2022年4月の電気事業法改正に伴い、電気事業者以外でもスマートメータから取得される電力データの活用が可能となりました。データの活用に伴い、提供主体における秘匿化などの運用面での制約も設けられています。この記事では、スマートメーターの電力データについて、具体的な活用事例を交えながら、そのメリットをご紹介します。
スマートメータと電力データ
スマートメータは、送配電事業者に使用電力量の情報を30分単位で送信できる、通信機能を備えた電力メーターです。
スマートメータによって、検針員による現地での計測が不要となり、スマートメータから取得される電力データの地方自治体や民間企業への提供が開始され、さまざまなメリットが期待されています。
スマートメータの電力データ活用について
スマートメータによって得られる電力データとは、使用電力量など電気に関するデータを指します。ここでは、スマートメータの電力データに関する基礎的な知識を整理します。
2023年10月からスマートメータデータの公開が開始
スマートメータから取得される電力データ（スマートメータデータ）は一般送配電事業者が保有しており、電気事業法によって活用が一部制限されていました。
一般送配電事業者とは、北海道電力ネットワーク、東北電力ネットワーク、東京電力パワーグリッド、中部電力パワーグリッド、北陸電力送配電、関西電力送配電、中国電力ネットワーク、四国電力送配電、九州電力送配電、沖縄電力を指します。
しかし、2020年6月の電気事業法の改定に伴い、法律上は2022年4月から電気事業者以外でも決められたルールのもとで、スマートメータデータの活用が可能となりました。スマートメータデータの公開は段階的に行われ、まずは2023年10月に東京電力・中部電力・関西電力エリアから開始され、前日の30分単位の電力データが活用できます。さらに、2025年度からリアルタイムデータの提供も計画されています。
スマートメータデータの活用ルール
スマートメータデータは個人情報に該当するため、入手や活用にルールが設けられています。
電力データを入手して活用したい法人は、国の監督下にある一般社団法人電力データ管理協会の審査を受けて会員になる必要があります。また、スマートメータの情報を提供する一般家庭などの需要家側も同協会に対して同意の手続きが必要です。
つまり、電力データを入手して活用する法人は、すべての電力データにアクセスできるわけではなく、あくまでも同意済みの需要家のデータを許可されたサービス目的に限定して活用が可能ですあ。
スマートメータの電力データ活用
それでは、スマートメータデータを活用した事例をご紹介します。
平時では、電力データによる高齢者や在宅患者の見守りサービスがあります。離れた家族に対して、高齢者世帯の使用電力量などのデータをリアルタイムに配信することで、生活リズムによる変化から安否確認ができます。
災害時では、地方自治体が避難所の不足エリアや営業中の店舗を特定して防災計画に役立てたり、停電で機能が停止している病院の発見などが考えられています。
それ以外にも、天気予報やGPSなどの位置情報などの他データとの掛け合わせで新たなサービスの開発が期待されています。
スマートメータの活用事例
さいごに、スマートメータデータのオープンデータを用いた活用事例をご紹介します。今回は、経済産業省が公開する下記のデータを用います。
経済産業省エネルギーデータ公開に関して
エネマネオープンデータサイト
データ取得
今回は関東圏内の小規模店舗を想定して下記条件でデータの取得を行いました。（下記条件95件がヒットしました。2024/10/29時点）
- データ粒度： 60分値
- 延床面積 ： 小規模（300㎡未満）
- 建築区分 ： テナント
- 契約電力 ： 低圧（50kW未満）
- 所在地 ： 関東
データ確認
今回は、pythonを用いて分析を行いました。
まず、ダウンロードしたデータセットに含まれる「list_60.csv」のマスタデータを取得して内容を確認します。95施設の情報が含まれており、今回未選択で取得した”業種”の内訳を”value counts”で確認をしました。
次に、電力データの取得を行います。電力データは”raw”フォルダに施設ごとにファイルが分かれて格納されています。なので、１ファイルごと読み込んで、１つのデータテーブルに結合します。電力データは、施設毎に各計測日の時別のレコード単位で、項目は全体の主観電力消費量kWhと用途別の値が集計されていることが分かります。
データ分析
以上で確認したデータの分析を以下の流れで行います。
- 電力消費量が最大の施設を特定
- 特定した施設の特徴を把握
- 最大需要家の電力消費傾向を把握
電力消費量が最大の施設を特定
取得した電力データを施設毎に日平均電力量日量[kWh/日]に集計をすることで、１日あたりの電力消費量の大きい施設を特定します。施設の特定の際には、値の大きさでソートしたデーブルとヒストグラムを用いました。
特定した施設の特徴を把握
日平均電力消費量が最大の”B11003075.csv”のファイル名の施設について特徴を確認します。マスタ情報で最大需要家の情報を取得すると、”宿泊業、飲食サービス業”の業種に該当するテナントであることが確認できます。
最大需要家のデータを抽出すると、一年分の計測が揃っていることが確認できます。そこで、気象庁が公開する気象データの東京の実績値を取得して、データを結合します。
気象庁｜過去の気象データ
最大需要家の電力消費傾向を把握
電力消費の傾向として、日積算値の時系列推移を可視化しました。全体の主幹電力消費量にとは別に、動力と電灯の用途別の推移も可視化しています。全体の挙動と動力の挙動が似ているのに対して、電灯は安定して推移していることが分かります。これは、動力には冷蔵冷凍や空調などの気温影響が大きい大型設備の負荷が主体であることに対し、電灯には照明やコンセントなどの気温影響が小さい小型設備の負荷が主体であることが要因として考えられる。
次に外気温度との相関を確認します。冬期や中間期に動力のばらつきが大きく改善余地が見られます。また、電灯が外気温度に比例して増加する傾向のため、外気温度に影響を受けやすい設備が含まれる可能性があります。
最後に、主幹電力消が大きい順に並び替えたデュレーションカーブを用いた分析です。これによって、50kW以上の発生頻度に対して契約電力が適正かどうかを判断して、基本料金の削減を検討するなどが可能です。
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