities)

-1

-0.75

-0.5

-0.25

0

0.25

0.5

0.75

1

-6

-4.5

-3

-1.5

0

1.5

3

4.5

6

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Sol

ar r

adia

tion

[kW

/m2 ]

Max

imu

m P

V o

utp

ut

flu

ctu

atio

n [G

W]

Time of day

PV fluctuation (upward)PV fluctuation (downward)Solar fluctuation (average of 6 cities)

-10

-5

0

5

10

15

20

0:00 6:00 12:00 18:00 0:00

Ram

p u

p, d

own

cap

abil

ity

or P

V f

luct

uat

ion

[GW

]

Time of day

Total AC demand (week day)considering comfort (week day)Ramp up capability (week day)PV output fluctuation (week day, upward）PV output fluctuation (week day, downward）

8


表 8 The least ratio of ramp up, down capability in PV fluctuation at each season

Comfort

constraint

Winter (Feb.) Spring (Apr.) Summer (Jul.) Autumn (Oct.)

Weekday Day-off Weekday Day-off Weekday Day-off Weekday Day-off

Upward - 100 % 100 % 100 % 45 %

11:00

51 %

11:00 100 %

5 %

09:30

2 %

13:30

Downward

Without 54 %

15:00

38 %

13:30

4 %

14:30

2 %

14:30

62 %

12:00

76 %

11:00

0 %

11:00

0 %

13:30

With 40 %

15:00

34 %

13:30

4 %

14:30

2 %

14:30

56 %

12:00

65 %

11:00 - -

７．結論

本稿では家庭用エアコンを制御し電力需給調整への使用

可能性について，家庭用エアコンが有する上げしろ・下げ

しろポテンシャルを評価した． 2030 年に 69 GW という大

量の太陽光発電が連系された将来を想定し，需給調整ポテ

ンシャルと太陽光発電出力変動の大きさとの比較を行った．

PV の出力変動とエアコンの使用傾向とを比較すると，冬季

では PV の出力が減少する夜に暖房需要は大きくなり，午

前中のエアコンの立ち上がっている時間帯は PV の立ち上

がりと一致した．夏季に関しては太陽光発電出力が大きく

なる午後の時間帯に冷房需要は増加を始めることから，冬

季と比べると，その価値は大きくなる．

2 月や 7 月といった空調需要の大きい月では太陽光発電

出力変動の数十%(上げしろに関しては 1 日を通して 100 %

の日も存在した)相当のポテンシャルを有している結果を

得た一方で，中間期の 10 月では家庭用エアコン需給調整ポ

テンシャルは上げしろ・下げしろ，ともに数%以下と，ほと

んど存在しない場合がある．こうした知見から家庭用エア

コン制御による需給調整はその持っているポテンシャルに

は時刻によって大きく差があり，その把握は極めて重要で

あるといえる．

時間帯別の需給調整ポテンシャルに注目すると，冬季は

PV の変動が激しい時間帯ではエアコンの暖房需要が少な

く，寄与度が小さい．しかし，その時間帯にプレヒーティ

ングなどのピークシフト対策を行うと，昼間の消費電力需

要を生み出すことができ，需給調整ポテンシャルを高める

可能性がある．

なお，本稿の需給調整ポテンシャル評価では多くの仮定

を置いた上で検討しているため，本来は誤差範囲の考察が

必要である．例えば，家庭用のエアコン消費電力モデルを

1 台の計測結果から推定している点，東電管内の家庭が属

する気候区分とその断熱性評価値の分布，エアコン使用の

計測世帯の代表性の担保や震災後の省エネ意識の高まりの

影響，家庭のどの部屋に置いたエアコンを想定したか，な

どポテンシャルの誤差範囲を正確に求めるには，今後さら

なるデータ・情報の収集が必要である．

謝辞

本稿第 2 章の家庭用エアコン消費電力モデル作成過程に

