epower
| 分野 | 電力制御・需要予測・スマートグリッド |
|---|---|
| 対象 | 家庭用電力、業務用電力、蓄電・充電運用 |
| 成立時期 | 2000年代後半（通称の普及は2010年代） |
| 中心機関（架空） | 一般財団法人 ePower運用研究機構（eMOR） |
| 鍵となる概念（架空） | 気配電力モデル（Presence-Load Model） |
| 関連技術（架空） | 周辺状況推定、推定誤差の段階補正、需給フェーズ制御 |
| 別名 | ePower最適化／気配推定制御 |
epower（いーぱわー、英: ePower）は、電力需要を「気配」から推定して最適化するという発想にもとづく、各種制御システムの通称である。発祥はの研究会とされ、電力会社と家電メーカーが共同で推進したとされる[1]。現在では、家庭・物流・公共施設のエネルギー運用に関する概念として語られることが多い[2]。
概要[編集]
は、電力使用量そのものではなく、使用に先行して現れる「人の気配」「荷物の気配」「設備の気配」を信号として読み取り、需要を滑らかに見積もる制御思想とされる。一般に、センサデータと稼働履歴を統合し、短時間の需要予測から長時間の運用計画までを接続する枠組みとして説明される[3]。
成立経緯としては、ピーク電力抑制が「事後の強制」でなく「事前の説得」によって進むべきだという議論があり、その説得を数学的に言い換えたものがであるとされる。なお、モデル名は説明資料の表紙で独立して使われ、通称としてが定着したという証言が多い[4]。
この思想は、単なる需要予測ではなく、予測が外れたときの扱い（補正のタイミング、誤差の重み、罰則の段階）まで含めた点に特徴があるとされる。一方で、気配という語の曖昧さから「心理推定を電力に持ち込んだのではないか」との批判も早期から見られた[5]。
歴史[編集]
研究会「千代田気配系」からの発想[編集]
の初期構想は、2007年春、の会議室「北緯31°研究室」で開かれた研究会「千代田気配系」で議論されたとされる。出席者は電力系統の技術者に加え、行動推定を扱う統計学者、そして家電の省エネ設計担当者が混ざっていたと伝えられる[6]。
当時の議事録では、需要予測を「未来の電力量」ではなく「未来の“動きやすさ”」として扱う案が出され、これを雑に電力換算した結果、誤差が約14%改善したと記録されている。ただし改善幅は、対象を“平日夜”に限定した試験に限られており、研究会内部では「数字が勝手に踊っている」と半ば笑いながら議論されたとされる[7]。
この段階で、後にと呼ばれる枠組みが試作された。具体的には、電力メータの時系列に対し「3分前」「8分前」「21分前」という“気配窓”を設け、窓ごとに重み係数を変える設計が提案された。重み係数は小数でありながら、なぜか社内の合宿で「8.3」「13.7」「21.0」という丸め数字が採用され、そのまま資料に残ったと報告されている[8]。
eMORと家電メーカーの共同推進[編集]
2011年には、一般財団法人が設立され、は「電力最適化の運用規格」として整備され始めたとされる。eMORは、規格化を急ぐ一方で、現場データの収集倫理に関するガイドラインも並行して作ったとされるが、当初のガイドラインは「同意」よりも「匿名化の工程数」に重点が置かれていたため、外部からは疑問視する声もあった[9]。
同年後半、と、ならびにが、共同実証「夜間フェーズ7」に参加した。実証では、夜間の蓄電池充電を“気配の低い区間”に寄せることで、翌朝の需給調整を楽にする方針が取られたという[10]。
ただし、実証の結果報告書では「総コストが2.4%削減」「ピーク率は0.88倍に低下」といった成果が並ぶ一方、家庭側の体感としては“エアコンの風が変わった”という苦情が全体の0.19%発生したとされる[11]。eMORはこれを「気配窓が広すぎた期」と呼び、翌年度に気配窓を“3分前だけ”に狭めたところ、苦情率が0.06%に落ち着いたと説明した[12]。
普及期と“気配”をめぐる摩擦[編集]
2014年から2016年にかけて、はクラウド制御のサブモジュール名として半ば商標のように使われ始めたとされる。各社は表向き「需要予測」「自動節電」と説明したが、社内用語では依然としてが残り、導入説明会では“気配”の比喩がしばしば使われた[13]。
この頃、に相当する部局（当時の仮説として、実在名に近い運用名が使われたとされる）が、データの扱いについて照会した記録が見つかったと報道される。照会書では「気配推定が統計的推論であること」を求めたが、資料の添付図がやけに詩的だったため、回答の説得力に疑義が生まれたとされる[14]。
さらに2018年、ある大手小売チェーンでを導入した結果、物流倉庫の開梱時間が“先読み”され、深夜帯の作業開始が数分早まったという逸話が広まった。原因は、気配窓の重みが倉庫の入退場データに最適化されすぎたことによるものとされるが、当時の報告には「早まったのは平均で3分42秒」と明記されており、なぜその秒数まで測れたのかが笑い話になった[15]。
仕組み（気配電力モデル）[編集]
では、電力需要は「発生」ではなく「準備」から始まるという前提を置くとされる。具体的には、照明の微弱な点灯、空調の起動待機、充電ケーブルの抜き差し、搬入口の開閉など、需要の前に現れる事象群を“気配信号”として集約する設計である[16]。
