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
キーワード:
electricity demand,
photovoltaic power generation,
energy management,
deep learning,
prediction
2023 年 4 巻 3 号 p. 656-669
詳細
2023 年 4 巻 3 号 p. 656-669
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．