おいて，東京大学岩船由美子特任教授，八木田克英特任

研究員，岩船研究室の皆様，並びに LIXIL（株）野中俊宏

様には COMMA ハウスでの計測に多大なご協力をいただ

きました．

第 3 章のエアコン運転率は，東京大学飛原英治教授，

岡本洋明様より提供いただいた新エネルギー・産業技術総

合開発機構（NEDO）の「ノンフロン型省エネ冷凍空調シス

テム開発-実用的な性能評価・安全基準の構築」プロジェク

ト内の「ルームエアコンの使用実態調査」に基づく．

9


付録：家庭用エアコン消費電力モデル

本稿における家庭用エアコン消費電力変化とは，エアコ

ン起動後の経過時間に応じた消費電力変化を指しており，

家庭用エアコン消費電力モデルは実験結果を基に作成して

いる．以下，冬季家庭用エアコンの消費電力モデル（暖房

運転）について述べる．

エアコン消費電力変化を(Ⅰ)起動時，(Ⅱ)消費電力低負

荷安定時の 2 つに大きく分類した．図 A-1 の t4の区間が

(Ⅰ)起動時であり，t4以降が(Ⅱ)消費電力低負荷安定時で

ある．t1～ t4は室温変化に応じて定義づけを行ったエアコ

ン起動時からの経過時間である．さらに(Ⅰ)起動時のエ

アコン消費電力変化については起動時室温(Tin0) [℃]に注目

しクラスター分析（近隣法）を用いて表 A-1 のようにさ

らに 4 つの Case に分類した．付録で使用する変数の定義

付けは次の通りとする．

Tset：エアコン設定温度 [℃]

Tin(t)：室温 [℃]

Tin0=Tin(0)：起動時室温 [℃]

Tout0：起動時外気温 [℃]

T：室温時定数 [min]

t1：Tset になるまでの時間 [min]

t2：室温が目標値付近に達する時間 [min]

t3：Tset+2 になるまでの時間 [min]

t4：低負荷運転を始める時間 [min]

y1：1 段階目消費電力目標値

y2：2 段階目消費電力目標値

τy1：1 段階目消費電力時定数

τy2：2 段階目消費電力時定数

yave1：(ⅱ) t1 + 3 ~ t2の平均消費電力 [W]

yave2：(ⅲ) t2 ~ t3の平均消費電力 [W]

yeq：低負荷消費電力 [W]

Q：Q 値 [W/m2･K]

図 A-1 The image of the power consumption model

表 A-1 Classification of an air-conditioner working

Case Case Case Case

Tin0 + 2 < Tset Tset – 2 <

Tin0 < Tset

Tset≦Tin0

Tin0 < 15.5 15.5 ≦ Tin0

表 A-1 の各 Case について家庭用エアコン消費電力モデ

ルを作成した．なお，室温の変化についてもモデル式を作

成し，消費電力変化を模擬するための t1~t4をモデル式よ

り算出した．

エアコン起動後の室温変化は表 A-1 に示したエアコン設

定温度と室温との大小関係をもとに一次遅れもしくは直線

でモデル化を行った．説明変数には設定温度・起動時室

温・外気温・起動後経過時間を用いた．起動の指令を与え

た時間を 0 分とし，測定結果より無駄時間を一律に 3 分と

した．時定数の決定は横軸に起動時室温をとり，複数回の

測定結果それぞれに時定数を変数としたうえでフィッティ

ングを行って得られた時定数の結果を縦軸にプロットし，

一次近似した式を採用した．室温の目標値は測定結果をも

とに一次遅れでのモデルではエアコン設定温度 + 2 ℃，

直線のモデルでは起動時室温 + 2.5 ℃とした．表 A-2 に

モデル式の要素を示し，時定数の関数と一次遅れの室温関

数を式(1)，式(2)に記す．また室温変化に応じた経過時間

t1～ t4は式(3)，(4)，(5)，(6)に記す．

表 A-2 Elements of room temperature model at start-up

Case Case Case Case

Model First order lag

system Linear

Desired value

[℃] Tset + 2

Tin0 +

2.5

Dead time [min] 3

9.118159.10003.2

05.688725.51212.02

02

setset

insetsetT

TT

TTT

(1)

0

31

0 1)2( in

t

insetin TeTTtT t

(2)

32

2ln 0

1

inset

T

TTt (3)

5.12375.02 setT Tt (4)

Tt 53 (5)

8.1794.27.77.18 04 outinset TTTt (6)

Pow

er c

onsu

mpt

ion

[W]

Passed time [min]