計算は段階補正で行われると説明される。まず気配窓ごとに重み係数を掛け、その合算値を温度・曜日・設備個体差の補正表で補正する。そして最終的に、予測誤差が一定以上のときのみ「抑制フェーズ」に切り替えるとされる[17]。
この切替は、単純な閾値ではなく、誤差の“種類”に応じて複数の罰則曲線を使い分けるとされる。たとえば、予測が低すぎた場合は抑制が強く、予測が高すぎた場合は緩める、という非対称設計が採用されるとされるが、その理由は「現場で起きる不満が非対称だから」であると、規格書の解説に記されていたと報告されている[18]。
また、モデルの説明変数として「人の気配」が挙げられることがあるが、具体的には直接の個人識別をせず、滞在・移動の“場の変化”のみを使うとされる。ただし、実装例の一部では滞在の時間帯がやけに細かく、たとえば“21:12〜21:18の係数”のような記述が見られたため、慎重に扱われてきたとされる[19]。要出典タグが付くような怪しい実装例として、社内掲示が引用されたこともある。
社会的影響[編集]
は、単なる省エネではなく、需給を“気配に合わせて調律する”考え方を広めたとされる。結果として、ピーク時の強制節電が減り、企業の運用計画が柔軟になったという評価がある[20]。
家庭領域では、エネルギー使用の“見える化”が増したとされる。特に「今夜のあなたの気配スコア」という表示が一部のアプリに搭載され、利用者は数字を見ることで節電の納得感を得たと報告されている。とはいえ、気配スコアの算出式が公開されなかったため、「見えないものを見ている」という不満も残った[21]。
一方、物流・公共施設では、制御が先読みになることで業務の段取りが変わった。港湾関連施設の実証では、荷役の待機時間が平均で0.7%だけ短縮し、それに伴って電力の発生タイミングが滑らかになったとされる[22]。ただし、この“滑らかさ”は必ずしも現場の都合と一致しないため、運用担当は「滑らか＝良いとは限らない」との苦言も残した[23]。
批判と論争[編集]
最大の論点は、「気配」という比喩が、実質的に人の行動を推定しているのではないかという疑念である。監査報告書では、個人識別を行わない設計とされる一方で、制御の結果が生活パターンに影響すること自体が“推定の強さ”を示すという指摘がある[24]。
また、運用上の議論としては、誤差の罰則曲線が強すぎる場合、ユーザ体験が不安定になるという問題があったとされる。実際に、ある自治体の実証では、電力コストは-1.6%だったが、空調に関する問い合わせが+23.1%になったと記された報告がある[25]。この数字は“誇張ではないか”と疑われたが、担当者は「問い合わせ件数は誤差の副作用を直接反映する指標」と説明したという[26]。
さらに、商標に近い運用名としてが一人歩きし、似た仕組みを名乗るベンダーが増えたことで、品質のばらつきが問題視されたとされる。規格書では“気配窓は最大で3種類まで”とされていたが、ある導入事例では5種類が使われていたと報告され、規格の運用解釈をめぐる論争が起きた[27]。この論争の中心にいた編集担当者が「数字は嘘をつかないが、丸めは嘘をつく」と言ったと伝えられている[28]。
脚注[編集]
関連項目[編集]
脚注
- ^ eMOR運用研究機構「気配電力モデルの統合手法と誤差段階補正」『エネルギー運用学会誌』第7巻第2号, pp.12-34, 2013.
- ^ 山田清志「需要予測を“準備”から捉える制御思想」『電力システム技術報告』Vol.41, No.3, pp.201-219, 2012.
- ^ Margaret A. Thornton「Presence-Load Modeling for Residential Energy Optimization」『Journal of Grid Behavior』Vol.18, No.1, pp.55-88, 2016.
- ^ 小林藍子「気配窓による需要滑走の実証」『スマートホーム研究年報』第5巻, pp.77-96, 2015.
- ^ 佐藤真琴「罰則曲線が体感に与える非対称影響」『省エネルギー設計学論文集』第9巻第1号, pp.1-20, 2017.
- ^ 北緯31°研究室「千代田気配系議事録（非公開写しの整理）」北緯31°研究室出版部, pp.1-61, 2007.
- ^ 工藤健太郎「夜間フェーズ7の評価指標—ピーク率0.88倍の再検証」『エネルギー計量レビュー』Vol.22, No.4, pp.300-318, 2019.
- ^ 田中涼「問い合わせ件数を副作用指標とする提案」『自治体エネルギー政策』第3巻第2号, pp.44-63, 2018.
- ^ Panora Home Appliances技術資料「ePower最適化モジュールUI仕様書」Panora, 2014.
- ^ Kawagoe物流研究所「深夜作業の前倒しと電力制御」『物流・エネルギー連携研究』pp.10-28, 2018.
外部リンク
- ePower運用研究機構アーカイブ
- 気配電力モデル技術メモ
- 夜間フェーズ7 実証ダッシュボード
- 電力監査実務ポータル（匿名化手順）
- スマートホーム設計者向けフォーラム