住宅における翌日電力需要予測手法の検討および蓄電池運用の経済性に与える影響評価

摘要

This paper presents a day-ahead forecasting method of electricity consumption in a house to contribute to building energy management. Multiple Iinear regression method is examined using real survey data from 160 households over a year in order to verify forecast accuracy. This method brought the improvement of forecasting error of 0.79kWh per day in RMSE and 3.6 point in HAPE compared to simple forecasting methods. A daily battery operation model was also developed to evaluate the effect of forecast accuracy in load and photovoltaics generation, We confirmed there was a positive correlation between the cost increase to ideal case and the amount of forecast error, and the influence of the forecasting error in photovoltaic generation was more dominant than that in load.%本研究では,エネルギーマネジメントに必要な住宅における翌日の電力需要予測手法について検討し，160件の戸建て住宅の1年分の電力計測データを用いて，その予測精度を評価した.重回帰手法を用いた回路別消費量に対する予測によって.単純な前日予測に比べて.RMSE値で0.79kW日,絶対誤差率で3.6ポイント予測精度が改善された.さらに太陽光発電および蓄電池を保有する住宅を想定し，電池運用モデルを構築し，需要やPVの予測精度がその経済性にどのような影響を及ぼすかを評価した.予測精度の悪化とそれに伴うコスト増加率は正の相関がある.余剰電力の買取価格を0とし，現状の夜間8時間型の時間帯別電灯料金単価を用いた場合,経済性に与える影饗はPVの予測誤差の方が需要よりも大きいことが分かった.ただし，その絶対値は比較的小さく,平均で一日10円程度，月300円程度の増加にとどまっていた.