実測消費電力

モデル電力t1

t2

t3

t4（Ⅰ）（Ⅱ）

Power consumption model

Measured power consumption

10


(Ⅰ)起動時消費電力について，も暖房需要が高いと考

えられる Case のモデルを代表として記す．経過時間と

ともに変化する室温に応じて消費電力も変化するため，経

過時間に応じた消費電力変化の傾向を次の(ⅰ)~(ⅲ)のよう

に分類する．(ⅰ)設定温度に達し，消費電力が減少を始め

るまでの間（0 ~ t1 + 3），(ⅱ)設定温度 + 2 ℃に到達する

までの前半（t1 + 3 ~ t2），(ⅲ) 設定温度 + 2 ℃に到達する

までの後半（t2 ~ t3），(ⅳ)設定温度+ 2 ℃に達した後に消

費電力が低負荷で安定するまでの間（t3 ~ t4）の 4 つに分

ける．(ⅱ)，(ⅲ)のように場合分けを行ったのは設定温度

によって室温の収束の仕方が異なったためである．消費電

力の立ち上がりも室温と同様に一次遅れで模擬した．起動

の指令を与えた時間を 0 分とし，無駄時間はないものとし

た．(ⅰ)の時定数は複数回の測定結果それぞれに対して平

均二乗誤差が小となるようにフィッティングを行うこと

で定式化した．その際，時定数は起動時室温・起動時外気

温・設定温度の関数とした．目標値は Case では各起動

時に測定された大消費電力の平均値 1261 W と中央値

1230 W であったことから，おおよその値として 1250 W

とした．表 A-3 にモデル式の要素を示した． Case , に

関しては消費電力が 2 段階で立ち上がるため一段階目と二

段階目とでそれぞれに時定数と消費電力目標値を設定し

た．

表 A-3 Elements of power consumption model at start-up

Case Case Case Case

Model First order lag system

Time constant

[min] τy1

0.7 0.7 0.7

τy2 τy2

Desired value

[W] y1=1250

440 440 440

y2 y2

Dead time [min] 0

(ⅱ)，(ⅲ)，(ⅳ)の消費電力減少過程は直線で近似を行

った．式(8)，(9)，(11)，(12)に消費電力モデル式 Y(t)を示

し，(Ⅱ)消費電力低負荷安定時（t4以降）は式(13)の yeqで

運転するものとした．図 A-2，A-3，A-4 に実測値とモデル

との比較を示す．

(ⅰ) 0 < t ≦ t1 + 3

setouty TT 147.0156.0 01 (7)

tyetY 1

1

11250 (8)

(ⅱ) t1 + 3 < t ≦ t2

33

3

1250211

12

1

tYtttt

ytY ave (9)

0.3636.1271.219.37 01 QTTy insetave (10)

(ⅲ) t2 < t ≦t3

8.19561.68 02 inave TytY (11)

(ⅳ) t3 < t ≦t4

3334

3 tYtttt

ytYtY eq

(12)

5.14446.18.1908.6 outseteq TQTy (13)

図 A-2 Comparison of measured values and models at preset

20 ℃ (Case )


24 ℃ (Case )


20 ℃ during (Ⅰ) ~ (Ⅱ) (Case )

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 5 10 15 20

Pow

er c

onsu

mpt

ion

[W]

Time [min]



t1+3 t2=t3

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 20 40

Pow

er c

onsu

mpt

ion

[W]

Time [min]



0

200

400

600

800

1000

1200

1400

0 40 80 120 160

Pow

er c

onsu

mpt

ion

[W

]

Time [min]



t3 t4

t1+3 t2 t3

11


参考文献

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による需給調整，電気評論，Vol.97，No.11，(2012)，34-

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ル―，電力中央研究所報告 R09017，(2010)

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http://www.meti.go.jp/committee/materials2/downloadfiles/

g80808a02j.pdf ( 終確認日 2017 年 2 月 8 日)

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術電力系統技術合同研究会，PE-13-076 PSE-13-092，

(2013)

12

Documents

系統大における家庭用エアコンの有する 電力需給調 …jser.gr.jp/journal/journal_pdf/2017/journal201703_1.pdfloads such as air-conditioners are suitable to control

系統大における家庭用エアコンの有する電力需給調 …jser.gr.jp/journal/journal_pdf/2017/journal201703_1.pdfloads such as air-conditioners are suitable to control